L’attention portée à l’IA générative est une opportunité, maintenant que les CEO veulent en tirer profit. « Abordez l’IA comme une transformation de l’entreprise », lance Phaedra Kortekaas, Managing Director SAS Benelux. « Ne vous limitez pas à une belle preuve de concept. »
L’IA générative semble être partout aujourd’hui. « Le battage médiatique est une bonne chose », estime Phaedra Kortekaas. « Elle incite les entreprises à réfléchir, par exemple aux données introduites chaque jour dans ChatGPT par les collaborateurs. » L’impact de cette évolution sur la gestion des données, la sécurité et les coûts des services cloud est une préoccupation supplémentaire pour le CIO.
Les modèles IA consomment d’importantes ressources cloud, ce qui entraîne une augmentation des coûts et de l’empreinte écologique. « Pour limiter la consommation, il faut s’engager à être efficace à la fois dans la formation et la consommation de modèles GenAI. » Les applications d’IA traditionnelles nécessitent généralement moins de capacité cloud et l’empreinte est plus faible. Mais là aussi, d’avantage d’efficacité est possible.
Agenda
Quoi qu’il en soit, l’intérêt pour la GenAI s’accélère. « Un contexte se dessine où l’IA peut enfin évoluer pour en tirer des avantages concrets. On peut aussi voir les choses sous cet angle : le battage médiatique autour de l’IA générative est l’occasion parfaite de réaliser l’agenda autour de l’IA au sens large, incluant les statistiques intelligentes, l’analyse et l’apprentissage automatique. » Le rôle du CIO s’en trouve modifié.
Il s’agit de répondre à la demande d’une optimisation accrue et d’implémenter les solutions à plus grande échelle. « Une preuve de concept ne suffit pas », poursuit Phaedra Kortekaas. « Il y a un risque qu’un tel test s’estompe avec le temps. Pour évoluer, il faut une plateforme robuste qui serve de base pour réunir tous les ingrédients de l’IA mais aussi maîtriser les coûts. »
Applications spécialisées
Phaedra Kortekaas met le doigt sur le problème. « Quatre-vingt pourcents d’un programme d’implémentation de l’IA à l’échelle repose sur une bonne hygiène des données », explique-t-elle. Le contexte d’une preuve de concept est généralement si limité que le volet données est facile à gérer. Ce n’est bien entendu pas ainsi que l’on apprend à travailler hors d’un environnement protégé d’un projet pilote. »
L’émergence de modèles de langage plus modestes et spécifiques (SLM ou Small Language Models) pourrait abaisser le seuil. Ces modèles se concentrent sur un seul cas métier spécifique, contrairement aux Large Language Models (LLM). « La véritable valeur réside de plus en plus dans les applications spécialisées », continue Phaedra Kortekaas. « Dans le même temps, les SLM demandent moins de consommation de cloud, ce qui limite les coûts et l’empreinte. »
Une approche méticuleuse
Par ailleurs, il est important de ne pas se focaliser sur un seul cas concret mais de considérer l’IA comme un trajet plus vaste. Phaedra Kortekaas : « Envisagez un processus métier de bout en bout et étudiez minutieusement la valeur ajoutée d’une application IA sur l’entreprise. Dégagez ensuite des fonds suffisants selon les besoins. Ce budget est également important ; il ne doit pas être trop vague. »
« Le battage médiatique sur l’IA générative est l’occasion parfaite de réaliser l’agenda de l’IA au sens large. »
Phaedra Kortekaas, Managing Director SAS Benelux
Les entreprises sous-estiment souvent l’émergence de l’IA en tant que nouvelle forme de disruption. « Lorsque les entreprises sont passées à l’ERP dès l’an 2000, tout le monde a bien compris qu’il s’agissait d’une véritable transformation », poursuit Phaedra Kortekaas. « Il y avait un budget prévu pour cela, un accompagnement via la gestion du changement, etc. Cela devrait-il être naturel avec la transformation IA ? Ce n’est bien entendu pas possible. Il faut s’y atteler avec au moins autant de rigueur. »
Transformation
Il faut avoir une réflexion en fonction de la transformation de l’entreprise et pas seulement une belle preuve de concept. « Le CIO ne doit pas se limiter à l’aspect technique. En tant qu’entreprise, vous endossez une certaine responsabilité lorsque vous utilisez l’IA. Des termes comme ‘trustworthy AI’ et ‘responsible AI’ font leur apparition. Les CEO et CFO savent-ils ce qu’implique une telle responsabilité ? »
L’optimisation de la data literacy par le management fait partie des attributions du CIO. « Cela aide à démystifier l’IA », ajoute Phaedra Kortekaas. « Pour que le management puisse poser les bonnes questions, il faut d’abord comprendre comment fonctionne l’architecture métier de l’ensemble des données. Ce n’est qu’ensuite que vous pourrez poser la bonne question : que représente l’opportunité de l’IA pour notre entreprise ? »
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