Peu à peu, l’IA générative franchit le sommet de la courbe de l’effet de mode. Dès lors, se pose la seule véritable question qui importe pour une entreprise : dans quelle mesure la GenAI peut-elle générer de la valeur ? L’opportunité est réelle, encore faut-il déployer de sérieux efforts pour tirer profit en pratique des bénéfices de la GenAI.
Permettez-nous d’enfoncer d’emblée une porte ouverte : en soi, l’IA n’est pas neuve. En revanche, l’IA générative induit un phénomène d’accélération énorme. « Autrefois, une entreprise devait dégager des budgets faramineux pour bâtir et entraîner un modèle », explique Gregory Verlinden, Associate VP Analytics & AI chez Cognizant. « Or désormais, de très nombreux modèles sont accessibles à toutes et tous. » C’est notamment l’émergence de ChatGPT qui a rendu l’IA générative particulièrement accessible. « La technologie n’est pas prête de disparaître. Contrairement à ce qui se passe au niveau du grand public, la GenAI s’impose dans l’entreprise comme un deuxième cerveau capable de traiter et de découvrir très rapidement de très gros volumes de données. »
La rupture en embuscade
Ce constat est également fait au niveau du conseil d’administration des entreprises. « Mieux encore », estime Gregory Verlinden. « Nous constatons qu’un fossé commence à se creuser entre les ambitions de la direction générale en termes de GenAI et les possibilités concrètes au sein de l’organisation. » En effet, les connaissances nécessaires ne semblent pas toujours maîtrisées. Actuellement, le marché se limite encore surtout à des projets pilotes. Ceux-ci permettent d’accroître la confiance dans la technologie, les observateurs s’attendant à une adoption à grande échelle entre 2026 et 2030 environ. Car quand bien même l’effet de mode est aujourd’hui bien réel, il est sans doute plus intelligent d’envisager un horizon quelque peu plus éloigné dans le contexte de la GenAI.
« Les enquêtes montrent que 70% des entreprises craignent de rater le train de l’IA », croit savoir Gregory Verlinden, « ou redoutent d’être dépassées par la concurrence. » Une certaine nervosité agite donc le marché. « D’autant que dans le contexte de l’IA, il est parfaitement possible qu’une petite entreprise par exemple crée une certaine rupture dans un secteur qui était jusqu’alors dominé par de grandes structures. » C’est là que se situe également un défi majeur : quel est le cas d’usage d’IA qui permettra à une entreprise de faire la différence dans son secteur ? Car de cette bonne idée dépend la réussite ou l’échec d’un trajet d’IA.
Au travail
Ce contexte explique que l’on voit désormais apparaître de très nombreux projets pilotes, mais que très peu de ceux-ci deviennent des solutions à l’échelle d’une entreprise. « La méthodologie IT classique se révèle en l’occurrence défaillante », concède encore Gregory Verlinden. « Dans l’IA, les questions portent sur les sciences humaines. Par ailleurs, il ne faut pas se limiter à la technologie. » Dès lors également, des profils très différents doivent être impliqués. « Pas uniquement des personnes spécialisées en IA et en ingénierie », poursuit Gregory Verlinden, « mais aussi dans le design et la stratégie. Sans oublier également la conformité et l’éthique. »
« Une solution d’IA responsable ne repose pas uniquement sur les données et la technologie, mais aussi sur le design, la stratégie, la conformité et l’éthique. »
Gregory Verlinden, Associate VP Analytics & AI chez Cognizant
Ces deux aspects doivent en outre être pris en compte dès le début du projet, ne serait-ce que pour éviter d’investir dans une solution qui se révélerait après coup être en contradiction avec les valeurs portées par l’entreprise notamment. N’y a-t-il pas pour les entreprises un moyen nettement plus facile – compte tenu des écueils évoqués ci-dessus – de se tourner vers une solution comme Copilot, intégrée au sein des solutions existantes dans l’écosystème Microsoft ? « Nous voyons émerger de très nombreuses solutions standards », remarque Gregory Verlinden, « comme Copilot au sein de 365, ou Copilot dédié à des fonctions spécifiques, comme les ventes. Mais dans le même temps, il est possible de construire une version adaptée avec Copilot Studio, sur mesure pour votre organisation. »
Structurer les bases
Voilà qui nous ramène à nouveau à l’importance de trouver le cas d’usage adéquat. « L’opportunité majeure de l’IA ne se limite dès lors par à des gains de productivité. En effet, il est sans doute plus important encore d’envisager la manière dont l’IA peut améliorer à la fois l’expérience client et l’expérience employé. » Car non seulement le client peut être servi mieux et plus rapidement, mais le collaborateur peut aussi mieux exécuter son travail et plus efficacement grâce au soutien de l’IA.
D’autres avantages se situent au niveau des processus d’entreprise. « Plus ce processus est fondamental, plus l’opportunité est grande. Songez au processus know your customer dans une banque. Dans ce domaine, l’IA peut incontestablement jouer un rôle majeur. » Il en va de même pour les études, notamment lors de la collecte et l’analyse de logs, par exemple sur l’ensemble d’une chaîne d’approvisionnement. « Il n’en reste pas moins que la base constitue la condition première de succès », conclut Gregory Verlinden. « Avant de pouvoir lancer ce type de projet pilote, il est important de maîtriser la gouvernance des données. »