L’IA générative : un tournant technologique
Si l’acte de naissance de l’IA se situe à l’été 1956 lors de la Conférence de Dartmouth, “nous vivons actuellement une accélération inédite de l’IA due à trois facteurs clés : l’explosion des données disponibles, la puissance de calcul exceptionnelle et les progrès remarquables en algorithmie“, selon Eneric Lopez.
Pour comprendre ces avancées, il faut remonter à 2016, l’année où les algorithmes ont atteint une forme d’égalité avec l’humain dans des tâches telles que la reconnaissance d’images et d’objets. “À cette époque, les modèles d’IA restaient toutefois limités à des domaines spécifiques, traitant une tâche à la fois, comme la synthétisation, la classification, la reconnaissance d’intention.”
L’avènement de l’IA générative à la fin 2022, notamment avec des modèles de langage comme ChatGPT, a changé la donne. En intégrant des données dans un modèle mathématique, ces algorithmes peuvent désormais exécuter plusieurs tâches simultanément. Cette innovation bouleverse les approches traditionnelles et impose de nouvelles exigences aux organisations.
Accélération de l’innovation et des usages : les entreprises vont adopter l’IA
Pour souligner ces changements inédits, Eneric Lopez évoque la loi de Moore, une loi empirique qui indique que la puissance de calcul des puces informatiques double tous les deux ans.
“En effet, nous venons de connaitre en quatre années seulement (2018 à 2022), l’équivalent de 25 années en loi de Moore. Ce phénomène transforme notre monde professionnel de manière significative. » A l’accélération technologique, il faut en plus ajouter l’accélération des usages. En seulement deux mois, ChatGPT a atteint 100 millions d’utilisateurs quand il a fallu 4,5 ans à Facebook et 7 ans à Internet.
« On assiste au phénomène du « Bring your own IA » »
Avec l’accélération des usages, les utilisateurs s’attendent à ce que leurs organisations intègrent l’IA générative grand public : c’est l’effet « apporte ta propre IA » au travail. Il y en pour tous les goûts : OpenAI, Bard, Copilot, Merlin, etc. Une tendance qui incite les entreprises à rapidement adopter l’IA.
Les clés du succès pour adopter l’intelligence artificielle
Choisir une stratégie IA
Pour réussir, les entreprises doivent adopter une stratégie IA et data globale. Eneric Lopez insiste sur l’importance de tester et d’apprendre en mettant en place les premiers cas d’usage, puis d’avoir une vision holistique de l’IA : en effet, elle transforme les processus et, potentiellement, le modèle d’affaires.
D’un cas d’usage à la modification du modèle commercial : l’exemple de l’ascensoriste : « Imaginez une entreprise d’ascenseurs qui décide d’ajouter des capteurs à ses appareils pour éviter les pannes avant qu’elles ne surviennent. Grâce à cette nouvelle approche, appelée ‘maintenance prédictive’, ils ont pu offrir à leurs clients un tableau de bord d’entretien personnalisé. Au fil des années, avec toutes les données collectées, cette initiative a complètement changé leur façon de faire des affaires. Ils ne se contentent plus de vendre des ascenseurs, ils facturent maintenant en fonction de l’utilisation. »
Définir une culture orientée data
Pour définir une culture data, il est important de promouvoir un management qui valorise la circulation des données. “Cela implique d’avoir une gouvernance de la donnée solide, de collecter et partager les données, et d’impliquer les collaborateurs dans l’identification des cas d’usage. Il faut surmonter les réticences envers l’IA pour susciter l’envie d’adopter ces nouvelles technologies et de favoriser une bonne communication.”
Conduite du changement : compétences et formation
« L’ingéniosité c’est ce qui fait de nous des Hommes, et avec l’IA nous allons pouvoir l’amplifier. »
Le développement des compétences en IA et data est indispensable. Mais Eneric Lopez souligne également “la nécessité des compétences humaines telles que l’empathie, la collaboration et la créativité. L’IA ne doit pas remplacer l’esprit critique et l’expertise humaine.”
Il est convaincu que « les métiers évoluent vers une collaboration entre l’humain et les outils, nécessitant une bonne compréhension de l’IA pour acquérir des compétences numériques essentielles et une responsabilité éthique. »
En conclusion
Eneric Lopez souligne l’importance de préparer efficacement la conduite du changement pour intégrer l’IA dans toutes les entités de l’organisation. Cela nécessite de lever les idées reçues, s’entourer d’experts, former adéquatement les collaborateurs, et intégrer pleinement la dimension humaine. Mettre en place une charte éthique est aussi indispensable pour garantir une utilisation équitable de l’IA, en tenant compte des biais dans les données. Toutefois “il ne faut pas réduire l’IA à une simple question de retour sur investissement. Il est important de réfléchir aux cas d’usage et à la valeur ajoutée qu’elle apporte, tout en gardant un esprit critique pour la remettre en question.”
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