*L'IA pour tous*
L'IA est arrivée à un nouveau point d'inflexion
(Cet article a été initialement publié par Accenture)
L'extrême popularité mondiale de ChatGPT est le premier vrai point d'inflexion dans l'adoption de l'IA par le grand public. Enfin, tout le monde, partout, peut toucher du doigt le potentiel disruptif de la technologie pour lui-même.
Les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de fondation sur lesquels s'appuient ces avancées dans l'IA générative représentent un tournant majeur. Non seulement ils viennent à bout de la complexité du langage, permettant aux machines d'apprendre un contexte, de déduire une intention et de créer de manière indépendante, mais ils peuvent aussi être rapidement adaptés pour un large éventail de tâches différentes.
Cette technologie va fondamentalement tout transformer, de la science au monde des affaires, en passant par la santé, voire la société elle-même. L'impact positif sur la créativité et la productivité humaine sera énorme.
Les entreprises utiliseront ces modèles pour réinventer leur façon de travailler. Chaque rôle dans chaque entreprise peut être repensé, alors que les humains assistés de leurs copilotes IA deviennent la norme, décuplant ainsi leurs possibilités. L'IA générative aura un impact sur les tâches, pas sur les rôles. Certaines de ces tâches seront automatisées, certaines transformées à l'aide de l'IA, et d'autres resteront inchangées.
De plus, un grand nombre de nouvelles tâches incomberont aux collaborateurs, comme assurer l'utilisation appropriée et responsable des systèmes d'IA générative. C'est pourquoi les entreprises qui investissent dans la formation des collaborateurs utilisant l'IA générative auront un avantage sur les autres.
L'IA générative pour tous
Imaginez si chaque collaborateur de votre entreprise avait un assistant qui « connaissait » tout de votre organisation (son histoire, son contexte, ses nuances, ses objectifs et ses opérations) et était capable de traiter, d'analyser et d'utiliser ces informations en quelques secondes, à l'infini.
Nous sommes arrivés à un stade dans l'adoption où la plupart des organisations commencent à expérimenter avec les modèles de fondation standard. Mais la plus grosse valeur ajoutée viendra pour beaucoup de la personnalisation ou de l'adaptation des modèles avec leurs propres données pour répondre à leurs besoins uniques.
Utiliser
Les applications d'IA générative et de LLM sont prêtes à l'emploi et faciles d'accès. Les entreprises peuvent les utiliser via des API et les adapter, dans une certaine mesure, à leurs cas d'usage par le biais de techniques d'ingénierie des prompts, comme le réglage des prompts et l'apprentissage des préfixes.
Personnaliser
Pour augmenter la valeur ajoutée de l'IA générative et des modèles de fondation dans les cas d'usage sectoriels spécifiques, les entreprises personnaliseront de plus en plus les modèles préentrainés en les adaptant à leurs données, pour ainsi décupler leurs performances.
98 % des cadres dans le monde s'accordent à dire que les modèles de fondation d'IA joueront un rôle important dans les stratégies de leur organisation au cours des trois à cinq prochaines années.
40 % du temps de travail peut être affecté par les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
Les entreprises qui investissent dans la formation des collaborateurs travaillant avec l'IA générative auront un avantage sur les autres.
Jusqu'où ira l'évolution effrénée de la technologie, des réglementations et du monde des affaires ?
Les investissements dans l'IA générative, les modèles LLM et les modèles de fondation seront massifs dans les années à venir. Propres à cette évolution, la technologie, le cadre réglementaire et l'adoption dans l'entreprise s'accélèrent tous en même temps de façon exponentielle.
La pile technologique
Chaque couche de la pile technologique de l'IA générative (applications, réglages, modèles de fondation, données et infrastructure) évoluera rapidement à mesure que la technologie gagnera en maturité et que les besoins en calcul augmenteront de manière exponentielle. Les coûts et les émissions de carbone sont des éléments pris en compte lors de l'adoption d'une IA générative gourmande en énergie.
L'environnement des risques et des réglementations
ChatGPT soulève d'importantes questions quant à l'usage responsable de l'IA. La vitesse d'évolution et d'adoption de cette technologie oblige les entreprises à s'intéresser de près à tous les risques juridiques, éthiques et de réputation qu'elle pourrait engendrer. Elles devront se poser des questions clés quant à la propriété intellectuelle, la confidentialité et la sécurité des données, la discrimination, la responsabilité liée aux produits, la confiance et l'identité.
Chaque rôle dans chaque entreprise peut être repensé, alors que les humains assistés de leurs copilotes IA deviennent la norme.
L'ampleur de l'adoption dans l'entreprise
Les entreprises doivent réinventer le travail pour profiter de la valeur ajoutée de l'IA générative. Les dirigeants d'entreprise doivent mener le changement, dès à présent, en repensant les postes et les tâches et en procédant au reskilling de leurs effectifs. Au final, chaque rôle dans une entreprise peut être repensé en décomposant les postes actuels en tâches qui peuvent être automatisées ou assistées et repensées pour un nouveau Future of Work : « humain + machine ».
63 % des LLM affecteront chaque catégorie, entre 9 % et 63 % d'une journée de travail.
Comment capitaliser sur ce changement radical des capacités d'IA ?
Les entreprises auront des milliers de façons d'appliquer l'IA générative et les modèles de fondation pour en optimiser l'efficacité et obtenir un avantage concurrentiel. Mais elles devront repenser le travail pour pouvoir espérer générer de la valeur à partir de cette technologie. Les dirigeants d'entreprise doivent mener le changement, dès à présent, en repensant les postes et les tâches et en procédant au reskilling de leurs effectifs.
Pour commencer, tenez compte des éléments essentiels suivants lors de l'adoption :
Se lancer avec un esprit d'entreprise
Les organisations doivent opter pour une double approche de l'expérimentation : l'une axée sur les opportunités les plus faciles, à l'aide de modèles et d'applications grand public pour des retours rapides ; l'autre axée sur la refonte de l'activité à l'aide de modèles personnalisés avec les données de l'entreprise. Un esprit d'entreprise est essentiel pour les définir et les appliquer.
Opter pour une approche axée sur les effectifs
Concentrez-vous autant sur les effectifs que sur la technologie, en augmentant les investissements dans les talents, à la fois pour la création et l'utilisation de l'IA. Ceci implique de développer des compétences techniques telles que l'ingénierie de l'IA et l'architecture d'entreprise, ainsi que de former les collaborateurs dans toute l'entreprise pour pouvoir utiliser efficacement les processus basés sur l'IA.
Préparer vos données propriétaires
Les modèles de fondation nécessitent de grandes quantités de données organisées, faisant de la résolution des problèmes liés aux données une priorité urgente pour chaque entreprise. Adoptez une approche stratégique et disciplinée pour acquérir, affiner, protéger et déployer les données. Assurez-vous que l'entreprise dispose d'une plateforme Cloud de données d'entreprise moderne avec un ensemble de produits de données fiable et réutilisable.
Investir dans un socle technologique durable
Étudiez les prérequis en matière d'infrastructure, d'architecture, de modèle opérationnel et de structure de gouvernance pour pouvoir tirer parti de l'IA générative et des modèles de fondation, tout en surveillant attentivement les coûts et la consommation d'énergie durable.
Accélérer l'innovation de l'écosystème
Accédez aux ressources et expertises nécessaires pour concevoir et adapter les applications d'IA. Tirez parti des meilleures pratiques et des insights du secteur offerts par les partenaires de l'écosystème : acteurs importants de la tech, start-ups, sociétés de services aux entreprises et institutions universitaires.
Passer à une IA responsable
Déterminez au plus vite si le modèle de gouvernance d'une IA responsable de l'entreprise est assez fiable avant d'étendre les applications d'IA générative. Intégrez des contrôles pour évaluer les risques dès la conception et appliquez des principes et des approches d'IA responsable dans toute l'entreprise.
62 % des tâches liées au langage monopolisent 51 % du temps de travail des collaborateurs.
42 % des entreprises veulent investir massivement dans ChatGPT en 2023.
L'avenir de l'IA s'accélère
De tels moments sont rares. Nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère incroyablement palpitante qui transformera fondamentalement l'accès à l'information, la création de contenus, la réponse aux besoins des clients et la gestion des entreprises.
Intégrés au socle digital de l'entreprise, l'IA générative et les modèles de fondation optimiseront les tâches, augmenteront les capacités humaines et généreront de nouvelles opportunités de croissance. Dans le même temps, ces technologies créeront un tout nouveau langage pour la réinvention de l'entreprise. Mais réinventer les modes de travail et aider les collaborateurs à tenir le rythme du changement impliqué par la technologie sera essentiel pour en optimiser le potentiel.
Les entreprises doivent investir autant dans l'adaptation des opérations et la formation des effectifs que dans la technologie.
Il est temps pour les entreprises d'appliquer les avancées capitales de l'IA pour atteindre de nouveaux niveaux de performance, redéfinissant par là même leurs opérations et leurs secteurs d'activité.
Étendre le quotient technologique (QT) à toute l'entreprise
Le QT est notre façon de développer et de démontrer notre compréhension des technologies disruptives, ainsi que la manière dont elles respectent leur promesse d'allier technologie et ingéniosité humaine. De l'équipe dirigeante aux salariés de terrain, les collaborateurs à tous les niveaux devront développer un QT pour garantir une transformation réussie.
Nous investissons dans la formation continue chez Accenture, et chaque collaborateur reçoit un score QT individuel. La série de formation QT d'Accenture est un moyen simple et efficace de s'assurer que chaque membre de l'équipe apprend la technologie, son application, son importance et son lien avec les autres technologies.
L'IA et le ML vont fondamentalement tout transformer, de la science au monde des affaires, en passant par la santé, voire la société elle-même.
