Déploiement de l’IA pour les CTO : Entretien avec Petr Baudis
Selon un rapport de PwC de 2023, d'ici 2030, l'intelligence artificielle devrait ajouter jusqu'à 15,7 billions de dollars à l'économie mondiale (oui, des billions avec un B), dont 6,6 billions provenant de l'amélioration de la productivité et 9,1 billions générés par les effets côté consommation.
L'avenir des entreprises repose sur l'IA, mais pas comme une technologie isolée. Les CTO qui intègrent de manière transparente des plateformes d'intelligence artificielle au sein de leurs organisations, tout en maintenant la transparence et en promouvant un usage éthique, dirigeront les entreprises les plus innovantes et durables de demain.
Dans une session de questions-réponses sans détour, Petr Baudis, CTO chez Rossum, partage ses éclairages sur le déploiement de l'IA et sur la valeur à long terme d'un investissement continu. Préparez-vous à explorer les limites, défis et potentiels transformateurs de l'intégration de l'IA – directement du point de vue d’un expert.
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1. Que doivent prendre en compte les CTO concernant leur stratégie de déploiement de l'IA ?
« Lorsqu’il s’agit de déployer l’intelligence artificielle, plusieurs facteurs essentiels doivent être pris en compte par les CTO. Décomposons cela en quelques éléments clés :
Sécurité et confidentialité des données – Un aspect crucial est la sécurité et la confidentialité des données traitées. Les CTO doivent évaluer si les données peuvent être stockées dans le cloud ou si elles doivent rester sur site. De plus, ils doivent décider s’ils peuvent permettre à d’autres, tels que des fournisseurs ou des utilisateurs, d’accéder à ces données ou si elles doivent rester confidentielles. La nature des données joue un rôle clé dans cette décision.
Implications éthiques – Les CTO doivent comprendre le type de décisions que l’IA prendra, si elles auront un impact sur des individus, et s’il existe un mécanisme de supervision humaine. Garantir que les systèmes d’IA ne discriminent pas des personnes ou des groupes est une préoccupation éthique fondamentale.
Objectif et cas d’usage – Les CTO doivent considérer quels indicateurs métier spécifiques l’IA doit améliorer et si des obstacles potentiels pourraient en entraver l’efficacité.
Apprentissage et adaptation – Selon le rôle de l’IA, les CTO doivent déterminer si celle-ci doit disposer de la capacité d’apprendre et de s’adapter au fil du temps. Par exemple, un chatbot pour les visiteurs d’un site web n’a peut-être pas besoin d’apprendre, mais une IA copilote qui assiste les employés dans leurs tâches quotidiennes devrait être capable d’apprendre et d’améliorer ses performances. Comprendre les mécanismes d’apprentissage de l’IA est essentiel.
Les CTO ont la tâche cruciale de définir les mécanismes qui régissent le processus d’apprentissage. Chez Rossum, nous mettons fortement l’accent sur la construction de notre plateforme pour qu’elle apprenne en continu. Cela permet d’éviter qu’elle ne répète les mêmes erreurs, mais surtout, d’apporter davantage de précision au client final.
Les CTO doivent soigneusement considérer et comprendre ces éléments afin de garantir un déploiement réussi et responsable de l’IA au sein de leur organisation. »
2. Quelles technologies et applications émergentes de l’IA les entreprises doivent-elles connaître pour garder une longueur d’avance ?
« Pour les entreprises qui ne sont pas des fournisseurs d’IA mais souhaitent exploiter l’intelligence artificielle au quotidien ou dans leurs produits, il est essentiel de trouver un équilibre entre rester à la pointe et ne pas se précipiter dans des technologies en pleine évolution.
L’IA est un domaine dynamique et, malgré les avancées passionnantes et les publications scientifiques, l’adoption prématurée de ces technologies peut s’avérer risquée, surtout si vous n’êtes pas impliqué directement dans la recherche ou le développement en IA.
Un exemple serait lorsque des entreprises utilisent l’apprentissage par renforcement dans leur activité, alors qu’elles ne développent pas elles-mêmes de robots : il peut falloir un certain temps avant que ces technologies passent du stade du laboratoire à des applications industrielles concrètes.
Je suggère donc de faire preuve de prudence et de laisser les fournisseurs d’IA faire une partie du travail de pionnier pour vous. Prototyper de simples démonstrations ou expérimenter l’IA sur un périmètre limité ne résoudra pas de réels problèmes métier.
Restez à la pointe des tendances de l’IA mais adoptez une attitude pragmatique, surveillez de près vos indicateurs d’activité et assurez-vous que votre déploiement de l’IA reste sûr, éthique et fiable. Cela peut constituer un véritable facteur de différenciation pour votre entreprise.
Plutôt que de courir après les dernières modes, concentrez-vous sur les technologies qui ont déjà fait leurs preuves dans des situations réelles. Devenez un précurseur, oui, mais uniquement lorsque ces technologies deviennent réellement pratiques et éprouvées, pas juste expérimentales. L’essentiel est de rester à la frontière de l’innovation sans s’aventurer trop loin dans l’inconnu. »
3. Quelle valeur et quelle transformation à long terme les entreprises peuvent-elles attendre d’un investissement et d’une intégration continus de l’IA ?
« La survie de l’entreprise est en jeu. Ignorer l’IA n’est plus une option, car vos concurrents s’orientent déjà dans cette direction. De plus, de nouveaux entrants sur votre marché s’appuient sur l’IA : même s’ils rencontrent, au début, des difficultés similaires à celles que vous avez surmontées, l’IA peut nettement renforcer leur rapidité et leur efficacité, ce qui représente une menace directe pour votre activité.
Pour rester pertinent, il faut s’engager dans un cycle continu d’innovation. Continuer au même rythme qu’aujourd’hui ne suffit plus : il faudra accélérer vos efforts et être prêt à des transformations radicales au sein de votre entreprise.
Chez Rossum, nous imaginons un avenir où des tâches actuellement réalisées par des centaines ou des milliers d'employés, telles que le traitement des transactions commerciales, la gestion des factures, l'échange d'e-mails et le suivi des expéditions, pourraient être accomplies par une seule personne supervisant un million de transactions par an.
Cette vision implique une transformation fondamentale de la façon dont les entreprises fonctionnent. Ceux qui n’arrivent pas à s’adapter feront face à une augmentation de leurs coûts opérationnels, rendant presque impossible le maintien de leur compétitivité. En somme, adopter l’intelligence artificielle et transformer vos opérations n’est pas seulement un choix mais une nécessité pour assurer la survie à long terme, et c'est un retour sur investissement dans lequel nous sommes prêts à investir."
4. Quelles sont les limites actuelles de la technologie IA, et comment peuvent-elles être surmontées ?
"L'une des limites majeures des technologies actuelles d'IA est leur fiabilité, qui se manifeste de diverses manières. Par exemple, lorsqu'on travaille avec de grands modèles linguistiques, la question de la fiabilité est flagrante en raison de leur capacité occasionnelle à générer des informations incorrectes ou incohérentes, inventant essentiellement des détails ou "hallucinant". Cette incohérence nuit à leur fiabilité.
Une autre limitation importante est la domination de quelques grands acteurs dans l’écosystème de l’IA. Lorsqu'une seule entité comme OpenAI monopolise le secteur, cela peut mener à terme à des pratiques monopolistiques, et donc à un manque de concurrence et de problématiques de contrôle.
Pour y remédier, la démocratisation de l’IA et l’ouverture des composants de l’IA, y compris les modèles linguistiques, sont cruciales pour garantir un paysage concurrentiel et équilibré.
La fiabilité en IA implique également le développement d'une relation de confiance entre les systèmes d’IA et leurs utilisateurs humains. Pour établir cette confiance, l’IA doit être perçue comme un partenaire fiable par les employés et travailleurs individuels qui en dépendent pour accomplir leurs tâches. La clé consiste à instaurer cette confiance même lorsque l’IA commet ponctuellement des erreurs. Les utilisateurs doivent pouvoir comprendre pourquoi ces erreurs surviennent, accepter les limites de l’intelligence artificielle, et constater un processus d’apprentissage continu destiné à corriger ces erreurs.
Par ailleurs, l’aspect d’apprentissage de l’IA demeure aujourd’hui relativement peu développé, ce qui suggère que les systèmes d’IA pourraient tirer profit de mécanismes d’apprentissage plus robustes et sophistiqués afin d’accroître leur fiabilité et leurs performances."
5. Quels sont les défis courants auxquels les entreprises sont confrontées lors de l’intégration de l’IA, et comment les relever ?
"Les défis auxquels les entreprises font face lors de l’intégration de l’IA varient selon la technologie d’IA considérée. Pour les innovations les plus récentes, comme l’IA générative, l’absence de guides métiers éprouvés représente un obstacle important. Cela signifie que les entreprises doivent faire preuve d’innovation et d’adaptabilité, puisqu’il n’existe pas de solution universelle applicable. Avoir les bons talents s’avère donc crucial pour naviguer cet univers.
Intégrer l’IA générative, par exemple, requiert des compétences différentes de la simple application de méthodes déjà éprouvées. Il est nécessaire de disposer de personnes capables d’inventer et d’appliquer cette technologie de pointe pour répondre aux besoins spécifiques de l’entreprise. D’où l’importance de cultiver une équipe d’inventeurs au sein de votre organisation.
Pour des modèles d’IA plus spécialisés et moins généralistes, certains guides métiers existent déjà, mais il est essentiel de se tourner vers des fournisseurs capables de prouver leur efficacité à résoudre vos problématiques spécifiques.
Pour relever ces défis, les entreprises doivent d’abord définir avec précision les problématiques qu’elles souhaitent résoudre grâce à l’intelligence artificielle. Une fois identifiées, elles doivent rechercher des outils centrés IA qui proposent des solutions de bout en bout. S’appuyer sur un assemblage hétéroclite de composants variés et tenter de les intégrer peut entraîner des systèmes complexes, coûteux et chronophages."
Où allons-nous à partir d'ici ?
L’aventure de l’IA n’est pas un futur lointain – c’est une réalité urgente. À une époque où la contribution de l’IA à l’économie mondiale se chiffre en milliers de milliards, et où son intégration est un marqueur de leadership industriel, le rôle des CTO devient plus que jamais central. Les décisions prises auront une vaste répercussion sur l’ensemble du paysage économique, influençant la manière dont l’humanité exploitera cette puissance de transformation.
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