Décider de s’essayer à l’intelligence artificielle n’est que le point de départ. Si vous comptez employer l’IA générative dans votre société, vous devrez vous assurer de disposer d’une plateforme qui vous permette d’exploiter les données de manière sûre et efficace.
Ce type de plateforme est susceptible d’être fourni par un prestataire technologique externe. Alors, comment trier le bon grain de l’ivraie lorsqu’il s’agit de partenaires en matière d’IA ? Et à quoi ressemble d’ailleurs un bon partenaire tech ?
Trois cadres nous donnent leur point de vue.
1. Concentrez-vous sur votre besoin propre d’utilisateur
Carter Cousineau, vice-présidente de la gouvernance des données chez Thomson Reuters, reconnaît qu’il est difficile de distinguer les bons acteurs des mauvais. En particulier dans les domaines qui se sont développés à un rythme rapide au cours des 18 derniers mois.
« En ce qui concerne l’IA générative, cela va dans tous les sens en ce moment », dit-elle. « Il y a beaucoup de battage médiatique et je suis très curieuse de savoir quels cas d’usage subsisteront ». L’engouement est tel que Gartner a récemment placé l’IA générative au sommet des attentes surdimensionnées dans son Hype Cycle for Emerging Technologies, 2023.
Selon l’analyste, l’ampleur et l’adoption rapide des programmes d’IA générative annoncent une nouvelle vague de productivité. Mme Cousineau estime que les professionnels devraient profiter de cette vague tout en réfléchissant soigneusement à ce que la mise en œuvre de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) signifie pour leur entreprise. « La première question que je pose à de nombreux professionnels est la suivante : « Avez-vous besoin d’un LLM ? ». Car le coût d’un tel modèle peut être très élevé. Il faut donc veiller à ce que ce soit un domaine dans lequel il est nécessaire d’investir ».
Le point de départ de l’investissement doit être une analyse de rentabilité claire
Comme pour tout autre dépense d’envergure, le point de départ de l’investissement doit être une analyse de rentabilité claire.
Mme Cousineau indique que Thomson Reuters explore des cas d’usage. Et que son équipe travaille à s’assurer que la gouvernance des données est prioritaire. « Nous examinons ces outils du point de vue de l’éthique et de l’atténuation des préjudices », dit-elle. « En fonction du cas d’usage, nous examinons ce qui se passe et essayons d’atténuer rapidement les problèmes potentiels. »
Thomson Reuters a déjà conclu quelques partenariats avec des fournisseurs clés. Les informations de l’entreprise sont stockées dans le Snowflake Data Cloud. Mme Cousineau évoque également le partenariat naissant avec Microsoft Copilot. « Nous sommes aux dernières étapes de mise au point », dit-elle.
« Même lorsque nous utilisons les LLM en interne, il est très important que notre personnel dispose d’un environnement sûr pour utiliser cette technologie. Nous considérons donc les choses du point de vue de nos clients externes et de nos employés. Et nous cherchons à soutenir tous les environnements LLM ».
2. Trouver un partenaire flexible
Tulia Plumettaz, directrice de l’apprentissage automatique chez Wayfair, reconnaît que l’une des questions épineuses est de savoir s’il est préférable de s’engager tôt ou de jouer l’attentisme.
Si vous vous lancez trop tôt, vous risquez de dépenser trop d’argent avec un partenaire qui sera dépassé à mesure que le marché évoluera. En revanche, si vous vous y prenez trop tard, vos concurrents risquent de vous laisser sur le carreau.
Si l’on ajoute à cela une série d’autres considérations, telles que le verrouillage propriétaire (du système) des fournisseurs et les préoccupations liées à l’exploitation des données de l’entreprise, les chefs d’entreprise se trouvent face à un dilemme…
« Il y a de gros obstacles et des questions autour de la propriété des données, comme la question de savoir à qui appartient l’actif et si les grands fournisseurs vont utiliser vos données pour entraîner leurs propres modèles ou non. C’est un point sur lequel nous nous concentrons. Nous apprenons à connaître le paysage en matière de données et de légalité. »
Tulia Plumettaz explique comment son entreprise travaille avec Snorkel AI pour améliorer l’expérience de recherche en ligne des consommateurs. Et tout comme Wayfair s’initie à l’apprentissage automatique, l’entreprise explore d’autres domaines. « Nous étudions les applications de l’IA conversationnelle », dit-elle. « Il y a des cas d’utilisation que nous pensons pouvoir intégrer rapidement. »
Elle travaille avec Snorkel pour développer des modèles fondamentaux qui aideront l’entreprise à utiliser ses principales données, telles que les produits vendus et leurs caractéristiques. Avec cette structure en place, Wayfair pourra réfléchir à la manière dont d’autres spécialistes de l’IA pourraient l’aider à atteindre ses objectifs à long terme.
« Nous nous efforçons de comprendre l’évolution de ce secteur tout en cherchant les fruits les plus faciles à cueillir ! », explique-t-elle.
3. Rester ouvert à l’expérimentation
Lalo Luna, responsable mondial de la stratégie chez Heineken, dit que ChatGPT est loin d’être le seul acteur de l’IA. « Je pense que les sociétés doivent se préoccuper davantage de la manière dont elles vont adopter l’IA, mais aussi l’apprentissage automatique traditionnel et d’autres processus à forte intensité de données », déclare-t-il.
C’est ce que Lalo Luna priorise chez Heineken. Son équipe utilise la plateforme du spécialiste Stravito pour partager des concepts en interne. Une plateforme connue sous le nom de Knowledge & Insight Management (KIM).
Même si le pouvoir des données est reconnu par ses pairs, M. Luna pense que certaines entreprises sont encore à la traîne lorsqu’il s’agit de comprendre la valeur de l’information.
Plutôt que d’attendre l’émergence des leaders du marché, il affirme que le moment est venu de commencer chercher et collaborer avec les partenaires qui les aideront à progresser. « Les données et l’IA constituent déjà un avantage concurrentiel », déclare Luna.
« Les chefs d’entreprise ne doivent pas avoir peur de la technologie. Ils doivent se préoccuper de la manière dont ils vont améliorer les compétences de leur personnel et construire des écosystèmes technologiques qui aideront non seulement leurs consommateurs, mais aussi leur propre personnel à prendre de meilleures décisions ».
Stravito a récemment annoncé l’ajout d’un moteur d’IA générative propriétaire pour fournir aux entreprises des informations vérifiées.
Selon M. Luna, il est important de rester ouvert aux nouvelles idées en matière d’IA. Et il envisage que Stravito soit un acteur clé pour aider sa société à tirer le meilleur parti des milliers de rapports qu’elle détient.
«Nous devons nous lancer », déclare-t-il. « Pour réussir, il faut passer à la phase d’expérimentation ».