Cette année, les entreprises ont investi près de 14 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle (IA). Toutefois, selon une enquête menée auprès des entreprises par la société de capital-risque Menlo Ventures, une proportion importante d’entre elles ne savent pas exactement ce qu’elles font de cette technologie.
« Plus d’un tiers des personnes interrogées n’ont pas de vision claire de la manière dont l’IA générative sera mise en œuvre dans leur entreprise », écrivent les auteurs du rapport. Le rapport complet, 2024 : The State of Generative AI in the Enterprise, peut être consulté sur le site Web de Menlo Ventures. L’enquête a été menée en septembre et octobre et est basée sur les réponses de 600 décideurs informatiques.
Les auteurs estiment que l’incertitude entourant l’IA générative (Gen AI) indique que « nous n’en sommes qu’aux premiers stades d’une transformation à grande échelle ».
Manque de clarté, mais gros investissements
En effet, le manque de clarté de la stratégie en matière d’IA n’est qu’un élément. Si l’on fait abstraction des dépenses en puces d’IA de Nvidia et d’autres, les dépenses en « modèles de base, formation et déploiement de modèles, infrastructure de données spécifiques à l’IA et nouvelles applications d’IA générative » ont totalisé 13,8 milliards de dollars en 2024, rapportent les auteurs. Soit plus de six fois plus que le total de 2023 (2,3 milliards de dollars).
« Ce pic de dépenses reflète une vague d’optimisme organisationnel », écrivent les auteurs. « 72 % des décideurs prévoient une adoption plus large des outils d’IA générative dans un avenir proche. »
La catégorie la plus importante de dépenses d’IA par ces entreprises est celle des modèles de fondation. Les LLM développés par Anthroptic, OpenAI et d’autres, ont grimpé de 1 milliard de dollars en 2023 à 6,8 milliards de dollars cette année. Les dépenses les plus faibles concernent les données et l’infrastructure, avec 400 millions de dollars.
Premiers cas d’usage performants : la génération de code par IA
Toutefois, la plus forte augmentation concerne les applications d’IA, qui ont été multipliées par huit pour atteindre 4,6 milliards de dollars. Ce chiffre comprend trois catégories :
- L’IA verticale
- L’IA départementale
- L’IA horizontale
Les modèles de fondation constituent la catégorie de dépenses la plus importante en matière d’IA. Menlo Ventures
Et la catégorie des applications « accélère », écrivent les chercheurs.
Alors que les investissements dans les modèles de base dominent toujours les dépenses des entreprises en matière d’IA générative, la couche d’application croît désormais plus rapidement », écrivent-ils, « bénéficiant de la coalescence des modèles de conception au niveau de l’infrastructure ».
Les cas d’utilisation dominants, par ordre d’importance, comprennent la génération de code via des copilotes de code, notamment le Copilot GitHub de Microsoft, actuellement en passe d’atteindre un chiffre d’affaires annuel de 300 millions de dollars. Viennent ensuite les chatbots d’assistance, puis la recherche et l’extraction en entreprise, et les résumés de réunion générés automatiquement.
Anthropic gagne du terrain face à OpenAI
Anthropic gagne du terrain face à OpenAI, disent les auteurs, en gagnant de part de marché de GPT vers Claude.
« Parmi les modèles propriétaires, l’avantage d’OpenAI s’est quelque peu érodé, la part de marché des entreprises passant de 50 % à 34 % », expliquent-ils. « Le principal bénéficiaire a été Anthropic, qui a doublé sa présence dans les entreprises, passant de 12 % à 24 %. Certaines entreprises sont passées de GPT-4 à Claude 3.5 Sonnet lorsque le nouveau modèle est arrivé ».
La partie la plus prospective du rapport couvre la « pile d’IA moderne », c’est à dire des couches de technologie d’infrastructure utilisées pour construire des applications.
La pile d’IA moderne et ses couches. Menlo Ventures
La disruption des acteurs du logiciel arrivent
Les chercheurs signalent que « les entreprises se regroupent autour des éléments de base qui constituent les architectures d’exécution de la plupart des systèmes d’IA de production ».
Cette approche comprend les modèles de base, les services de données qui les surplombent, tels que Pinecone, les framework de développement logiciel pour l’orchestration des agents d’IA, tels que LangChain, et, tout en haut, les outils d’intégration, tels que ceux de Composio.
Le rapport propose trois prévisions pour l’année à venir.
- Premièrement, les agents d’IA sont prêts à « perturber » le marché des logiciels d’entreprise, d’une valeur de 400 milliards de dollars, sous l’impulsion de plateformes telles que Clay et Forge. Comment ? « En s’attaquant à des tâches complexes et multiétapes qui dépassent les capacités des systèmes actuels axés sur la génération de contenu et la recherche de connaissances ».
- Deuxièmement, les entreprises de logiciels établies pourraient être fort perturbées. « Les entreprises d’externalisation informatique comme Cognizant et les acteurs de l’automatisation traditionnelle comme UiPath doivent se préparer à l’arrivée sur leur marché de challengers nés de l’IA. Avec le temps, même les géants du logiciel comme Salesforce et Autodesk seront confrontés à des challengers ».
- Troisièmement, on assistera à une « sécheresse massive de talents » à mesure que les systèmes d’IA deviendront plus répandus, se heurtant à un manque de scientifiques des données et d’experts en la matière. « Il faut s’attendre à une concurrence féroce et à des primes salariales de 2 à 3 fois pour les architectes d’entreprise qualifiés en IA déjà bien rémunérés », prédisent les chercheurs.