Le développement, le déploiement et le support de l’intelligence artificielle peuvent être des missions tout à fait décourageante.
Et pourtant, l’IA est censée réduire la complexité.
Alors, peut-on avoir le beurre et l’argent du beurre ?
L’IA, effet magique ou beaucoup de travail ?
L’IA ne peut pas être tout simplement introduite dans une organisation et donner immédiatement des résultats. Elle nécessite un budget, un déploiement et une mesure des performances, dit Chris Howard, responsable de la recherche du Gartner, dans une récente vidéo. « L’IA semble être une chose magique, très facile, et elle peut faire toutes sortes de choses étonnantes », dit-il. « Mais une fois que l’on commence à travailler avec elle, on se rend compte que c’est en fait difficile et que certains aspects sont vraiment compliqués ».
Pour ajouter à la complexité, « les technologies elles-mêmes sont en constante évolution », dit-il. « Elles n’ont donc pas atteint un point de stabilité, du moins dans le domaine de l’IA générative, où il est vraiment facile de comprendre comment assembler les différents éléments. Et donc, parce que cela change, cela crée de la confusion ». Et il faut ajoutez les données à cette équation. « Il faut les rassembler de manière à pouvoir les exploiter et obtenir de meilleurs résultats. Ce qui semblait être magique représente en fait beaucoup de travail ».
Bien sûr, l’IA elle-même offre un moyen d’automatiser et d’abstraire cette complexité. « L’IA a un grand potentiel pour aider à résoudre la complexité pour les pros », dit à ZDNET Smita Hashim, chef de produit chez Zoom.
La flexibilité est cruciale
Lorsqu’elle est bien utilisée, l’IA permet de simplifier les choses et de surmonter les couches de complexité. Mais il y a des limites à cela. « L’IA n’est pas une solution miracle », dit Richard Demeny, consultant en développement de logiciels, anciennement chez Arm. « Les LLM utilisent des probabilités, et non la compréhension, pour donner des réponses. Ce sont les humains qui conçoivent, construisent et mettent en œuvre les systèmes ».
« Vos utilisateurs travaillent sur de nombreuses applications différentes », dit M. Hashim.
« Choisissez des solutions de plateforme qui sont ouvertes et qui permettent des intégrations et des flux de travail transparents. Cette flexibilité est cruciale pour réduire la complexité dans l’environnement multifournisseur d’aujourd’hui. »
Comment l’IA peut-elle bénéficier à l’IT ?
Avec la complexité croissante des systèmes informatiques, « les entreprises sont confrontées à un casse-tête sans précédent », dit de son côté Bill Lobig, VP observabilité pour IBM Automation. « Les équipes gèrent des quantités massives d’applications, en s’appuyant sur différents cloud et environnements sur site. Et les applications doivent rester opérationnelles. À l’heure actuelle, plus de 1 000 applications sont utilisées par les organisations, et 82 % des dirigeants d’entreprise affirment que la complexité de l’informatique entrave la réussite. »
Et cela crée des difficultés. Il cite « des applications cloisonnées, des pannes potentielles, un gaspillage de ressources et d’énergie, et un manque de performance » ajoute M. Lobig. C’est là que l’IA intervient. « Comment les DSI peuvent-ils gérer le risque ? La réponse est l’observabilité et la gestion des ressources applicatives, toutes deux rendues possibles grâce à l’automatisation pilotée par l’IA. »
« Grâce à l’automatisation et à l’analyse des performances en temps réel, alimentées par l’IA, les équipes peuvent désormais optimiser l’allocation des ressources de calcul, de stockage et de réseau à chaque couche de la pile », dit M. Lobig. « Cette capacité élimine le besoin de mesures réactives et de surprovisionnement, ce qui permet en fin de compte d’économiser du temps et de l’argent. »