Le rythme auquel les entreprises déploient des programmes de copilotage d’intelligence artificielle générative (Gen AI) a doublé entre décembre de l’année dernière et juillet 2024. C’est qui ressort d’une étude de Bloomberg Intelligence sur l’IA.
L’enquête, qui a interrogé 50 DSI d’entreprises basées aux États-Unis en juillet, révèle que 66 % des personnes interrogées travaillent au déploiement de copilotes d’IA générative, contre 32 % dans l’enquête de décembre.
Les chatbot en tête des cas d’utilisation d’IA générative
Le principal cas d’utilisation d’IA générative cité par plus de la moitié des sondés est celui des agents chatbot, par exemple pour les applications de service client.
Les entreprises ont également renforcé leur évaluation de la formation des modèles de base, les grands modèles de langage qui sous-tendent la plupart des applications Gen AI. Le nombre de sondés « travaillant sur » la formation des modèles de base est passé de 26 % dans l’enquête de décembre à 40 %.
Selon Mandeep Singh, analyste principal du secteur chez Bloomberg Intelligence et auteur principal de l’étude, ces déploiements pourraient entraîner une augmentation des travaux d’inférence d’IA au sein des entreprises. Pas moins de 60 % des personnes interrogées ont déclaré que leur entreprise avait l’intention d’augmenter les dépenses consacrées à Microsoft Azure de pour les travaux liés à l’intelligence artificielle, contre 41 % dans l’enquête de décembre.
Le duo gagnant Microsoft-OpenAI
Azure est en tête du peloton des fournisseurs de cloud pour le choix d’inférence, le service cloud AWS d’Amazon passant de 55 % à 42 % entre les enquêtes de décembre et de juillet. Google Cloud occupe la troisième place, avec 36 % des sondés ayant l’intention d’augmenter les dépenses pour l’inférence.
Mandeep Singh estime que la demande pour l’inférence d’Azure devrait continuer à augmenter, en partie en raison de l’attrait des modèles d’IA générative de son partenaire OpenAI, tels que GPT-4, qui ne sont pas disponibles sur AWS ou Google Cloud.
« L’intégration de la plateforme Azure de Microsoft avec les modèles OpenAI continue d’être un avantage par rapport aux concurrents du cloud public pour l’hébergement des charges de travail d’inférence », écrit l’analyste dans l’étude.
Le pourcentage d’entreprises interrogées utilisant les modèles OpenAI est passé de 41 % en décembre à 70 % dans la dernière enquête. « L’utilisation de Google Gemini n’était que de 18 %, contre 70 % pour OpenAI », souligne Mandeep Singh, faisant référence à l’offre Gen AI de Google.
L’enquête suggère également que l’attrait pour l’IA générative aide Microsoft à combler l’écart avec Amazon en matière de fourniture de services cloud. « Fin 2023, la part de Microsoft dans les services d’infrastructure cloud était de 16 %, contre 47 % pour AWS », contre 48 % contre 12 % en 2018, indique le rapport. « Nous nous attendons à ce que cet écart se réduise encore davantage ».
Snowflake et MongoDB bien placés sur la RAG
Outre les trois grands spécialistes du cloud, Snowflake et MongoDB se classent parmi les fournisseurs préférés pour le développement de la « génération augmentée par récupération » (RAG), une technique de plus en plus populaire de Gen AI, où le modèle d’IA s’appuie sur une base de données externe. MongoDB et Snowflake ont été les premiers choix cités pour RAG pour 14 % et 10 % des répondants respectivement, derrière Azure (26 %) et Amazon (20 %).
Les progrès vers le déploiement de l’IA générative mis en évidence par l’enquête Bloomberg contrastent avec d’autres recherches récentes. Gartner prédit qu’au moins 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés après la phase de preuve de concept d’ici la fin de 2025, les entreprises ayant du mal à prouver et à exploiter la valeur de la technologie.
Parallèlement, une récente étude de Deloitte sur l’IA générative a révélé que la plupart des organisations n’avaient déplacé qu’un tiers ou moins de leurs projets d’IA de génération en production.
Il est important de noter que l’étude de Bloomberg utilise un langage provisoire tel que « en cours de travail » et « en cours d’évaluation ». En bref, des progrès sont nécessaires avant que l’IA générative ne soit intégrée dans l’entreprise.