L’éclatement de la bulle IA est inévitable, mais sain.

Les attentes excessives et l’enthousiasme suscités par l’IA allaient forcément être écrasés par la réalité à un moment donné, et c’était cet été. Vous vous souvenez peut-être de quelque chose de similaire qui s’est produit lors de l’essor et de l’effondrement du secteur Internet à la fin des années 90 et au début des années 2000. Une chose similaire s’est produite récemment avec les crypto-monnaies.

Après avoir augmenté de près de 200 % au cours des six premiers mois de cette année, les actions de NVIDIA, le titre populaire de l’IA, ont chuté de 20 % en juillet et août. Ceci est cohérent avec le dernier Hype Cycle Chart de Gartner, qui place l’IA à usage général dans une « période de désillusion ». Même Goldman Sachs, qui s’est montré optimiste à l’égard de l’IA, a exprimé ses inquiétudes quant à savoir si bon nombre de ses investissements dans la technologie auront un retour sur investissement positif. Toutefois, ces préoccupations et prédictions sont inévitables étant donné les attentes irréalistes entourant l’IA. Même si le pragmatisme et le scepticisme sont sains à ce stade d’une technologie émergente, il serait imprudent de penser que l’IA est dans une impasse.

Méfiez-vous des opposants

Prédire l’avenir est généralement une entreprise insensée, comme l’a dit le prix Nobel de physique Niels Bohr : « Prédire l’avenir est très difficile ». Cela était particulièrement vrai au début des années 1990, lorsque le Web a commencé à décoller. Même Robert Metcalf, pionnier d’Internet et co-inventeur de la norme Ethernet, avait des doutes quant à l’avenir d’Internet lorsqu’en 1995, il prédisait un avenir de 12 mois. Deux ans plus tard, lors de la conférence WWW de 1997, il a littéralement dilué le papier sur lequel il avait imprimé sa prédiction et l’a bu.

Mais il arrive un moment dans une nouvelle technologie où ses avantages potentiels deviennent évidents, même si la forme exacte de son évolution reste floue. Nous sommes actuellement à un stade où l’IA, le LLM en évolution rapide, et ses capacités génératives imprègnent progressivement les entreprises. Même s’il pourrait y avoir d’autres défis à relever, il existe déjà suffisamment de cas d’adoption et d’utilisation pour voir le potentiel d’une transformation numérique généralisée dans les entreprises et le secteur public.

Que disent les chefs d’entreprise ?

Dans une enquête menée auprès de 1 400 dirigeants par le cabinet de conseil BCG plus tôt cette année, plus de la moitié s’attendaient à ce que l’IA et l’IA générative génèrent des économies cette année. Même si la plupart en sont encore à la phase pilote de mise en œuvre, environ un quart s’attendent à des économies de plus de 10 %, principalement dues à des améliorations de productivité dans les opérations, le service client et l’informatique. En outre, alors que de nombreuses entreprises s’inquiètent du fait que leurs investissements dans l’IA ne progressent pas comme prévu, la moitié d’entre elles affirment que le problème ne vient pas de la technologie de l’IA elle-même, mais de priorités d’investissement floues. Les auteurs soulignent que cela est dû à. un manque de compétences nécessaires et d’une stratégie cohérente.

Lors de la dernière conférence de Davos, où se sont réunis des économistes, des décideurs politiques et des chefs d’entreprise, Paul Knopp, PDG de KPMG aux États-Unis, a déclaré : « L’IA générative est passée du stade pilote et expérimental à l’utilisation pratique et à l’industrialisation. » au stade de le faire. » Cette affirmation a été soutenue lors du même événement par le PDG de Salesforce AI, qui constate déjà des gains de productivité grâce à l’utilisation des outils d’IA par les clients.

Reportage de première ligne

La société de services financiers Klarna a révélé qu’au cours du premier mois de mise en œuvre de son assistant Klarna AI, 90 % de son personnel utilisait l’IA quotidiennement et gérait les deux tiers des discussions du service client. C’est l’équivalent de 700 agents à temps plein. En plus des économies de coûts, la société affirme que Klarna AI résout les problèmes avec plus de précision, réduit les appels répétés de 25 % et augmente les bénéfices nets de 40 millions de dollars.

Cependant, de nombreux déploiements et intégrations d’IA ne sont pas révolutionnaires, mais plutôt des améliorations incrémentielles ou une valeur ajoutée aux produits et services existants. Par exemple, le fournisseur de logiciels de graphisme et de présentation Canva a intégré Vertex AI de Google pour rationaliser ses services de montage vidéo. Les utilisateurs de Canva peuvent éviter de nombreuses étapes d’édition fastidieuses et créer des vidéos en quelques secondes au lieu de quelques minutes ou heures. De plus, le géant mondial des services de marketing WPP a intégré le service Claude AI d’Anthropic dans son système de marketing interne, WPP Open. Il est utilisé par 114 000 collaborateurs à travers le réseau d’agences pour aider à générer des idées de campagne, à générer du contenu et à interpréter des instructions clients complexes.

L’IA évolue

À mesure que des cas d’utilisation émergent et que les entreprises commencent à comprendre ce qui fonctionne et où se trouvent les goulots d’étranglement, nous pouvons nous attendre à une augmentation constante de l’adoption de l’IA. La personnalisation devient également plus accessible avec la montée en puissance des modèles open source à petite échelle. Le référentiel AI Hugging Face répertorie actuellement environ 135 000 modèles disponibles sous la licence Apache 2.0. Cette licence permet la réutilisation et la réutilisation commerciales. Cette plate-forme de partage de modèles, ainsi que d’autres, fournissent une base dynamique de ressources permettant aux développeurs d’adapter et de personnaliser les modèles pour des cas d’utilisation et des secteurs spécifiques.

Avec l’explosion des modèles ouverts, l’utilisation de RAG (Retrieval Augmented Generation) et des graphes de connaissances se développe, ainsi que des API de fournisseurs majeurs tels que OpenAI et Anthropic, permettant aux entreprises de gérer de manière plus sécurisée les ressources de données. son utilisation. L’affirmation récente d’IDC selon laquelle 90 % des données d’entreprise ne sont pas structurées présente une excellente opportunité pour les entreprises de tirer parti de l’IA pour exploiter ces actifs inexploités. Réaliser cela de manière sûre et efficace prendra du temps, en particulier lorsque des processus métier critiques sont impliqués, mais des progrès significatifs peuvent être réalisés au cours des prochaines années.

Il est vrai qu’il y a un vent de froid dans l’air en ce moment en ce qui concerne l’IA, mais vous préparer dès maintenant vous préparera au succès lorsque l’IA décollera.