Où est le ROAI ?

Alors que le monde devient de plus en plus dépendant de la technologie et guidé par les données, l’enthousiasme suscité par les solutions d’intelligence artificielle (IA) continue de monter en flèche. Les conseils d’administration des entreprises sont en effervescence avec des discussions sur l’exploration des possibilités de l’IA, et des capitaux massifs sont consacrés à la construction d’une infrastructure d’IA. Des sociétés telles que Nvidia, Corestreet et OpenAI connaissent une croissance exponentielle de leurs revenus – et de leurs valorisations, tirée par cet immense intérêt.

Cependant, on ne peut s’empêcher de se demander : combien de temps cette frénésie peut-elle durer ? Le dicton dit : « Le marché peut rester irrationnel plus longtemps que vous ne pouvez rester solvable. » Tôt ou tard, le marché exigera des rendements financiers tangibles, et des cas d’utilisation réels avec un retour sur investissement quantifiable sur l’IA (ROAI) ​​devront émerger pour maintenir ce niveau d’investissement.

Je ne dis pas que l’IA est une bulle insoutenable. En tant que personne ayant consacré une partie importante de ma carrière dans les données et l’analyse, je suis optimiste et convaincu du potentiel de transformation qui peut être réalisé. J’ai été témoin d’un certain nombre de choses incroyables que les applications intelligentes de données – qui sont désormais toutes regroupées sous l’étiquette à usage général d’« IA » – peuvent accomplir et je suis enthousiasmé par les opportunités qu’elles présentent dans un avenir proche et lointain. Je crois pleinement que l’IA offre un excellent exemple de la loi d’Amara en action : nous pouvons surestimer son impact à court terme mais sous-estimer profondément son importance à long terme.

Cependant, la réalité sur le terrain est que la plupart des dirigeants d’entreprise, après avoir exprimé leur enthousiasme quant aux possibilités de l’IA, ont du mal à identifier des exemples spécifiques où ces possibilités ont été concrétisées. Le défi consiste à déterminer où et pourquoi investir des ressources importantes dans l’IA sans une compréhension claire du retour sur l’IA – ou « ROAI ».

Beaucoup – y compris moi-même – ont souligné que « l’IA » n’est pas un concept nouveau – mais il est clair que la frénésie actuelle de l’IA a été déclenchée par l’introduction de ChatGPT. ChatGPT a été un moment décisif pour ceux d’entre nous qui étaient depuis longtemps enthousiasmés par le potentiel de l’IA, et il était passionnant de voir un enthousiasme généralisé s’enflammer parmi les dirigeants d’entreprise qui, si on les interrogeait auparavant sur « l’IA », auraient pu répondre au mieux par une expression interrogative, ou une liste d’initiatives peu performantes qui ont pu être menées dans le passé.

Bien que l’enthousiasme suscité par ChatGPT et l’IA soit palpable, il y a deux aspects essentiels à considérer :

1. ChatGPT – et les chatbots similaires – sont encore fondamentalement des démos : malgré leurs capacités impressionnantes à interagir avec les gens, l’utilité commerciale et la valeur des chatbots ne sont pas toujours évidentes. De nombreuses « démos » populaires telles que MidJourney et Sora sont confrontées à des défis similaires en suscitant davantage de réponses « wow, c’est cool » que « Je peux voir comment gagner (ou économiser) de l’argent avec ça ».
2. L’IA est fortement subventionnée : La perception selon laquelle l’IA est abordable est trompeuse. Les géants de la technologie comme Microsoft, Amazon, Meta, Alphabet/Google et OpenAI investissent des sommes colossales dans leurs infrastructures, faisant apparaître les chatbots et les services d’IA plus accessibles qu’ils ne le seront une fois que leurs coûts complets seront payés par les clients qui les utilisent. Sans ces subventions massives, les chatbots IA seraient à la fois moins impressionnants et nettement plus chers.

Un article récent du Washington Post intitulé à juste titre : « La bulle du battage médiatique sur l’IA est en train de se dégonfler. Maintenant vient la partie la plus difficile», souligne le défi de transformer le battage médiatique autour de l’IA en retours financiers, non seulement pour les fournisseurs mais aussi pour les utilisateurs finaux. Mais même si nous glissons peut-être dans le « creux de la désillusion » pour l’IA, je suis fermement convaincu que le « plateau de la productivité » nous attend.

Comment pouvons-nous y arriver? La réalité est que le retour sur l’IA dépend toujours de mesures traditionnelles : économies de coûts et génération de revenus. Même si l’IA est extrêmement prometteuse, il est essentiel de reconnaître que l’adoption généralisée de cas d’utilisation de l’IA à impact financier n’en est qu’à ses débuts. La clé du succès est de créer une dynamique en interne – et pour les responsables technologiques de s’associer à leurs homologues commerciaux pour élaborer et démontrer des cas d’utilisation spécifiques à l’entreprise qui stimulent le ROAI.

Cela commence à se produire : des applications allant du service client au marketing de contenu deviennent visibles, et des exemples plus spécifiques à l’industrie commencent également à émerger. À mesure que de nouveaux cas d’utilisation apparaissent dans lesquels l’IA peut faire une différence tangible en termes de réduction des coûts et de stimulation de la croissance, la « partie difficile » de la monétisation de l’IA deviendra progressivement plus facile – et le « ROAI » deviendra plus évident.