En seulement deux mois, ChatGPT est devenu le produit le plus téléchargé au monde. Ce qui distingue cette solution de ses prédécesseurs, c'est son interface ultra-simple basée sur des "prompts" de type conversationnel. Cette utilisation intuitive, associée à la capacité de l'IA à traiter de grandes quantités de données ( data ) et à fournir des résultats rapides et précis, décuple la vitesse d'exécution et de prise de décision des professionnels. L'IA libère les personnes des tâches répétitives et chronophages et leur permet de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Les humains ne seront pas remplacés, ils seront "augmentés", grâce à l'IA générative.
Selon des études récentes, 78 % des employés estiment que l'IA générative a eu un impact positif sur leur productivité. Pour les tâches liées à l'acquisition de connaissances, les professionnels gagneraient 37 % en vitesse d'exécution et les développeurs 55 % sur les tâches de codage. Il y a six mois, une véritable course à l'innovation a été lancée entre les acteurs de l'IA générative. Pour en tirer tous les bénéfices et rester compétitives, les entreprises doivent aller vite, sans perdre de vue les défis qui restent à relever.
Transparence et confiance, les grands défis de l'IA générative
Les performances des solutions d'IA générative sont indéniables, mais elles présentent des limites dont il faut être conscient pour en minimiser l'impact. Elles sont de quatre types principaux :
ArtefactLa méthodologie de réduction des risques et d'optimisation de la transformation de l'entreprise propre à l'UE
Les progrès époustouflants et continus de l'IA générative obligent les entreprises à agir rapidement, mais avec discernement. C'est pourquoi nous recommandons à nos clients d'adopter un mode de fonctionnement progressif et de mettre en place un cadre solide autour de leur projet de transformation.
Pour obtenir l'adhésion de l'ensemble de l'entreprise, les résultats d'un premier POC sont souvent déterminants. Pour minimiser les risques d'incidents, il est préférable de réaliser ce premier test sur un cas d'usage interne, ou par le biais d'une médiation humaine (ex : un agent humain utilise les informations de l'IA pour mieux servir le client). Dans le même temps, nous devons identifier les applications potentielles dans l'ensemble de l'entreprise, en fonction des besoins commerciaux et de l'ensemble du site data que nous détenons.
Dans le même temps, une feuille de route doit être définie :
La confiance n'exclut pas le contrôle
Si nous sommes convaincus que l'IA générative a et aura un impact positif sur la performance opérationnelle des entreprises et la productivité de leurs collaborateurs, il est important de se lancer avec prudence. Le progrès doit être continu et maîtrisé, et l'humain doit garder le contrôle des modèles, avant de pouvoir profiter pleinement des cas d'usage illimités offerts par ces nouvelles technologies ultra-performantes.