Auteur

Jianxun Chen

Partenaire Data

ARTEFACT

Auteur

Phoebe Chen

Responsable marketing senior

ARTEFACT

30 novembre 2023, Chine

Artefact dans ses locaux de Shanghai un séminaire exclusif spécialement destiné aux directeurs des systèmes d'information (DSI), afin d'explorer en profondeur les stratégies et solutions d'intégration de l'IA générative (GenAI) en entreprise. Avec la participation d'une quinzaine de DSI, ce séminaire s'est révélé être un rendez-vous enrichissant pour les professionnels de l'informatique du secteur.

Ce séminaire destiné aux DSI avait pour thème « L'IA dévoilée : stratégies et solutions ». Tout au long de l'événement, Jianxun CHEN, partenaire Data Consulting Artefact , Pengfei ZHANG, vice-président Data , et Honglin WANG, vice-président Data Engineering, ont animé des débats enrichissants autour de quatre questions fondamentales et ont présenté les dernières réflexions Artefactsur l'adoption de l'IA générative en entreprise.

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I. Pourquoi

Pourquoi l'IA générative est-elle importante ?

Parce que…

  • D'un point de vue technologique, il s'agit d'un développement exponentiel de l'intelligence artificielle, bien plus rapide que celui de l'intelligence organique.

  • D'un point de vue commercial, il s'agit d'une technologie de rupture qui permet de renforcer la compétitivité des organisations, tant sur le plan de l'efficacité des opérations internes que de la disruption commerciale externe.

II. Le quoi

Quels sont les cas d'utilisation concrets de l'IA générative ?

Au moins quatre critères peuvent être pris en compte pour identifier les cas d'utilisation potentiels :

  • Tâches standardisées et courantes

  • data en connaissances/données

  • Créatif, et

  • Relation client personnalisée

L'IA générative peut être mise en œuvre tout au long de la chaîne de valeur, en renforçant et en optimisant respectivement les processus, les produits et les services. D'après notre expérience récente, elle peut être déployée dans des fonctions axées sur la création de valeur, telles que la R&D, les opérations, le service client, les ventes et le marketing, ainsi que dans des fonctions transversales, telles que les finances, les ressources humaines et l'informatique.

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III. La méthode

Comment faire face aux défis et aux préoccupations potentiels ?

L'équipe Artefact a dégagé neuf conclusions, réparties en trois axes, à partir de notre dernière expérience. Nous estimons que celles-ci sont essentielles pour aider les directeurs informatiques à mener à bien leurs initiatives en matière d'IA générative.

Du point de vue du modèle :

  • Choix d'un modèle en Chine : pour choisir un modèle, comparez les résultats obtenus par différents modèles à des cas concrets, ne vous fiez pas uniquement aux tests de performance.

  • Performances dans les cas d'utilisation : la méthode RAG s'avère plus efficace que le réglage fin dans la plupart des cas d'utilisation où les gains sont les plus faciles à obtenir.

  • Modèle de coûts : le modèle de coûts doit être mûrement réfléchi – les API commerciales et le MaaS deviendront le modèle de coûts dominant.

Du point de vue technique :

  • Architecture Data des technologies : la couche intermédiaire GenAI constituera un atout majeur pour les marques et jouera un rôle essentiel en matière d'évolutivité, de réutilisabilité et de flexibilité.

  • Faire ou acheter : Artefact d'acheter les modèles de base, mais de développer soi-même la couche intermédiaire et les cas d'utilisation.

  • Prérequis Data : il sera essentiel de combiner data les bases technologiques pour tirer le meilleur parti des cas d'utilisation de l'IA générative. Si les données d'entrée sont erronées, les résultats le seront aussi.

Du point de vue politique et humain :

  • Sécurité et conformité : soyez vigilant face aux demandes d'envoi data ; commencez par les cas d'utilisation internes.

  • Propriété des droits d'auteur : le point de vue des fournisseurs de LLM et le premier jugement rendu récemment en Chine. La tendance actuelle est favorable à l'AIGC en matière de droits d'auteur.

  • Gestion du changement : pour accélérer l'adoption, nous recommandons de commencer par des cas d'utilisation axés sur le chiffre d'affaires ; une mise à niveau des compétences et une formation sont nécessaires.

IV. Comment commencer

Les résultats du sondage en direct que nous avons recueillis lors du séminaire destiné aux DSI montrent que :

  • 36 % des entreprises ont lancé des projets de validation de concept, et 50 % en sont encore à se forger une opinion ou à identifier des cas d'utilisation.

  • Les cas d'utilisation actuellement à l'étude concernent principalement (dans l'ordre) : a) les ventes et le commerce, b) le marketing et le numérique, c) la chaîne d'approvisionnement, d) les ressources humaines et l'informatique…

  • Les principaux défis et préoccupations (par ordre d'importance) soulevés par les DSI sont les suivants : i) sécurité et conformité, ii) prérequis techniques data , ainsi que coûts, iii) disponibilité des modèles, impact sur le personnel et gestion du changement, iv) performances et droits d'auteur.

« L'IA générative a connu un développement exponentiel ces dernières années, notamment au niveau des particuliers. Grâce à l'évolution rapide des capacités et du savoir-faire dans les domaines des modèles, des technologies, des politiques et des aspects humains, et forts de notre expérience pratique récente, nous pensons que l'adoption de l'IA générative par les entreprises ne tardera pas à suivre. Les DSI sont les mieux placés pour piloter l'adoption de l'IA générative au sein de leurs organisations, afin de renforcer la compétitivité de celles-ci tant sur le plan de l'efficacité des opérations internes que sur celui de la disruption commerciale externe. »
Jianxun CHEN, associé en charge Data du conseil, Artefact

Ce séminaire a plongé tous les participants dans une atmosphère propice au partage des connaissances et à la réflexion, leur permettant ainsi d’acquérir une meilleure compréhension du potentiel transformateur de l’IA générative. Cette rencontre a non seulement mis en lumière la puissance de l’IA, mais a également démontré l’engagement Artefact dans l’exploration active des applications des technologies émergentes, envoyant ainsi un signal clair : Artefacte est en mesure d’aider les entreprises de ses clients à adopter l’IA générative de manière responsable afin d’approfondir leur transformation numérique et d’atteindre une croissance durable.

En tant que cabinet de conseil spécialisé dans la transformation data de l'IA, Artefact dispose d'équipes dédiées à data et à l'ingénierie logicielle. Nous nous engageons à aider les multinationales à adopter une utilisation responsable des technologies d'IA afin d'améliorer leur efficacité opérationnelle et leur rentabilité. En nous appuyant sur notre connaissance approfondie des besoins commerciaux de nos clients et en mettant en œuvre des solutions innovantes fondées sur l'IA et data, nous les aidons à atteindre une croissance et un développement durables.

Pour plus d'informations ou pour découvrir comment l'IA générative peut contribuer à l'accélération de votre entreprise, n'hésitez pas à nous contacter via artefact.com/contact-us.