Entre l’enthousiasme et les appréhensions, l’intelligence artificielle générative revient de plus en plus souvent dans nos conversations. À mesure que les dirigeants d’entreprise comprennent mieux le potentiel de l’IA générative pour améliorer l’efficacité humaine et créer des expériences personnalisées, ils se penchent sur son impact potentiel dans leur secteur et sur la productivité de leurs équipes.
4 Conseils pour les entreprises se lançant dans l’IA Générative
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Publié le 11 février 2024 à 8h00
99%Les TPE-PME représentent 99% des entreprises de l'Union européenne.
Trouver des partenaires de confiance et élaborer des stratégies de déploiement deviennent des priorités. Voici quatre aspects cruciaux à considérer avant d’intégrer l’IA à l'arsenal d'outils d’une entreprise :
1. Établir une Source de Données Fiable pour une IA Générative Sûre et Évolutive :
Les données d'entrée déterminent les résultats, et avant de faire confiance à l'IA générative, une entreprise doit avoir confiance dans la qualité et la confidentialité de ses données. Pour déterminer si l'IA générative peut être déployée avec fiabilité, les entreprises ont besoin d'une base de données solide et agile, qui inclut la confidentialité et la qualité. Elles devront aussi vérifier l'ajout de nouvelles technologies à travers leur parc informatique, plutôt que de se limiter à un seul silo.
2. Examiner les Cas d'Utilisation Avant d'Appliquer la Technologie d'IA Générative :
Bien que les outils d'IA générative puissent améliorer la productivité et l'expérience des collaborateurs, tous les cas d'utilisation ne justifient pas nécessairement l'investissement. Des experts peuvent guider l'identification des opportunités pour garantir un retour sur investissement. À titre d’exemple, les entreprises peuvent envisager d'utiliser des ressources fournissant aux clients des services individuels pour explorer les opportunités d'appliquer de manière responsable et gagnante l'IA générative au sein de leur entreprise.
3. Exploiter les Cadres d'Opérations des Grands Modèles de Langage (LLMOps) :
Pour une utilisation responsable et rentable des données et de la technologie d'IA générative, l'entreprise doit adopter les cadres d'opérations de grands modèles de langage (LLMOps). En utilisant les cadres LLMOps, les entreprises vont s’assurer que les données utilisées sont sûres et fiables, et que l'architecture correcte est en place pour acheminer les informations une fois générées. Ces cadres doivent être intégrés dans une architecture de données et d'IA plus large.
4. L'Ajout de Nouvelles Technologies Engendre de Nouvelles Complexités :
À mesure que de nouvelles technologies, dont l'IA générative, s'ajoutent, la gestion des parcs informatiques devient plus complexe. L'utilisation de services AIOps et FinOps permet aux entreprises d'atteindre leurs objectifs de manière rentable, perspicace et responsable. Il faut, de fait, avoir des interlocuteurs de confiance pour fournir des recommandations sur l'utilisation optimale des ressources, des technologies et des options architecturales.
Dans un monde informatique en constante évolution, que ce soit par le biais de l'évolution des capacités existantes ou de nouvelles innovations visant à améliorer l'expérience des salariés et des clients, il est essentiel d'adopter l'IA générative de manière réfléchie. Ces conseils peuvent servir de base pour une intégration réussie, assurant des avantages tangibles tout en atténuant les risques potentiels.