L’intelligence artificielle tient déjà ses promesses

Des idées sur la place de l’IA dans les grandes entreprises ont été partagées, ces derniers mois, entre les organisations, permettant de comprendre les progrès réalisés par cette technologie au niveau international. Un consensus s'est dégagé autour de la nécessité d’automatiser les opérations informatiques à l’aide de différents types d’IA, idée illustrée par la création du terme, désormais omniprésent, d’AIOps.

Dans diverses grandes villes, de nombreuses entreprises cherchent à rendre les services publics et les réseaux de télécommunication plus intelligents, c’est-à-dire plus en phase avec les besoins des clients finaux et des citoyens, tout en veillant à ne pas surcharger les équipes IT. Dans d'autres métropoles, des sociétés de services financiers souhaitent accélérer leur activité et se donner les moyens de gérer leurs ressources technologiques en fonction de leurs besoins.

Le domaine manufacturier intéresse particulièrement certains responsables en Amérique du Sud et en Amérique du Nord, tandis qu'au Moyen-Orient, les entreprises du secteur de l’énergie et des ressources naturelles cherchent à innover sans avoir à embaucher ou former davantage de personnel. Tous ces besoins peuvent être satisfaits sans investissements technologiques supplémentaires, en améliorant l’exploitation des données par les équipes existantes.

En Asie, des intégrateurs de systèmes évoquent leurs efforts pour concilier l’exploitation des investissements existants et l’adoption parfois risquée de certaines technologies émergentes. Selon ces professionnels, de nombreuses entreprises et institutions publiques visent aujourd’hui à exploiter leurs données internes afin de créer et fournir de nouveaux services dépassant les attentes des citoyens et des consommateurs, tout en trouvant de nouvelles méthodes pour gagner en efficacité.

Plus d’efficacité grâce à l’intelligence artificielle

C’est à ce moment que l’IA entre en scène, et plus précisément l’IA générative, qui applique de grands modèles de langage sur des données d’une fiabilité sans faille : les données de l’entreprise.

Les entreprises génèrent, stockent et analysent souvent d’immenses quantités de données qui leur appartiennent. Les demandes et les actions des employés et des clients génèrent des quantités incroyables d’informations qui ne font que croître chaque année. À ces données personnelles s’ajoutent celles provenant des ressources informatiques de l’entreprise, c’est-à-dire de toutes les machines (ordinateurs, serveurs, terminaux IoT, processeurs, par exemple) et applications qui la font fonctionner.

Ces données contiennent toutes les informations nécessaires pour améliorer les demandes de service et leur traitement, optimiser les technologies de manière systématique et anticiper les besoins afin d’exploiter les ressources informatiques de façon plus proactive. Il suffit d’utiliser les modèles d’apprentissage et d’IA pour collecter, gérer et appliquer les données capables d’enrichir les analyses.

Par exemple, une entreprise internationale de notation financière s’appuie sur ses outils technologiques pour fournir les informations et les services dont ses clients ont besoin pour prendre des décisions éclairées. Ses services en ligne influencent le comportement des marchés, et toute irrégularité dans ses prestations numériques peut affecter les opérations de ses clients. Son équipe IT, légère et efficace, doit analyser des millions de sources de données, gérer les technologies capables de déceler des corrélations probantes et assurer le bon fonctionnement des systèmes de livraison et autres canaux numériques, tout en veillant à ne jamais se laisser surprendre par le marché.

Les modèles d’IA intégrés dans les logiciels d’exploitation informatique offrent une approche efficace pour répondre à de tels besoins. Grâce à l’intégration de l’IA dans ces solutions d’observabilité, les équipes peuvent anticiper et optimiser de manière proactive leurs opérations technologiques. Le résultat : des heures de travail économisées en supervision, garantissant la quantité et la fiabilité des données exploitées. Les entreprises peuvent ainsi consacrer plus de temps au déploiement de nouveaux services générateurs de revenus.

Ce gain de valeur peut être reproduit dans tous les secteurs d’activité. Cependant, de nombreux responsables sont hésitants, voire réticents, à déployer des modèles d’IA dans l’ensemble de leur entreprise, ce qui est tout à fait compréhensible. Une technologie aux conséquences aussi révolutionnaires nécessite une grande vigilance et de sérieuses précautions.

Des risques à évaluer et à connaître

Les risques éthiques liés à l’IA, en particulier à l’IA générative, sont réels. Les hallucinations représentent un danger bien présent, et la montée en puissance des deepfakes incite à des vérifications et une prudence accrues. Cependant, l’IA générative représente une opportunité essentielle pour les grandes entreprises aujourd’hui.

Quelle autre technologie permet d’exploiter aussi efficacement les données d’une entreprise ? Les données et ensembles d’apprentissage en libre accès sont formidables, mais pour les enjeux touchant à l’activité propre d’une entreprise, il existe des ensembles de données spécifiques bien plus intéressants. Les données météorologiques régionales, par exemple, sont importantes pour beaucoup d’entreprises, mais ne seront pas utiles pour catégoriser les tickets de demande d’assistance et accélérer leur traitement.

En matière d’IA générative, il n’est pas toujours conseillé de miser sur la quantité. La qualité des données est bien plus importante. Cela signifie qu’il faudra souvent prolonger l’apprentissage des modèles pour les besoins spécifiques de l’entreprise. En d’autres termes, l’IA générative peut rendre les données de l’entreprise encore plus précieuses.

Cette technologie en plein essor a sa place dans les grandes structures professionnelles et y montre déjà une valeur ajoutée. L’IA générative peut être un atout majeur pour les systèmes IT et au-delà, grâce à sa capacité à prédire les besoins et les contraintes des opérations IT (qu’elles soient autonomes, en libre-service, ou en DevOps) et à y faire face de manière proactive. Son adoption repose sur les données de confiance : les données propres à chaque entreprise.