ÉTUDE
L’IA pour tous
TEMPS DE LECTURE : 10 MINUTES
17 juillet 2023
ÉTUDE
TEMPS DE LECTURE : 10 MINUTES
17 juillet 2023
Avec l’engouement qu’a suscité ChatGPT dans le monde entier, nous avons vu l’adoption de l’IA opérer son premier véritable point de bascule auprès du grand public. Au final, chacun peut constater le potentiel révolutionnaire de cette technologie et ce qu’elle peut lui apporter.
Ces avancées en matière d’IA générative constituent un véritable tournant permis par les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de fondation. Outre le fait qu’ils parviennent à décoder la complexité linguistique, permettant ainsi aux machines de tenir compte du contexte, d’en déduire une intention et de se montrer créatives de manière autonome, ils peuvent aussi rapidement être adaptés pour prendre en charge une grande diversité de tâches.
Cette technologie est bien partie pour prête à révolutionner tous les domaines, depuis les sciences jusqu’à l’entreprise, en passant par les soins de santé et la société elle-même. Les effets bénéfiques sur la créativité et la productivité des individus seront considérables.
Les entreprises exploiteront ces modèles pour réinventer leurs méthodes de travail. À mesure que le copilotage du travail humain par des IA devient la norme, amplifiant ce que nous pouvons réaliser, toutes les fonctions peuvent potentiellement être réinventées. C’est sur les tâches et non sur les emplois, que l’IA générative aura un impact. Si certaines de ces tâches seront automatisées, d’autres, assistées par l’IA, seront transformées alors que d’autres encore ne seront pas concernées.
Il est également probable qu'un grand nombre de nouvelles tâches soit effectués par des individus, telles que le contrôle d’une utilisation appropriée et responsable des systèmes d’IA générative. C’est pourquoi les entreprises qui investissent dans la formation de leurs équipes afin qu’elles apprennent à travailler avec une IA générative y gagneront un avantage significatif.
Avec ChatGPT, le monde entier a pris conscience du potentiel révolutionnaire de l’IA générative, suscitant ainsi un intérêt immédiat, doublé d’une vague de créativité.
Imaginez que chacun de vos collaborateurs dispose d’un assistant qui « connaisse » toutes les informations relatives à votre entreprise dans ses moindres détails – toute l’histoire de l’entreprise et de ses activités sans oublier leur contexte, leurs subtilités et leurs intentions. Imaginez que cet assistant puisse traiter, analyser et exploiter ces informations en quelques secondes et qu’il puisse le reproduire à l’infini.
Nous nous trouvons aujourd’hui à une étape du cycle d’adoption où la majorité des entreprises commencent à expérimenter cette technologie grâce à des modèles de fondation standard, accessibles à tous. Cependant, pour générer une valeur maximale, bon nombre d’entre elles devront adapter ces modèles. Pour ce faire, elles devront exploiter leurs propres données afin de répondre à leurs besoins spécifiques.
Les applications d’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) sont prêts à être utilisés et facilement accessibles. Les entreprises peuvent les exploiter via des API et les personnaliser, dans une faible mesure, pour répondre à leurs propres cas d’utilisation, grâce à des techniques liées aux "prompts" (des mots-clés, des phrases courtes ou des questions afin de stimuler l'IA), telles que le "prompt-tuning" et le "prefix learning".
Pour maximiser la valeur de l’IA générative et des modèles de fondation dans les cas d’utilisation métier propres à leur activité, les entreprises devront paramétrer des modèles pré-entraînés en les ajustant avec leurs propres données – ce qui leur permettra de redéfinir les limites de la performance.
98 %
des dirigeants reconnaissent que les modèles de fondation d'IA seront essentiels à la stratégie de leur entreprise au cours des 3 à 5 prochaines années.
40 %
de l’ensemble des heures de travail sont susceptibles d'être impactées par de grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4.
Les années qui viennent verront affluer des investissements massifs dans l’IA générative, les LLM et les modèles de fondation. L'accélération exponentielle et simultanée des technologies, de la réglementation et de l’adoption en entreprise, rend cette évolution unique.
À mesure que la technologie gagne en maturité et que la demande de calcul explose, toutes les couches de la stack technique composant l’IA générative (applications, ajustements, modèles de fondation, données et infrastructure) connaîtront une évolution fulgurante. L’IA générative étant énergivore, le coût et les émissions de CO2 qui lui sont associés seront donc au cœur des réflexions au moment de son adoption.
ChatGPT soulève d’importantes questions quant à l’utilisation responsable de l’IA. L’évolution et l’adoption ultrarapides de cette technologie exigent que les entreprises se montrent attentives aux risques juridiques, éthiques et de réputation auxquelles elles sont susceptibles de s’exposer. Elles devront aussi répondre à des questions sur les sujets de propriété intellectuelle, de confidentialité et de sécurité des données, de lutte contre les discriminations, de responsabilité du produit, ou encore relatives à la confiance et à l’identité.
Pour libérer la valeur de l’IA générative, les entreprises doivent réinventer le monde du travail. Sans plus attendre, les dirigeants d’entreprise doivent piloter le changement, en particulier en redéfinissant les emplois et les tâches impliquant la montée en compétences des collaborateurs. Une fois que les tâches pouvant être automatisées ou assistées seront décomposées, chaque rôle pourra potentiellement être augmenté ou réinventé.
63 %
des grands modèles de langage (LLM) impacteront tous les types d'emplois, ce qui peut représenter de 9 % à 63 % d’une journée de travail.
Les entreprises qui souhaitent maximiser leur efficacité tout en s'assurant d'être compétitives pourront déployer l’IA générative et les modèles de fondation de mille et une manières.
Pour exploiter le plein potentiel de l’IA générative, les entreprises peuvent appréhender son adoption en gardant ces principes en tête :
Les entreprises doivent adopter une double approche de l’expérimentation. Une approche centrée sur les opportunités les plus faciles à saisir grâce aux modèles et applications standards. L’autre, centrée sur la réinvention de l’entreprise grâce à des modèles personnalisés avec ses propres données. Pour définir le business case et le convertir en réussite, il est essentiel de garder à l'esprit la dimension métier.
Accordez autant d’importance aux personnes qu’aux technologies : intensifiez les investissements dans les talents, pour répondre aux besoins liés à la création de l’IA et ceux associés à son utilisation. Autrement dit, cela implique le développement de compétences techniques telles que l’architecture d’entreprise et l’ingénierie de l’intelligence artificielle, tout en formant les équipes à travailler efficacement avec des processus alimentés par l’IA, et ce, d’un bout à l’autre de l’entreprise.
L’entraînement des modèles de fondation nécessite des volumes importants de données compilées. Répondre à l’enjeu des données est donc la priorité absolue de toute entreprise. Leur acquisition, leur affinage, leur conservation et leur déploiement nécessitent une approche stratégique et rigoureuse. La plateforme de données d’entreprise doit être une plateforme moderne déployée dans le cloud, avec un ensemble de données à la fois fiables et réutilisables.
Pour capitaliser sur l’IA générative et les modèles de fondation, penchez-vous sur les besoins en matière d’infrastructure, d’architecture, de modèle opérationnel et de structure de gouvernance – tout en gardant un œil sur les coûts et la consommation d’énergie durable.
Accédez à des ressources et à l’expertise dont vous avez besoin pour créer et développer des applications d’IA. Bénéficiez des bonnes pratiques de votre secteur mais aussi des connaissances partagées par les partenaires de l’écosystème – acteurs de la Big Tech, start-up, sociétés de services professionnels et établissements universitaires.
Avant toute montée en charge des applications d’IA générative, évaluez en priorité le système de gouvernance de l’IA responsable afin de déterminer s’il est suffisamment performant. Intégrez des contrôles dédiés à l’évaluation des risques dès la phase de conception, mais aussi des principes et des approches axés sur l’IA responsable dans toute l’entreprise.
62 %
du temps total de travail des collaborateurs est consacré à des tâches linguistiques.
42 %
des entreprises projettent de réaliser d'importants investissements dans ChatGPT en 2023.
Des moments tels que celui que nous sommes en train de vivre sont rarissimes. Nous sommes à l’aube d’une ère passionnante, qui transformera radicalement la façon dont nous accédons aux informations, créons du contenu, répondons aux besoins des clients et menons nos activités.
Intégrés au noyau numérique de l’entreprise, l’IA générative et les modèles de fondation permettront d’optimiser les tâches, d’augmenter les capacités humaines et d’ouvrir de nouveaux horizons en termes de croissance. Ce faisant, ces technologies se traduiront par des approches complètement inédites de la réinvention de l’entreprise.
Pour libérer tout le potentiel de création de valeur de l’IA, il est essentiel de réinventer les méthodes de travail, tout en permettant aux collaborateurs de rester dans la course du changement technologique.
Les entreprises doivent donc consacrer autant d’investissements à l’évolution des opérations et à la formation des équipes qu’aux technologies.
L’heure est venue de redéfinir les limites de la performance et de réinventer l’entreprise et, plus largement, l’ensemble du secteur dans lequel elle opère grâce aux avancées révolutionnaires de l’IA.
Le Quotient Technologique (TQ) reflète notre compréhension des technologies transformationnelles. De l’équipe dirigeante jusqu’aux nouveaux recrutements, les collaborateurs de tous niveaux doivent développer leur TQ, synonyme de réinvention réussie.
Chez Accenture, nous investissons dans la formation continue à tous les niveaux de l’entreprise. Pour que l’ensemble des collaborateurs se forment aux technologies, comprennent comment elles sont appliquées et comment elles interagissent entre elles, Accenture a développé une série de formations simples et efficaces, consacrées au TQ.