Les technologies d’IA, notamment l’IA générative et les grands modèles de langage, se transforment rapidement en partenaires commerciaux plutôt que de simples outils permettant de réécrire du contenu ou de proposer des recettes intéressantes, ont déclaré les analystes de Gartner aux plus de 8 000 responsables informatiques lors de son symposium/Xpo informatique à Orlando, en Floride, cette semaine. .
« GenAI n’est pas seulement une technologie ou simplement une tendance commerciale. Les machines évoluent, passant du statut d’outils à celui de nos coéquipiers », a déclaré Mary Mesaglio, vice-présidente analyste distinguée chez Gartner. « Nous passons de ce que les machines peuvent faire pour nous à ce que les machines peuvent être pour nous. »
À cette fin, Gartner prévoit que d’ici 2025, GenAI sera le partenaire de 90 % des entreprises dans le monde. En outre, d’ici 2026, plus de 80 % des entreprises auront utilisé des interfaces ou des modèles de programmation d’applications (API) GenAI et/ou déployé des applications compatibles GenAI dans des environnements de production, contre moins de 5 % en 2023, a déclaré Gartner. (Voir également les principales tendances technologiques stratégiques de Gartner pour 2024)
Mesaglio a déclaré que la technologie de l’IA se développerait de deux manières : l’IA quotidienne et l’IA révolutionnaire. L’IA au quotidien se concentre sur la productivité et permet aux travailleurs de travailler mieux et plus rapidement, tandis que l’IA révolutionnaire se concentre principalement sur la création de nouvelles technologies et de nouvelles façons de faire des affaires, a déclaré Mesaglio.
Actuellement, 77 % des DSI et des leaders technologiques dans le monde se concentrent sur les opportunités offertes par l’IA au quotidien. “Il est important de noter que l’IA quotidienne passera de l’éblouissante à l’ordinaire à une vitesse scandaleuse”, a déclaré Mesaglio. « Tout le monde aura accès aux mêmes outils, et cela ne procurera pas d’avantage concurrentiel durable. L’IA au quotidien est le nouvel enjeu de table.
L’IA révolutionnaire ne rendra pas seulement les travailleurs plus rapides ou meilleurs. Elle peut créer de nouveaux résultats, via des produits et services basés sur l’IA, ou elle peut créer de nouvelles façons de créer de nouveaux résultats, par exemple grâce à de nouvelles fonctionnalités de base basées sur l’IA. Avec l’IA révolutionnaire, les machines vont perturber les modèles économiques et des industries entières, a déclaré Mesaglio. « Pour que l’IA change la donne, trois conditions difficiles doivent être remplies. Vous aurez besoin d’une grande tolérance au risque, de beaucoup de patience de la part de la direction et de beaucoup d’argent.
Les responsables informatiques, y compris les PDG, les CXO et autres, doivent définir des priorités claires sur la manière dont l’organisation souhaite utiliser efficacement la technologie de l’IA et contribuer à réduire la complexité de l’IA, a déclaré Don Scheibenreif, éminent vice-président analyste chez Gartner. Ces dirigeants peuvent définir l’ambition de leur organisation en matière d’IA en examinant les opportunités et les risques liés à l’utilisation de GenAI dans quatre domaines : le back-office, le front-office, les nouveaux produits et services et les nouvelles capacités de base, a déclaré Scheibenreif.
Plus précisément, trois innovations qui devraient avoir un impact énorme sur les organisations d’ici 10 ans comprennent les applications compatibles GenAI, les modèles de base et la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l’IA (AI TRiSM), selon Arun Chandrasekaran, vice-président et analyste distingué de Gartner.
“Les modèles de base constituent une avancée importante pour l’IA en raison de leur pré-formation massive et de leur large applicabilité dans les cas d’utilisation”, a déclaré Chandrasekaran dans un récent rapport de Gartner. « Les modèles de base feront progresser la transformation numérique au sein de l’entreprise en améliorant la productivité de la main-d’œuvre, en automatisant et en améliorant l’expérience client et en permettant la création rentable de nouveaux produits et services.
AI TRiSM garantit la gouvernance, la fiabilité, l’équité, la fiabilité, la robustesse, l’efficacité et la protection des données des modèles d’IA. AI TRiSM comprend des solutions et des techniques pour l’interprétabilité et l’explicabilité des modèles, la détection des anomalies de données et de contenu, la protection des données de l’IA, les opérations de modèle et la résistance aux attaques adverses.
« Les organisations qui ne gèrent pas systématiquement les risques liés à l’IA sont exponentiellement enclines à subir des conséquences néfastes, telles que des échecs et des violations de projets. Des résultats inexacts, contraires à l’éthique ou involontaires de l’IA, des erreurs de processus et des interférences d’acteurs malveillants peuvent entraîner des failles de sécurité, des pertes ou des responsabilités financières et de réputation, ainsi que des dommages sociaux », a déclaré Chandrasekaran.
Gartner aux entreprises : décidez de vos ambitions en matière d’IA et soyez prêt pour l’IA
Gartner a proposé les suggestions suivantes aux entreprises qui souhaitent concentrer leurs initiatives de développement de l’IA :
- Identifiez les cas d’utilisation les plus impactants en sélectionnant les défis bien connus et difficiles à résoudre dans les processus principaux et au sein des secteurs et segments.
- Construisez un modèle de décision stratégique pour déterminer quand votre organisation renforcera ses capacités, acquerra l’entreprise technologique appropriée ou s’associera avec des fournisseurs de premier plan.
- Étudiez le potentiel de revenus en quantifiant la valeur potentielle et les résultats uniques possibles au sein de votre clientèle.
- Définissez ce que Gartner appelle des « principes phares » fondamentaux qui s’alignent sur les valeurs de l’organisation. Les valeurs de l’organisation doivent être le fil conducteur pour naviguer dans les inconnues de la façon dont les humains et les machines vont interagir.
- Rendre les données prêtes pour l’IA : pour que les données soient prêtes pour l’IA, elles doivent répondre à cinq critères. Il est sécurisé, enrichi, équitable, précis et régi par les principes phares.
- Pour chaque utilisation positive de l’IA, quelqu’un utilise cette même technologie à des fins négatives. C’est le côté obscur de l’IA. Les DSI doivent se préparer aux nouveaux vecteurs d’attaque et travailler avec l’équipe de direction pour créer une politique d’utilisation acceptable pour les solutions publiques d’IA générative.
