Comment les entreprises déploient l'IA pour maximiser la valeur

L'intelligence artificielle est cruciale, elle est non seulement un catalyseur clé mais aussi un booster dans le parcours de transformation numérique des entreprises. C’est le moteur du développement des entreprises aujourd’hui et demain.

C’est parce que l’IA a le potentiel de remodeler le Fortune 500, tout comme Internet l’a fait. Des acteurs établis depuis des décennies pourraient perdre du terrain, tandis que des challengers obscurs et perturbateurs pourraient devenir les prochains leaders du secteur.

La transformation numérique pilotée par l'intelligence artificielle a un impact énorme sur trois domaines d'activité importants. Le plus évident est la pile technologique et la garantie qu’elle est prête pour l’IA. Vient ensuite la manière dont l’IA va modifier les processus et opérations commerciaux de l’entreprise, l’IA ayant le potentiel de transformer les processus établis grâce à l’automatisation. Troisièmement, et peut-être le plus important, il y a la transformation que l’intelligence artificielle apportera aux entreprises.

L'adoption et le déploiement de l'IA s'avéreront être un différenciateur clé sur le marché dans les années à venir : pour surmonter les vents contraires économiques à venir et garder une longueur d'avance sur leurs concurrents, les entreprises doivent faire de l'IA un principe clé de leurs stratégies de transformation numérique.

Avec le développement rapide de la technologie, l'efficacité du déploiement de l'intelligence artificielle dépend de la maximisation des avantages tout en minimisant le coût de mise en œuvre du modèle. Pour les entreprises qui explorent comment utiliser l’intelligence artificielle, il existe trois façons de maximiser la valeur de leur déploiement.

1. Passage à l'informatique centrée sur les données

De nombreuses entreprises subissent des changements technologiques, passant de l'informatique centrée sur les modèles à l'informatique centrée sur les données. En termes simples, nous n'avons pas besoin de créer un modèle d'IA et d'introduire des données dans le modèle, mais plutôt d'appliquer le modèle directement aux données. En raison de stratégies de transformation numérique plus larges, de nombreuses entreprises sont déjà engagées dans ce processus, se tournant vers les plates-formes informatiques d'IA comme point de livraison unique pour la fourniture de services à l'échelle de l'entreprise.

Non seulement cela apporte des gains d'efficacité, mais cela nous donne également des déploiements d'IA plus vastes et plus transformateurs qui fonctionnent dans tous les départements et combinent les processus.

2. Focus sur les modèles précieux

L'intégration des modèles d'apprentissage automatique a subi des changements importants. Il y a à peine trois ans, des centaines de nouveaux articles de recherche étaient publiés chaque semaine sur les nouveaux modèles d'apprentissage automatique, suscitant des inquiétudes quant à la croissance incontrôlable des modèles. Aujourd’hui, cette tendance s’inverse. Elle est moins spécifique et généralisable, ce qui se traduit par un nombre de modèles plus limité. Un seul modèle de langage commun peut fournir des fonctionnalités à partir de plusieurs tâches en aval, et non d'une seule.

À mesure que les modèles deviennent plus petits, ils deviennent en fait plus standardisés. Cela a un effet secondaire intéressant, dans lequel la valeur de la propriété intellectuelle utilisée pour créer de nouveaux modèles d’IA diminue. Les entreprises réalisent désormais que leur véritable valeur et leur propriété intellectuelle résident dans les données qu’elles détiennent, ce qui souligne encore davantage l’évolution vers une informatique centrée sur les données.

3. Combiner des modèles et déployer une IA multimodale

Bien entendu, l'intelligence artificielle n'a jamais été une technologie spécifique, bien définie. Il s'agit d'un terme général désignant de nombreuses technologies connexes. Ce à quoi nous assistons aujourd’hui, c’est la montée en puissance de la combinaison de modèles et de leur déploiement sur différents types de données. La fusion de différents modèles d'IA et types de données dans un seul pipeline entraînera une plus grande efficacité opérationnelle et de nouveaux services offerts.

Un exemple est la combinaison du traitement du langage naturel et de la vision par ordinateur, qui aboutit à un algorithme de génération d'images qui crée des images basées sur la saisie de texte.

Un autre exemple plus pratique est que le modèle de langage extrait les exceptions du journal système et les transmet ensuite à l'algorithme de recommandation. Les moteurs de recommandation de commerce électronique « Vous avez acheté ceci, peut-être que vous aimerez ceci » sont courants, mais dans le contexte des modèles NLP, ils peuvent être exploités pour fournir aux analystes du support des recommandations sur la prochaine meilleure action à corriger dans les journaux de texte. Voir l'anomalie .

L'intelligence artificielle est adoptée dans tous les départements et entreprises, et les dirigeants et les équipes de direction ne veulent pas être laissés pour compte par des concurrents qui mettent en œuvre avec succès cette technologie. À mesure que l’IA est de plus en plus utilisée, les entreprises qui peuvent la déployer avec la plus grande efficacité obtiendront le prochain avantage concurrentiel.

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