L’avènement de l’Intelligence Artificielle (IA) était extraordinairement prometteur pour le monde des affaires et de la technologie. Ces technologies émergentes ont le potentiel de changer la façon dont les entreprises fonctionnent et prennent leurs décisions. Cependant, il est essentiel de comprendre que l’IA Générative n’est pas la "solution à tous les problèmes" et qu’il existe des défis techniques et financiers à surmonter pour extraire de la valeur de cette technologie.
Ce n’est pas un hasard si, selon le cabinet de conseil FrontierView, l’IA peut contribuer à une augmentation de 4,2 % du PIB brésilien d’ici 2030. Cette projection est due au fait que l’Intelligence Artificielle est capable d’effectuer non seulement des activités répétitives, nombreuses et manuelles, mais aussi celles qui nécessitent une analyse et une prise de décision – avec des données structurées, nous sommes en mesure d’avancer de manière rentable et d’obtenir de meilleurs résultats commerciaux.
Données Structurées : l’épine dorsale de la prise de décision et de l’amélioration continue
Dans un monde de plus en plus compétitif, les entreprises cherchent constamment des moyens d’optimiser leurs processus et la manière dont les décisions sont prises. Par contre, les entreprises s'appuient toujours sur des données structurées pour tout prendre en charge et l’IA Générative ne fait pas exception.
L'intégration efficace des données structurées est cruciale pour entraîner des modèles à la fois précis et utiles, mais de nombreuses organisations ont encore du mal à collecter, nettoyer et structurer efficacement les données. Investir dans des systèmes de gestion de données et comprendre comment aligner cette infrastructure sur les objectifs de l’entreprise est une étape essentielle vers le succès.
Moteurs de recherche : une interdépendance qui n'est pas évidente, mais se fait nécessaire
Par Everton Gago, Chief Data Officer chez act digital
L'IA Générative n'est rien sans des moteurs de recherche efficaces. La capacité de rechercher et de récupérer des informations pertinentes est essentielle pour formuler des contextes appropriés pour les Large Language Models (LLM) tels que GPT. La complexité de ces moteurs nécessite une approche sophistiquée de l'indexation et de la récupération des données, ce qui demande une compréhension approfondie des algorithmes de recherche et des techniques d'indexation.
Souvent, l’intégration des moteurs de recherche aux modèles d’IA Générative nécessite une collaboration étroite entre les data scientists, les ingénieurs et les chefs d’entreprise. Les entreprises doivent comprendre cette interdépendance et investir dans des technologies et des équipes capables de construire et de maintenir ces systèmes complexes.
Cliquez ici pour en savoir plus sur l'interdépendance entre l'IA Générative et les moteurs de recherche – j'ai fait cet article supplémentaire dont la lecture en vaut la peine.
Les coûts : un obstacle potentiel
La promesse de l’IA Générative est impressionnante, mais les coûts peuvent empêcher son utilisation et de quelques applications. À l’heure qu’il est, il est clair qu’il est infaisable de développer votre propre LLM – du moins pour la plupart des entreprises. C'est donc à nous d'adopter un modèle pré-entraîné disponible dans le marché. OpenAI (avec ChatGPT) et Google (avec Bard) sont les solutions les plus robustes à ce jour, même s'il existe des solutions open source qui peuvent être prometteuses pour des contextes spécifiques.
Les organisations doivent soigneusement évaluer la manière dont les données et l’intelligence artificielle propulsent leurs stratégies de monétisation avant de se lancer dans l’aventure de l’IA Générative. Choisir des partenaires expérimentés capables de fournir une orientation technologique adéquate, de la sécurité dans l'utilisation des informations, ainsi qu’une compréhension claire des avantages à long terme peut contribuer à atténuer ces défis.
Pour conclure de forme intelligente
L’IA Générative est sans aucun doute un domaine prometteur avec un potentiel important pour transformer les entreprises et la technologie. Cependant, les entreprises doivent se préparer correctement pour extraire de la valeur de ces technologies. L'engagement envers la gestion des données, l'intégration avec des moteurs de recherche efficaces et une évaluation réaliste des coûts et des stratégies de monétisation sont des étapes clés de ce processus.
L’avenir est éclatant, mais il nécessite une approche réfléchie et bien informée. Avec la bonne stratégie, les organisations peuvent voir au-delà de la hype et dévoiler le véritable potentiel de l’IA Générative pour propulser le succès et l’innovation de leurs opérations.
