Comment dépasser la peur et le tapage médiatique entourant l’IA?
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Il est stupéfiant de voir à quelle vitesse le thème de l’intelligence artificielle (IA) s’est imposé au cœur des conversations sur l’avenir des entreprises. L’année dernière encore, les débats entourant l’IA restaient essentiellement confinés à certains créneaux de la communauté technologique. Désormais, les outils d’IA générative intégrés aux grands modèles de langage (GML), tels que ChatGPT, Microsoft Copilot et Google Gemini, font quotidiennement la une des journaux.
Les changements apportés par cette technologie influent déjà sur les décisions des entreprises, et ce n’est qu’un début. Mais pour vous frayer un chemin dans ce nouveau monde, il faudra aller au-delà des manchettes évoquant des promesses mirobolantes ou des angoisses dystopiques et songer à l’application réellement possible des modèles d’IA actuels à votre entreprise. En définitive, il est tout aussi important de comprendre les risques liés à leurs capacités, les ressources qu’ils exigent et leurs limites que d’être prêt à tirer parti des possibilités qu’ils offrent.
Utilisation dans le monde réel
À l’heure actuelle, l’IA générative est généralement utilisée dans le cadre d’une expérimentation visant à améliorer la productivité interne. Par exemple, lorsque des équipes de vente et de marketing se servent de ChatGPT pour générer du contenu marketing de haut niveau, synthétiser des notes ou rédiger des courriels. Les équipes en contact avec les clients recourent beaucoup plus rarement à l’IA, essentiellement en raison des risques juridiques et réglementaires que cela comporte. Mais l’usage interne de l’IA peut aussi se révéler utile pour des services destinés à l’extérieur.
Par exemple, on peut utiliser des systèmes de renseignements commerciaux fondés sur l’IA pour enregistrer les appels, établir des transcriptions et examiner ces dernières afin d’en extraire de l’information sur certains thèmes, comme la tarification ou des recommandations de produits ou services. Puis créer à partir de là des campagnes de marketing et des stratégies de vente personnalisées.
C’est une chose d’améliorer la productivité individuelle associée à certaines tâches. C’en est une autre de faire en sorte que cela se traduise par une amélioration globale des revenus générés. Et ce, essentiellement car cela implique d’aller au-delà des plateformes actuelles basées sur les grands modèles de langage, en implantant des systèmes d’IA alimentés par des données internes conçus pour exécuter certaines fonctions propres à vos affaires.
Pour ce faire, la société doit déterminer si elle est technologiquement capable de prendre en charge des systèmes d’IA basés sur ses données internes. La puissance de calcul a beau avoir beaucoup progressé, elle n’est pas encore suffisante pour permettre à la plupart des organisations d’adopter facilement l’IA. Cela nécessite des investissements considérables dans les infrastructures et le talent, ainsi que de vastes quantités de données épurées et abouties, qui dépassent largement ce qu’ont actuellement la plupart des organisations. Ainsi, à moins que vos processus d’entreprise ne soient déjà numérisés, il est assez difficile de créer les jeux de données nécessaires à l’exécution des fonctions dont vous avez besoin.
Autrement dit, les entreprises devront s’engager sérieusement sur le plan financier et du temps à consacrer pour tirer pleinement parti de ce type d’IA. Plusieurs entreprises en démarrage développent toutefois des solutions conçues pour résoudre ces problèmes. Une fois que celles-ci seront largement accessibles, cela facilitera l’adoption massive des systèmes d’IA au sein des organisations.
Soyez patients, mais ne restez pas inactifs
Il existe de nombreux domaines dans lesquels une entreprise pourrait souhaiter être un fer de lance, avec l’avantage que cela procure. Mais l’IA évolue si rapidement que, pour bon nombre de sociétés, il n’est pas forcément avantageux d’être parmi les premières à adopter un modèle. Dans la plupart des cas, il est sans doute prudent de laisser mûrir la technologie. Cela vous laissera le temps de comprendre précisément comment administrer et gérer la technologie lorsque vous l’adopterez.
Ce qui ne vous empêche pas de faire des expériences avec l’IA en attendant. Les organisations qui ne commencent pas à se familiariser avec l’IA dès maintenant ne pourront pas rattraper le temps perdu dans les années à venir. Et cela n’exige pas nécessairement de lourds investissements financiers.
L’impact sur la main-d’œuvre
Les chefs d’entreprise ne seront pas les seuls à devoir s’adapter à l’IA. Les employés devront réfléchir à l’incidence que pourrait avoir l’IA sur leurs fonctions actuelles et leurs perspectives d’emploi.
Nul besoin de paniquer immédiatement à l’idée d’une éventuelle hécatombe des emplois, mais les employés devraient commencer à se familiariser avec les outils d’IA. L’expérimentation pourrait consister à leur demander d’utiliser ChatGPT lorsqu’ils effectuent des tâches sortant du cadre de leurs fonctions principales. Par exemple, pour concevoir l’ordre du jour d’un atelier destiné à une équipe interne sur place. De nombreux emplois auront évidemment besoin d’une formation régulière, voire d’une réadaptation à mesure que la technologie évolue.
L’économie américaine a toutefois bien réagi aux révolutions technologiques antérieures. Bien que celles-ci aient obligé les travailleurs à s’adapter, elles ont aussi systématiquement abouti à la création de nouveaux emplois, à des économies de coûts et à de nouvelles possibilités de revenus.
Une chose est sûre : une entreprise ne doit pas adopter l’IA dans l’idée d’être à la fine pointe de la technologie ni pour pouvoir se targuer d’utiliser ces modèles. Mais si votre stratégie d’adoption de l’IA repose sur la compréhension de l’utilisation possible pour gagner en efficacité à l’interne ou résoudre les problèmes des clients, vous permettrez à votre organisation de tirer parti de solutions bien réelles susceptibles de doper ses revenus ainsi que son efficacité.