L’Intelligence Artificielle est LA tendance actuelle. Parce qu’elle ouvre de nouvelles perspectives, parce qu’elle offre de nouvelles possibilités, et surtout parce qu’elle invite à la peur du vide. C’est une technologie mais tout le monde semble oublier que c’est une technologie : c’est une couche fondamentale qui est en pleine évolution et qui nécessite d’être encore perfectionnée avant qu’elle puisse être utilisée par des couches technologiques fonctionnelles, qui elles vont fournir des services réellement utiles et utilisables. Mais cela n’intéresse personne d’en parler, il est plus urgent de se positionner et de faire du bruit autour. La facilité, preuve en est ce que partage Gartner …
IA et compréhension technologique
L’IA n’est pas encore dans une phase opérationnelle, les levées de fonds et les partenariats annoncés aussi bien par OpenAI (avec Bain et Microsoft par exemple) ou Anthropic avec Amazon (mais avant cela avec Google) sont des exemples clairs. La bataille est encore au niveau des « vendeurs de pelles et de pioches », pas du tout au niveau des usages : les startups qui se sont constituées en utilisant les technologies de OpenAI et ChatGPT en sont pour leurs frais car les évolutions proposées par leurs fournisseurs les remettent en question tous les trimestres. Et il faudrait qu’une entreprise s’implique maintenant dans ce sujet alors que le terrain n’a même pas été nivelé ?
C’est pourtant à partir de cette situation que Garner propose un outil de réflexion autour de l’implémentation de l’IA (voir ci-dessous). Pour l’instant, tout ce qui est possible avec les outils disponibles reste de l’ordre du gadget. Certes, permettre à un outil de Generative AI d’accéder à votre base de contenus pour qu’il puisse faire office de moteur de recherche fournit des résultats impressionnants. Mais le niveau d’incertitude (est-ce que ChatGPT va halluciner dans ses réponses ou pas ?) et le coût de développement d’un outil propriétaire -vous n’avez certainement pas envie de partager vos données internes avec des tiers, même de confiance- ET fonctionnel -qui fonctionne à 100%, pas à 95%- n’incitent pas à aller plus loin. A moins que vous ayez un budget de prospective de 200K€ à 300K€ et 6 mois devant vous, en admettant qu’une nouvelle version/ fonctionnalité des outils utilisés ne viendra pas casser tout ce que vous êtes en train de développer.
IA = données préparées
Toute cette agitation autour de l’IA est nécessaire car tout le monde doit s’approprier cette technologie, qui j’en suis convaincu, sera un game changer comme l’a été l’arrivée des médias sociaux mais surtout du « smartphone » (rappelez-vous de l’époque où il fallait faire une distinction entre le téléphone mobile majoritaire et le téléphone connecté à Internet qui venait de sortir …). Cependant, l’important est de comprendre comment cette technologie absorbe et retourne des données. Et c’est tout le travail que les entreprises doivent mener aujourd’hui pour être prêt à faire levier sur les technologies IA lorsqu’elles seront prêtes et disponibles pour les entreprises.
OpenAI et ChatGPT ont renversé la table et mis le doute dans les têtes des décideurs en offrant une lucarne sur le futur. Mais ce n’est qu’une lucarne car rien n’est prêt. RIEN. Et surtout du côté des entreprises. La stratégie DATA et IA des entreprises doit avancer et la réflexion mûrir avant même de penser à aller plus loin. Il y a certes quelques exceptions, mais même pour elles le niveau de certitude est trop bas pour qu’une utilisation systématique soit possible (je pense à l’utilisation d’un ChatGPT pour trier et retourner les bonnes informations pour les avocats, notaires et autres métiers nécessitant l’accès rapide à des données précises parmi des millions de documents). Car le sujet central est ce niveau de certitude, et cela sera réglé non pas au niveau des entreprises mais au niveau de nos fameux vendeurs de pelles et de pioches. Donc rien à voir avant qu’ils aient résolu le sujet.
Que faire en attendant ?
Avant d’explorer les outils de GenAI, il est intéressant de s’intéresser aux briques technologiques qui permettent d’automatiser des opérations et de faciliter la vie des opérateurs humains qui doivent réaliser des tâches répétitives et demandant beaucoup d’influx nerveux. Cela permet d’éviter les erreurs, ce qui est un gain plus que substantiel. Pour cela, pas besoin de GenAI, mais de briques technologiques déjà disponibles et matures. L’amélioration de la performance opérationnelle est l’objectif de l’intelligence artificielle, de même pour les outils d’automatisation. Vous aurez plus de gain et vous créerez plus de valeur ainsi.
Laissez les entreprises comme BCG effectuer des tests de performance intellectuelle avec OpenAI pour savoir si leurs consultants flanqués de ChatGPT sont meilleurs que ceux qui ne l’ont pas. Il y a moins de risque à attendre qu’à monter des outils motorisés par des technologies de GenAI aujourd’hui, mais en attendant il y a un travail majeur qui doit être fait sur la partie stratégie Data des entreprises. Et la meilleure façon de s’en occuper est de déployer toute la partie automatisation des opérations, que l’on soit une entreprise de services ou de produits. Car vous serez prêts lorsque l’Intelligence Artificielle le sera aussi. Cela fait un gros volume de travail. Très gros volume de travail. Ne prenez pas de retard …
