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A mesure que l’usage de l’IA se démocratise dans les entreprises, en 2023, l’objectif sera de démontrer sa valeur. Les organisations se concentreront sur la mesure du succès dans leurs opérations afin d’en évaluer sa valeur ajoutée. Toutefois, il sera essentiel de faire preuve de transparence quant à cette utilisation et à la manière dont elle sera liée aux résultats à venir.

Une récente étude de Deloitte sur l’état de l’IA indique que 79 % des personnes interrogées ont déployé l’IA dans au moins trois applications (contre 62 % auparavant), la réduction des coûts étant la raison la plus fréquemment mentionnée (78 %). De plus, 94 % des répondants déclarent que l’IA est essentielle pour réussir dans les cinq prochaines années. Cependant, le plus grand défi sera de faire évoluer et d’intégrer cette technologie dans les opérations et les flux de travail quotidiens, tout en y prouvant sa valeur.

La clé du succès réside dans l’utilisation de l’IA et de l’automatisation. Nous verrons de plus en plus d’entreprises utiliser cette technologie pour leur permettre de prendre des décisions en temps réel, tout en tenant compte des contraintes, des règles, et des politiques auxquelles elles doivent faire face. Ainsi, nous verrons plus d’entreprises s’orienter vers « l’entreprise autonome » pour accroître l’efficacité, optimiser les processus et résoudre les problèmes plus rapidement.

Le retour vers une IA plus traditionnelle

Dans un contexte économique et social instable, les entreprises tenteront de connecter les applications développées avec l’IA à leurs objectifs stratégiques afin de se rapprocher de leurs clients, d’améliorer la productivité et l’efficacité, tout en devenant plus agiles.

D’un point de vue opérationnel, on intégrera des décisions automatisées pilotées par l’IA dans les processus et les interactions pour permettre ainsi aux organisations d’adapter la stratégie qui guidera l’apprentissage automatique pour obtenir de meilleurs résultats. Ces objectifs font partie des ambitions de l’entreprise, mais il faut adopter une approche empathique afin de prendre en compte les clients, les partenaires et les employés.

Pour ce faire, les entreprises devront revenir à une forme plus traditionnelle de l’IA. Ce sera le retour à l’intégration du raisonnement humain et d’un système de gestion de règles métier, qui, combinés avec une technologie d’apprentissage automatique plus récente et plus moderne, permettront d’assurer de meilleurs résultats. Cette IA traditionnelle sera nécessaire pour modéliser les contraintes dans le contexte actuel ainsi que les stratégies et politiques d’entreprise, en toute sécurité.

La conformité et la confiance : priorité de la réglementation de l’IA

L’utilisation responsable de l’IA est depuis déjà quelque temps au centre des conversations. D’ailleurs, l’Union Européenne et la Chine ont pris les devants en matière de régulation. Même si cette utilisation responsable de l’IA ne devrait pas être une course de vitesse, car dans un monde ultra connecté il n’y a pas de gagnant, la réalité est pourtant différente. En effet, le premier à aller au-delà de l’éthique dite « soft » et de l’autorégulation et à adopter une loi sur l’IA stricte, établira la norme.

En 2023, les organisations devront rendre opérationnelles les exigences de conformité, pour être alignées avec leurs objectifs. Il faudra mettre en place des inventaires sur les décisions, les systèmes et les produits basés sur l’IA, avec une attention particulière portée sur celles comportant des risques élevés. De plus, le nombre de décisionnaires sera élargi à tous les domaines concernés de l’entreprise, pas seulement aux experts de l’IA et aux data scientists.

A l’avenir, il sera nécessaire de contrôler les systèmes d’IA en continu plutôt qu’au moment de leur conception. Les employés, les partenaires et les clients, qui sont en réalité les utilisateurs finaux des décisions et des systèmes alimentés par l’IA, exigent également de la transparence et des explications compréhensibles quant aux décisions relatives à leurs demandes qu’il s’agisse par exemple d’un prêt bancaire, d’une offre d’emploi ou d’une d’assurance. Dans l’ensemble, cela signifie également que l’IA intégrée aux applications et aux processus sera unifiée pour permettre un contrôle central.

L’IA générative : une solution à la recherche d’un problème

En 2022, nous avons assisté à un changement considérable des grands modèles d’intelligence artificielle, appelés modèles de fondation, qui sont pour la plupart des modèles d’IA générative produisant du contenu comme du texte, du code source, des images, des vidéos, etc.

En 2023, ces modèles seront mis au banc d’essai par Google, DeepMind, Meta et le consortium BigScience. Ces modèles sont multi-langage et donc beaucoup plus avancés que le modèle GPT-3 et peuvent être téléchargés à des fins de recherche ou, dans le cas de Bloom (BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model), en accès totalement libre.

S’il est possible de produire une vidéo d’un chien portant une cape et volant dans le ciel, ce n’est pas un cas d’utilisation de l’IA à forte valeur ajoutée pour une entreprise. Il existe toutefois des domaines de prédilection immédiatement utilisables, comme la conversion de la parole en texte dans le marketing, ou l’aide à la programmation et au codage. En 2023, nous pouvons nous attendre à ce que davantage de start-ups spécialisées dans IA générative entrent en scène.

Étant donné que le développement et l’exécution des modèles de base restent très coûteux, nous verrons également d’importants investissements sur des entreprises qui fournissent un accès à ces modèles génériques « as-a-service ». Un excellent exemple est Stability.ai, qui a récemment levé 101 millions de dollars.

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