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Les entreprises reconnaissent la nécessité de combiner l’IA classique et générative

Publication: Octobre 2023

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Cette étude indique également que les entreprises prévoient d’incorporer des solutions qui permettent aux approches data fabric de maximiser l’impact global de l’IA...
 

Une récente étude de Qlik® révèle que les entreprises prévoient des investissements majeurs dans les technologies qui améliorent les approches data fabric pour favoriser le succès de l’IA générative. Elles sont donc à la recherche d’une stratégie hybride qui intègre celle-ci avec l’IA classique afin d’en développer l’impact.

Selon l’étude Generative AI Benchmark Report, si l’engouement initial suscité par les possibilités de l’IA générative perdure, les dirigeants d’entreprises sont conscients de la nécessité d’accompagner ces outils avec les stratégies et technologies adéquates en matière de données en vue de tirer pleinement parti de leur potentiel de transformation. En outre, nombre d’entre eux vont de l’avant avec l’IA générative afin d’alléger les pressions concurrentielles et de dégager des gains d’efficacité. Toutefois, ils sont également à la recherche de conseils pour savoir par où commencer et comment progresser rapidement sans perdre de vue les enjeux de risque et de gouvernance.

Créer de la valeur grâce à l’IA générative

Quand bien même le marché se focalise sur l’IA générative, les participants à l’enquête continuent de voir clairement dans l’IA classique une source de valeur dans des domaines tels que l’analytique prédictive. Ils s’attendent notamment à ce que l’IA générative les aide à étendre la puissance de l’IA au-delà des data scientists ou ingénieurs, pour rendre les capacités accessibles à un plus vaste public. Ils espèrent également que cette approche facilite la réalisation d’analyses approfondies et la découverte de solutions innovantes et plus rapides à leurs problèmes.

Les possibilités de l’IA générative ont entraîné un niveau exceptionnel d’investissements. 79 % des dirigeants interrogés ont soit acheté des outils, soit investi dans des projets d’IA générative. 31 % d’entre eux disent prévoir consacrer plus de 10 millions de dollars à ce type de projets au cours de l’année à venir. Néanmoins, ces investissements courent le risque de créer des silos, car 44 % de ces entreprises reconnaissent manquer d’une stratégie claire au sujet de l’IA générative.

Accompagner l’IA générative avec la stratégie et le support adéquats

En ce qui concerne la façon dont ils entendent aborder l’IA générative, 68 % des participants à l’enquête projettent de s’appuyer sur des modèles du domaine public ou open source affinés au moyen de données propriétaires, alors que 45 % envisagent de créer leurs modèles à partir de leurs propres données.

Une expertise dans ces domaines est indispensable pour éviter les problématiques très médiatisées de sécurité et de gouvernance des données ou encore de biais. Les participants sont conscients de la nécessité de se faire aider : 60 % déclarent qu’ils prévoient de faire appel en partie ou totalement à des experts tiers pour combler leurs lacunes.

De nombreuses entreprises se tournent également vers les approches data fabric pour en faire un élément essentiel de leur stratégie destinée à atténuer ces problèmes. Les dirigeants interrogés reconnaissent que leurs data fabrics ont besoin d’une mise à jour ou ne sont pas prêts pour l’IA générative. Seuls 20 % estiment que le leur est très ou extrêmement bien équipé pour répondre à leurs besoins en matière d’IA générative.

Compte tenu de ces chiffres, il n’est pas surprenant que 73 % anticipent un accroissement de leurs dépenses dans les technologies sur lesquelles reposent les data fabrics. Une partie de ces dépenses devra se concentrer sur la gestion des volumes de données, car près de trois quarts des participants à l’enquête s’attendent à voir l’IA générative augmenter la quantité de données transférées ou gérées par rapport aux outils analytiques actuels. La majorité d’entre eux indiquent également que la qualité des données, le Machine Learning et l’IA, la gouvernance des données, leur intégration ou encore la BI (Business Intelligence) et l’analytique sont autant d’aspects importants, voire très importants, pour disposer d’un data fabric favorisant le succès de l’IA générative. En investissant dans ces domaines, les entreprises pourront plus facilement éliminer certains freins au déploiement, notamment en termes de réglementation, de sécurité des données et de ressources.

« Le potentiel de l’IA générative a déclenché une vague d’investissements et d’intérêt, concernant aussi bien les différents outils d’IA générative que les technologies aidant les entreprises à en gérer les risques, à en affronter la complexité et à développer l’impact de l’IA générative et classique », commente James Fisher, Chief Strategy Officer chez Qlik. « Notre benchmark consacré à l’IA générative montre clairement que les entreprises leaders sont conscientes de la nécessité de faire reposer ces outils sur un socle de données fiable, alimentant les analyses et les cas d’usage avancés qui conjuguent la puissance de l’IA générative et classique. »

https://www.qlik.com/

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