Depuis la sortie de ChatGPT il y a près d’un an, l’intelligence artificielle générative a connu une croissance exponentielle. Les entreprises du monde entier se lancent dans le développement et l’adoption de modèles d’IA générative, et selon un nouveau rapport du cabinet d’études Gartner, cette tendance est appelée à s’accentuer au cours des prochaines années.
Le rapport prévoit que d’ici 2026, environ 80 % des entreprises auront utilisé des API (Interfaces de Programmation d’Applications) ou des modèles d’IA générative, voire développé les leurs. Cela représente une augmentation considérable, car selon les données de Gartner, moins de 5 % des entreprises avaient adopté ces technologies en 2023.
« L’IA générative est devenue une priorité absolue et a suscité une formidable innovation avec de nouveaux outils », a déclaré Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner. Cette affirmation souligne l’impact profond qu’a eu l’IA générative sur le monde des affaires, mais quelles sont les innovations clés qui devraient remodeler le paysage dans les années à venir ?
Les applications basées sur l’IA générative
Les applications basées sur l’IA générative sont des outils qui exploitent cette technologie pour accomplir des tâches spécifiques. Un exemple notoire est ChatGPT, qui utilise l’IA générative pour analyser les requêtes textuelles et générer des réponses pertinentes. Les organisations adoptent de plus en plus ces applications pour faciliter le travail de leurs employés ou pour offrir des expériences améliorées à leurs clients.
Arun Chandrasekaran, dans le rapport de Gartner, souligne le modèle « text-to-X » comme l’un des plus couramment utilisés. Ce modèle permet aux employés d’accéder plus facilement à des tâches qui étaient auparavant le domaine des experts, grâce à des interfaces en langage naturel. Par exemple, de nombreuses entreprises de conseil utilisent des modèles d’IA générative pour aider leurs clients à naviguer dans de vastes bases de données et à trouver les ressources nécessaires.
Cependant, il convient de noter que ces applications génératives ne sont pas sans défaut. Elles sont sujettes à des hallucinations et à des réponses incorrectes, ce qui remet parfois en question leur fiabilité. C’est pourquoi il est crucial de continuer à travailler sur la perfection de ces applications et sur l’amélioration de leur précision.
Les modèles de base de l’IA
Les modèles de base, c’est-à-dire les modèles d’apprentissage automatique qui servent de base aux applications d’IA générative, jouent un rôle central dans ce domaine. Les modèles de base, tels que GPT dans ChatGPT, sont formés à partir de vastes ensembles de données et sont utilisés pour alimenter diverses applications capables de réaliser une multitude de tâches.
Gartner prédit que d’ici 2027, ces modèles de base seront à la base de 60 % des cas d’utilisation du traitement du langage naturel (NLP). Cependant, Arun Chandrasekaran souligne l’importance de choisir des modèles de base précis, bénéficiant d’un soutien substantiel de l’écosystème et dotés de garanties adéquates en matière de sécurité et de confidentialité. Il est essentiel de prendre en compte ces aspects pour garantir le succès des applications génératives basées sur ces modèles.
AI TRiSM – Trust, Risk, and Security Management
Enfin, l’AI TRiSM, acronyme pour Trust, Risk, and Security Management en lien avec l’IA générative, est un aspect crucial pour les entreprises qui cherchent à minimiser les risques potentiels et à assurer le succès de leurs déploiements. Les modèles d’IA générative sont exposés à divers risques, notamment la fiabilité, la désinformation, la partialité, la protection de la vie privée et l’équité.
Si ces risques ne sont pas correctement gérés, ils peuvent avoir des conséquences graves pour les organisations, notamment des violations de données sensibles et la diffusion de fausses informations dans toute l’entreprise. Arun Chandrasekaran souligne que les organisations qui ne parviennent pas à gérer de manière cohérente les risques liés à l’IA générative risquent de connaître des échecs de projets.
L’AI TRiSM englobe donc l’ensemble des solutions visant à résoudre ces problèmes et à protéger les membres de l’organisation. Cela inclut la mise en place de protocoles de sécurité robustes, la surveillance constante des modèles génératifs, et des mesures visant à garantir l’équité et la protection de la vie privée.
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