Des dizaines d'interviews, de podcasts, d'échanges et de meetups nous ont permis d'observer et d'analyser les évolutions dans ce domaine prometteur. Voici une synthèse.
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Au cours de l'année écoulée, l'intelligence artificielle générative (Gen AI) a pris un tournant significatif en France et à l'international. Des dizaines d'interviews, de podcasts, d'échanges et de meetups nous ont permis d'observer et d'analyser les évolutions dans ce domaine prometteur. Il est désormais temps de partager les premières conclusions sur cette révolution technologique en marche.
Cet article fait partie d’une série d’article composé de 3 articles :
Les grandes entreprises ainsi que de nombreuses startups et scale-ups sont en première ligne de l'adoption de l'IA générative. Dans ces entreprises où la technologie est souvent au cœur des opérations, les projets Gen AI progressent régulièrement. Leur plus grande maturité technologique et leurs ressources en données facilitent les travaux exploratoires dans ce domaine émergent. Cependant, l'accès à des ressources expertes peut constituer un frein au développement de ces preuves de concept (PoC).
En revanche, les PME et les ETI semblent plus réticentes dans leur approche de l'IA générative. Beaucoup d'entre elles conservent des plans en attente ou ne discutent que d'idées initiées par la direction, faute de ressources et d'expertise IT dans ce domaine encore jeune. Cette situation laisse ces entreprises dans un état de frustration, bloquant leurs aspirations à l'innovation.
Une application évidente de l'IA générative réside dans l'optimisation des fonctions supports de l'entreprise. Les entreprises ont des idées précises sur la manière dont la Gen AI pourrait répondre aux besoins de leurs départements. L'automatisation, l'optimisation et l'amélioration sont au cœur des préoccupations, avec des outils comme ChatGPT, Dall-e ou Midjourney offrant des possibilités prometteuses.
La majorité des cas d'utilisation observés relèvent de cette catégorie, moins risquée en raison de résultats plus contrôlables. Les projets sont souvent réservés à un usage interne, réduisant les risques stratégiques pour l'entreprise.
Cependant, ces projets ne sont pas sans défis, notamment en matière de questions juridiques, de gestion du changement et de maintenance des modèles générés.
L'adoption de l'IA générative soulève des défis techniques mais aussi humains. Les dirigeants d'entreprise ont souvent des attentes exagérées quant aux capacités de la Gen AI, ce qui peut entraîner des désillusions. Une acculturation est essentielle pour adopter une démarche rationnelle et méthodique dans l'intégration de l'IA générative.
Les projets Gen AI doivent être accompagnés d'une communication et d'une pédagogie appropriées pour impliquer les employés et surmonter les résistances au changement. Cette transformation offre une véritable opportunité de dialogue et d'intelligence collective au sein des entreprises.
Ces sujets sont régulièrement traités dans les différents épisodes du podcast IA pas que la Data.
L'essor de l'Intelligence Artificielle Générative représente une opportunité significative pour les entreprises en France et à l'international. Cependant, son adoption requiert une approche réfléchie et stratégique, prenant en compte à la fois les défis techniques et humains.
Parmi ces défis techniques, le choix d’une stratégie Buy ou Build est l’un des plus importants. Nous vous guidons dans le meilleure choix dans notre article de blog “Choisir entre "Buy" et "Build" : Guide pour les Entreprises dans l'Adoption de l'IA Générative”
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