L’intelligence artificielle générative (IA Générative) devient rapidement un élément à part entière de notre quotidien et un puissant moteur de création de valeur au sein des organisations. Le potentiel de cette technologie pour accélérer l’innovation et améliorer l’efficacité et la productivité s’étend à presque toutes les fonctions et tous les secteurs. Les entreprises disposent de nombreuses opportunités pour l’intégrer à leur transformation digitale, mais doivent également réfléchir au rôle qu’elle jouera dans leur modèle opérationnel.
Cependant, comme la technologie en est encore à ses débuts, les entreprises peinent à trouver la meilleure façon de l’exploiter pour générer de la valeur. L’impact à long terme de l’IA Générative n’est pas toujours pleinement compris, ce qui pose un problème de risque pour les entreprises. Avec autant d’applications potentielles, il est difficile de déterminer la meilleure approche pour maximiser les investissements en IA. De plus, les équipes peuvent se retrouver avec des ressources limitées pour explorer l’IA Générative face à cette prudence, même si elles subissent des pressions pour exécuter rapidement des applications d’IA Générative via des preuves de concept.
En fin de compte, les entreprises qui avancent le plus vite sur l’IA Générative ne le font pas forcément de la bonne manière, tout comme celles qui semblent plus lentes à réagir construisent peut-être les meilleures fondations et les meilleurs garde-fous pour réussir, en étant mieux informées des risques potentiels et en reconnaissant la nécessité d’une gouvernance et d’une planification minutieuse. L’élaboration d’une stratégie d’IA Générative détaillée est une étape qui peut être oubliée dans la course pour garder une longueur d’avance, et le fait d’être un précurseur pour obtenir un avantage concurrentiel doit être mis en balance avec les répercussions potentielles.
Pour relever ces défis, il faut examiner attentivement les cas d’utilisation de l’IA les plus pratiques et les plus stratégiquement importants, et la manière dont ils s’alignent sur les objectifs commerciaux à long terme. En s’appuyant sur ces cas d’utilisation forts et définis, une stratégie d’IA Générative devrait établir les applications les plus pertinentes pour l’entreprise, profiler la valeur tangible qui peut en être extraite et garantir que les bonnes personnes, les processus, la gouvernance et les technologies soient disponibles pour faire évoluer les investissements en IA Générative tout en atténuant les risques. En fin de compte, le modèle opérationnel à long terme de l’organisation devra être revu pour véritablement exploiter le potentiel de cette technologie.
Malgré le battage médiatique, les entreprises abordent l’IA avec prudence
Nos récentes recherches sectorielles ont révélé que l’IA Générative est à l’ordre du jour de 96 % des organisations dans le monde, mais une proportion importante d’entre elles (39 %) adopte une approche attentiste. Cette prudence pourrait s’expliquer par les défis importants liés au déploiement d’applications d’IA Générative, notamment la gouvernance, la sécurité et la protection des données. De nombreuses organisations explorent encore les possibilités de la technologie pour leur activité et les meilleurs cas d’utilisation sur lesquels se concentrer, avec des préoccupations légitimes concernant le retour sur investissement (ROI).
Nos recherches ont révélé que l’IA Générative a le plus grand potentiel dans les fonctions informatiques, commerciales, de service client et de marketing, le secteur de la haute technologie étant le leader de l’adoption. La capacité de l’IA Générative à synthétiser d’énormes quantités de données peut contribuer à améliorer les compétences des employés,augmentant leur productivité et leurs performances.
Les chatbots sont actuellement l’application d’IA Générative la plus utilisée (83 %), avec une grande diversité d’applications allant de l’amélioration de l’expérience client aux assistants IA personnalisés pour les consommateurs et le personnel, ou à l’amélioration des équipes de vente grâce à un outil de connaissance des produits et des offres. 75 % des chefs d’entreprise envisagent d’utiliser la technologie pour construire des applications de données plus avancées et une proportion similaire (71 %) l’utilise pour la synthèse de texte et la recherche (70 %). Ces cas d’utilisation de la technologie sont adoptés dans de multiples secteurs d’activité.
Au-delà de la productivité de base : de la modélisation 3D aux jumeaux numériques et au métavers
La technologie d’IA Générative peut transformer l’expérience client, la rendant plus efficace, personnalisée et engageante.Allant au-delà de l’idée limitée de ce qu’était autrefois un
…chatbot, certains distributeurs expérimentent l’utilisation de l’IA Générative pour créer des visualisations de vêtements en fonction des préférences demandées par les clients en matière de couleur, de tissu et de style. Par exemple, chez Capgemini au Royaume-Uni, nous travaillons avec des organisations telles que l’aéroport d’Heathrow pour mettre en œuvre des solutions d’IA Générative pour l’expérience des passagers, soutenant ses opérations avec un service client plus rapide, plus complet et plus sensible pour ses près de 80 millions de passagers par an.
Dans les secteurs de l’aérospatiale, de la fabrication et de la défense, l’IA Générative est utilisée pour améliorer la conception des produits grâce à la modélisation 3D. En employant des modèles d’IA Générative, les ingénieurs et les concepteurs peuvent optimiser le processus de conception, créant des structures innovantes pour les avions, les engins spatiaux et les systèmes de défense. Cette approche permet de produire des composants hautement efficaces et optimisés sur le plan aérodynamique, améliorant les performances globales du produit final et réduisant les coûts.
Une autre application convaincante de l’IA Générative, lorsqu’elle est combinée à la modélisation 3D, à l’informatique spatiale et à l’automatisation des flux de travail, est qu’elle peut être utilisée pour créer des expériences virtuelles uniques.Le fabricant de puces Nvidia utilise l’IA Générative au sein de sa plateforme Omniverse pour créer des mondes virtuels passionnants dans le métavers. Cette technologie peut être utilisée pour créer des médias en 3D pour le divertissement et les démonstrations de produits, et pour construire des jumeaux numériques ou des répliques virtuelles de produits,d’usines et d’infrastructures.
Le « métavers d’entreprise » permet aux fabricants de reproduire ce qu’ils peuvent faire sur une chaîne de production physique dans un environnement virtuel, leur permettant d’exécuter des simulations et de tester des modifications de produits virtuellement avant qu’elles ne soient appliquées à un produit physique. L’IA Générative, combinée aux jumeaux numériques, peut également aider à développer de nouveaux matériaux en modélisant la solution et ses composants, en la simulant avec un jumeau numérique et en effectuant les ajustements nécessaires pour créer le produit optimal.
Faire progresser l’innovation industrielle grâce aux simulations et aux données synthétiques
Un autre cas d’utilisation puissant de l’IA Générative réside dans son potentiel à analyser d’énormes quantités de données pour créer des scénarios de test, des simulations et même des données synthétiques. Cela est déjà exploité par les constructeurs automobiles pour améliorer le développement des véhicules autonomes en générant et en testant des scénarios de sécurité et de performance, en personnalisant les fonctionnalités des véhicules et en améliorant la maintenance prédictive. Dans les secteurs de l’énergie et des services publics, la technologie peut également être utilisée pour suivre et prévoir la consommation d’énergie, tandis que dans l’industrie pharmaceutique, elle peut accélérer considérablement la découverte de médicaments.
L’IA Générative peut apprendre les relations complexes dans les ensembles de données originaux et produire des données synthétiques qui reflètent plus fidèlement ces modèles uniques. Les données synthétiques sont particulièrement précieuses pour les organisations qui stockent des ensembles de données complexes et volumineux ou qui sont fortement réglementées, comme les secteurs de l’énergie, des services publics ou des services financiers. Cette approche permet aux algorithmes d’IA de stocker les relations et les modèles dans les données sans avoir besoin de sauvegarder des informations individuelles, garantissant ainsi la confidentialité des données et renforçant la sécurité.
Une approche basée sur la stratégie pour réussir
L’attentisme ne durera pas éternellement – l’étude Capgemini sur les tendances d’investissement de janvier 2024 montre que 88 % des organisations mondiales profilées prévoient de se concentrer sur l’IA, y compris l’IA Générative, au cours des 12 à 18 prochains mois. Pour pouvoir profiter pleinement de toutes ces opportunités, les entreprises doivent s’orienter vers l’intégration et la mise à l’échelle de l’IA Générative dans leur stratégie et leurs opérations organisationnelles, car les précurseurs ont beaucoup à gagner. Mais avant d’expérimenter la technologie, il est essentiel d’établir une stratégie d’IA Générative. Cela nécessitera de se concentrer sur des cas d’utilisation de l’IA qui s’alignent sur leurs priorités stratégiques et d’intégrer la confiance et la responsabilité dans leurs systèmes d’IA. Il est également crucial d’adopter une approche centrée sur l’humain pour le déploiement de l’IA, en intégrant la supervision humaine et le feedback des utilisateurs, et en formant les employés pour que tout le monde puisse tirer le meilleur parti de la technologie. Dans un environnement en évolution rapide, une stratégie d’IA Générative efficace peut permettre à une entreprise de passer des applications initiales à la maturité en toute confiance, et lui ouvrir une multitude d’opportunités.
