L’intelligence artificielle générative (IA générative) a fait couler beaucoup d’encre en 2023, des salles de réunion des géants de la tech aux conversations familiales en passant par les fêtes de fin d’année. Cette effervescence n’est pas fortuite : OpenAI à lui seul a injecté 27 milliards de dollars dans les startups spécialisées dans cette technologie en 2023, selon les données de Pitchbook. Et dans les deux prochaines années, près de 80 % des entreprises intégreront l’IA générative dans leurs activités, d’après Gartner.
Cependant, l’explosion de productivité que nous attendons de l’IA générative prendra des années à se concrétiser. En attendant, voici ce que nous pouvons raisonnablement attendre de l’IA en 2024 :
Double approche pour les stratégies IA
Récemment, lors de l’événement ATxInspire à l’université de gestion de Singapour, Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a partagé son point de vue : chaque entreprise technologique devrait aujourd’hui se concentrer sur deux axes : développer des produits et services conçus pour faire face aux défis posés par l’IA, et investir dans un accélérateur interne qui consommera l’IA et introduira l’automatisation pour stimuler l’innovation. Gartner a en effet constaté que 79 % des responsables de stratégie d’entreprise dans tous les secteurs considèrent que des technologies telles que l’analyse, l’intelligence artificielle et l’automatisation seront essentielles à leur réussite au cours des deux prochaines années. Les organisations capables de fournir des produits et services spécifiquement conçus pour l’adoption croissante de l’IA seront très demandées.
Parallèlement, les organisations doivent poursuivre la mise en œuvre de technologies d’IA et de machine learning pour accélérer leurs opérations et aider leurs équipes à travailler plus intelligemment, plus rapidement et mieux. Cependant, comme je l’ai déjà mentionné, les organisations ne peuvent utiliser l’IA efficacement que si leurs données sont prêtes pour elle. Aujourd’hui, plus des deux tiers des entreprises s’évaluent elles-mêmes en dessous de la moyenne en matière de gestion du cycle de vie de l’information et de gouvernance des données, selon l’Association for Intelligent Information Management (AIIM), ce qui signifie qu’elles ne sont pas bien équipées pour l’utilisation de l’IA. Heureusement, de plus en en plus de dirigeants commencent à comprendre la valeur de la gestion des données pour réussir à l’avenir, avec PwC constatant que 44 % des dirigeants d’entreprise prévoient de mettre en œuvre des efforts de modernisation des données en 2024 pour mieux tirer parti de l’IA générative.
Investir pour gagner
Aujourd’hui, les grandes entreprises comme Microsoft, NVIDIA et Meta affirment que l’IA sera leur plus gros investissement en 2024. C’est logique, car les entreprises doivent d’abord investir massivement dans de nouveaux logiciels et équipements avant que l’IA puisse réellement déclencher le boom de productivité décrit par les idéalistes de la technologie (sinon son destin pourrait ressembler à celui des cryptomonnaies et du métavers). Mais leur approche est lente et contrôlée, les entreprises du S&P 500 ne prévoyant d’augmenter leurs dépenses en capital que d’environ 2,5 % en 2024, ce qui est conforme à l’inflation.
C’est pourquoi je pense qu’il faudra du temps pour voir les bénéfices de l’IA. Prenons l’exemple du premier système d’exploitation (OS) de Microsoft, sorti en 1995, mais qui n’est devenu répandu et n’a révolutionné le travail qu’à la fin des années 1990 et au début des années 2000. Ou le cloud, que les organisations adoptent encore aujourd’hui, même si ce n’est que pour certaines charges de travail. Dans les deux cas, le véritable impact sur la productivité, l’innovation et les résultats des entreprises a pris du temps.
L’expérimentation se développe
Cette année, les organisations expérimenteront également plus activement l’IA pour créer des applications personnalisées pour leurs équipes internes, mais le mot clé ici est « expérimenter ». Par exemple, Deloitte a récemment lancé PairD, un outil qui aide ses employés à créer des présentations PowerPoint, à écrire des emails et du code pour améliorer leur productivité. De son côté, Apple a dévoilé son premier grand modèle de langage, Ferret, qui est plus précis que GPT-4 d’OpenAI et produit moins d’erreurs. L’objectif final est de rendre Ferret disponible sur les smartphones, mais cela prendra des années car ils n’ont pas la puissance de traitement nécessaire pour les grands modèles de langage utilisés.
Les discussions autour de l’IA dans les entreprises passeront de l’abstrait au concret cette année, mais nous sommes encore loin de réaliser le plein potentiel de cette technologie et de vivre le véritable boom de productivité que tout le monde annonce. Au milieu de l’excitation et des attentes, il est important de se rappeler que les ordinateurs ne sont pas des humains – ils n’auront jamais de pensée libre ou de libre arbitre. C’est pourquoi notre intelligence et notre compréhension contextuelle sont essentielles lorsque nous commençons à intégrer l’IA dans nos opérations commerciales. Cela n’enlève rien à l’excitation et au potentiel de l’IA – au contraire, cette année jettera les bases pour que les avantages de cette technologie prennent leur envol dans les années à venir.
