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Les exigences pour saisir les avantages de l’IA génératrice

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Les exigences pour saisir les avantages de l’IA génératrice

Lorsque OpenAI a lancé ChatGPT en novembre 2022, l’intelligence artificielle générative est immédiatement passée de la curiosité ésotérique au grand public et au provocateur. Depuis lors, l’urgence d’appliquer cette technologie dans presque tous les secteurs n’a fait que s’intensifier. Des applications aussi variées que les découvertes rapides en sciences médicales (l’IA a récemment contribué à identifier un nouvel antibiotique tueur de superbactéries), la programmation plus rapide dans le développement de logiciels ou l’optimisation des processus commerciaux pour accélérer la prise de décision basée sur les données ont tous été partie prenante de cette ruée frénétique pour exploiter cette vague technologique.

Alors que l’IA est rapidement devenue un sujet de conversation dans le monde des affaires et que les dirigeants d’entreprise sont optimistes quant à sa capacité à augmenter la main-d’œuvre et à stimuler la productivité, seulement 44% des organisations déploient ou intensifient l’adoption, selon le rapport C-Suite Global AI Indicator Report de Workday. Près de la moitié (49 %) des PDG affirment que leur organisation n’est pas prête à adopter l’IA et l’apprentissage automatique (ML) en raison d’un manque d’outils, de compétences et de connaissances.

Mais pour de nombreuses entreprises, cela ne sera bientôt plus le cas. Plus des deux tiers des organisations prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA au cours des trois prochaines années, selon McKinsey. Les avantages potentiels, ainsi que la volonté de les réaliser, sont énormes. Les organisations doivent désormais élaborer une stratégie pour tirer parti de manière sécurisée de cette technologie.

Pour exploiter pleinement les capacités de l’IA générative et atténuer ses risques, trois éléments essentiels sont nécessaires : des données de qualité, une mise en œuvre responsable et un partenariat stratégique entre la haute direction et l’informatique.

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Qualité des données : Fondement de l’IA générative

Les grands modèles linguistiques (LLM) derrière ChatGPT et des applications similaires sont généralement formés sur de vastes ensembles de données linguistiques collectées sur le Web. Ils se sont révélés très efficaces pour produire un langage naturel structuré et de longue durée. Cependant, ils ont également été montrés pour produire fréquemment des sorties indésirables, comme des choses qui sont factuellement incorrectes (connues sous le nom d ‘”hallucinations”), voire du contenu toxique ou biaisé. Ce n’est pas très surprenant, étant donné que ces éléments sont présents dans les données sur lesquelles ils ont été formés.

En conséquence, l’intégrité des données est une préoccupation majeure pour la haute direction. Environ deux tiers (67 %) des PDG considèrent les “erreurs potentielles” comme un risque majeur d’intégration de l’IA et du ML, et seulement 4 % de l’ensemble des personnes interrogées ont déclaré que leurs données sont entièrement accessibles, selon le rapport AI Indicator de Workday.

Il est juste de dire que cette perception est exacte. De nombreuses organisations génèrent des données propres et de haute qualité, mais elles n’ont pas encore construit de solide base de données. Au lieu de cela, elles luttent avec des données cloisonnées et inaccessibles, ou des données qui ne sont pas uniformément structurées ou même totalement numérisées.

Les dirigeants qui souhaitent créer et implémenter des outils d’IA générative doivent d’abord mettre en place les blocs de construction nécessaires : des données fiables, de haute qualité et facilement accessibles. Sans cela, l’investissement dans l’IA est peu probable de produire une valeur durable. 

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La bonne nouvelle est que la plupart des problèmes récents et remarqués de l’IA générative – sorties incorrectes ou atteintes à la propriété intellectuelle – étaient le résultat de l’utilisation de ces ensembles de données larges collectées sur le Web. Dans un contexte professionnel, les ensembles de données sont généralement de meilleure qualité. Ils sont plus petits, plus ciblés et propriétaires, ce qui contribue à atténuer certains des risques.

Mise en œuvre responsable : une approche centrée sur l’humain

Appliquer de manière responsable l’IA générative signifie que la mise en œuvre doit être ancrée dans le respect de la vie privée, de la sécurité et du jugement humain. La grande publicité entourant les avancées récentes, ainsi que certains problèmes observés publiquement avec les LLM, a fait prendre conscience à de nombreux dirigeants des risques potentiels de la technologie, et ils sont proactifs pour y faire face.

La vie privée, la sécurité et l’exactitude, principales préoccupations signalées par les PDG dans le rapport de Workday, devraient rester au centre des préoccupations. Pourtant, seulement 21 % des entreprises déclarent disposer d’un programme de gouvernance responsable de l’IA pour définir comment les employés peuvent utiliser l’IA générative au travail, selon McKinsey, ce qui montre qu’il y a encore beaucoup de place pour l’amélioration. Des systèmes d’IA générative peuvent être construits de manière sûre et responsable, avec des ensembles de données sécurisés et transparents qui protègent contre les biais et offrent des avantages tangibles.

Lorsqu’elle est utilisée correctement, l’IA peut booster la fidélisation des employés, améliorer l’audit ou réaliser une cartographie avancée des compétences de la main-d’œuvre, et tout cela sans remplacer les personnes. Une étape importante pour établir la confiance et obtenir l’adhésion des employés et des clients consiste à développer un programme de gouvernance responsable pour articuler les principes éthiques de l’IA qui mettent les personnes au centre.

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Le département informatique : votre partenaire stratégique

L’influence de l’IA sur le monde du travail, similaire à l’impact transformateur d’Internet, nécessite une approche globale au sein de l’entreprise, avec l’informatique positionnée comme partenaire pour stimuler et maximiser ses avantages. La vision stratégique de la haute direction et l’expertise technique de l’informatique peuvent être combinées pour stimuler l’innovation et obtenir un avantage concurrentiel.

Alors que les applications d’IA et de ML se multiplient et deviennent essentielles à la gestion d’une entreprise compétitive à l’échelle mondiale, la solidité de ce partenariat est cruciale. De plus, il renforce la gestion des risques en identifiant et en atténuant les problèmes potentiels liés à la mise en œuvre de l’IA. Avec un partenariat solide en place, les organisations peuvent établir les balises nécessaires pour garantir des pratiques d’IA responsables tout en maximisant les avantages commerciaux tangibles des technologies d’IA générative.

Avec un nombre croissant d’outils d’IA générative d’entreprise disponibles sur étagère, rester en dehors des jeux de l’IA n’est plus une option. Rester compétitif signifie tirer pleinement parti du potentiel transformateur de l’IA. Ce n’est pas seulement un choix ; c’est l’étape décisive pour sécuriser un avantage concurrentiel et assurer une pertinence future dans un monde de plus en plus numérique.

Shane Luke est vice-président, responsable de l’IA et de l’apprentissage automatique chez Workday. Workday est partenaire de Fortune Brainstorm A.I.

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