L’IA générative en entreprise : est-elle prête à bouleverser les entreprises ?

Tout comme les applications mobiles et les réseaux sociaux ont révolutionné l’expérience du consommateur il y a plus de dix ans, l’intelligence artificielle (IA) est désormais sur le point de bouleverser les entreprises. Au fil des années, les entreprises s’appuient largement sur la technologie pour faciliter les communications, améliorer la productivité et stimuler l’innovation. Aujourd’hui, l’intégration de l’IA dans les opérations commerciales promet un potentiel encore plus grand.

Il convient de noter que de nombreuses technologies révolutionnaires du passé ont suivi une trajectoire similaire : une reconnaissance initiale, un enthousiasme culminant dans le battage médiatique, une légère déception lorsque le battage médiatique se confronte à la réalité, puis une ascension fulgurante une fois que la technologie franchit un seuil critique et démontre sa valeur. . Cette trajectoire reflète les progrès de l’IA générative, mais à une vitesse vertigineuse sans précédent. ChatGPT a été officiellement dévoilé au public le 30 novembre 2022, principalement à titre de démonstration technologique. À peine deux mois après son lancement, elle comptait déjà une base d'utilisateurs impressionnante d'environ 100 millions d'utilisateurs actifs, ce qui lui a valu le titre d'application grand public connaissant l'essor le plus rapide de l'histoire. Depuis lors, l’IA générative a connu un rythme de progrès rapide, avec l’avènement de multiples nouveaux outils et applications démontrant l’énorme capacité de cette technologie à révolutionner la façon dont les individus mènent leur vie et leurs activités professionnelles.

De plus, une récente enquête menée par Salesforce souligne le sentiment dominant parmi les responsables informatiques, 86 % d'entre eux affirmant que l'IA générative devrait jouer un rôle important dans leur organisation à l'avenir. Cette avancée technologique permet aux organisations de tirer une plus grande valeur de leurs vastes pools de données et de rationaliser les processus à forte intensité de main-d'œuvre tels que la transcription des notes de réunion et la gestion des demandes des consommateurs. Ces perspectives d’efficacité accrue ont suscité une ruée concurrentielle parmi les entreprises pour tirer parti de l’IA. Selon une analyse de McKinsey, l’IA générative est sur le point d’ajouter une valeur de 2 600 milliards à 4 400 milliards de dollars par an, principalement en enrichissant l’expérience client, en innovant dans les méthodologies de recherche et en facilitant l’automatisation des tâches. En outre, Salesforce prévoit de générer plus de 2 000 milliards de dollars de revenus commerciaux et de créer environ 11,6 millions d'emplois de 2022 à 2028 .

Il convient de noter que l’adoption de l’IA ne se limite plus aux géants de la technologie ou aux innovateurs. Les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs reconnaissent le potentiel des solutions d’IA personnalisées pour transformer leurs opérations. Qu'il s'agisse d'améliorer la gestion et les prévisions de la chaîne d'approvisionnement, d'optimiser l'utilisation des ressources ou d'offrir des expériences client personnalisées, l'IA devient un atout précieux dans l'ensemble des activités.

Maintenant, c’est maintenant la décision : l’essor rapide de l’IA générative

La période d'innovation qui a débuté vers 2007 a utilisé les médias sociaux et les magasins d'applications pour aider les entreprises à atteindre leur taille sur le marché grand public, mais cette fois-ci, c'est différent. Ils ont été les moteurs de la croissance, de la visibilité de la marque et de l’acquisition d’utilisateurs, alors que les entrepreneurs et les innovateurs se précipitaient pour exploiter le marché numérique en constante expansion. Mais cette fois, le récit a pris un tournant. Alors que les réseaux sociaux et les boutiques d’applications continuent de jouer un rôle important dans l’engagement des consommateurs, le boom de l’IA générative réoriente l’attention vers les salles des machines des entreprises, rendant les personnes et les processus radicalement plus productifs. Contrairement à la vague précédente qui considérait le contenu généré par l’IA comme l’innovation de premier plan, la vague technologique actuelle se caractérise par des algorithmes d’apprentissage profond et des systèmes d’IA de plus en plus sophistiqués et accessibles.

L’IA change la façon dont les produits sont conçus, dont les données clients sont analysées et dont les décisions sont prises. Les entreprises se tournent vers l'IA pour optimiser leurs chaînes d'approvisionnement, prévoir les changements du marché, automatiser les tâches administratives, personnaliser le service client et améliorer la cybersécurité. Cette distinction est cruciale : l’ère actuelle consiste moins à atteindre directement le consommateur qu’à renforcer les capacités fondamentales des entreprises à servir ces consommateurs de manière plus efficace et efficiente. Il s'agit d'un passage d'innovations frontales destinées aux consommateurs à des optimisations de processus back-end qui peuvent entraîner des transformations plus profondes et plus durables dans tous les secteurs.

L’enthousiasme pour les solutions d’IA générative ne cesse de croître et des transformations significatives sont attendues au cours des trois prochaines années. Pourtant, cet enthousiasme n’est pas sans appréhension, puisque 30 % des responsables informatiques expriment également un sentiment d’incertitude.

Certains prévoient que l'IA générative catalysera de profonds changements au sein de leurs entreprises et de leurs secteurs respectifs au cours des trois prochaines années. Fait remarquable, près d'un tiers prévoient que des transformations significatives se dérouleront soit dès maintenant (14 %), soit dans un délai inférieur à un an (17 %). .

Il existe une tendance selon laquelle de nombreuses entreprises se préparent à intensifier leurs applications de l’IA, en s’orientant vers une intégration plus substantielle des technologies génératives. Cela reflète la dynamique plus large du marché, où les entreprises du monde entier accélèrent leur rythme, passant des étapes expérimentales de validation de principe à des déploiements plus larges et plus ambitieux. Ces déploiements couvrent divers cas d'utilisation et types de données, les entreprises cherchant à profiter de la rapidité et de la valeur que promet l'IA générative, tout en gérant judicieusement ses risques potentiels et ses ramifications sociétales.

Mesurer la valeur commerciale et les avantages de l’IA générative

Les entreprises du monde entier continuent de découvrir des applications innovantes et pratiques pour cette technologie, dépassant de loin le domaine des chatbots artificiels. Les entreprises n’utilisent pas seulement l’IA générative pour des tâches opérationnelles. La technologie est également adoptée dans des rôles traditionnellement axés sur les personnes, tels que les ventes et le marketing, avec un succès retentissant.

Les efforts actuels en matière d’IA générative restent davantage axés sur l’efficacité, la productivité et la réduction des coûts que sur l’innovation et la croissance.

Une partie importante des organisations exploite actuellement l'IA générative pour des gains pratiques tels que l'amélioration de l'efficacité et de la productivité (56 %) et la réduction des coûts (35 %). Cette tendance s’aligne sur les précédents historiques associés aux phases d’adoption technologique. Au début, les organisations donnent généralement la priorité à des améliorations subtiles de leurs processus et services existants, en sélectionnant les fruits les plus faciles à trouver, tout en renforçant leur compréhension, leur maîtrise et leur assurance dans la technologie naissante. À mesure que leur expertise évolue, ils élargissent ou recalibrent leur orientation vers des avancées plus innovantes, stratégiques et transformationnelles, en mettant la nouvelle technologie au service de la croissance, en acquérant un avantage concurrentiel et en libérant de nouvelles capacités qui étaient auparavant inconcevables. Les dirigeants ayant des niveaux plus élevés de maîtrise de l’IA démontrent des signes antérieurs de remontée de cette courbe, étant plus désireux de révéler de nouveaux concepts et idées. Ces avantages pratiques restent néanmoins leur priorité.

Il ne fait aucun doute que la productivité et l’efficacité peuvent être métamorphosées, surtout si l’on considère l’ampleur considérable qu’apporte l’IA générative. Toutefois, les avantages les plus substantiels et les différences stratégiques proviendront potentiellement de l’utilisation de la technologie comme catalyseur de l’innovation. D’une part, cela peut aider à concevoir de nouveaux produits, services et fonctionnalités qui auraient été inimaginables autrement. D’un autre côté, cela peut favoriser de nouveaux paradigmes commerciaux et de nouveaux flux de travail au sein d’une organisation, redéfinissant ainsi le mode de fonctionnement des entreprises.

Comme cela a été le cas par le passé, les organisations devraient d’abord concentrer leurs efforts sur l’amélioration de l’efficacité, l’augmentation de la productivité, la réduction des coûts et la poursuite d’autres formes d’améliorations progressives. Cette approche devrait aider la main-d’œuvre à s’acclimater à l’utilisation de l’IA générative et démontrer comment cette technologie peut simplifier leurs rôles professionnels.

De plus, les premiers succès généreront probablement des avantages en termes de coûts et stimuleront une dynamique qui pourra être réorientée vers la poursuite de domaines à plus forte valeur ajoutée. Cela pourrait impliquer des efforts plus stratégiques et distinctifs, comme faciliter la création de nouveaux produits, services et modèles commerciaux. Sans oublier qu’elle ouvre la voie à des méthodes de travail innovantes qui n’étaient pas pratiques avant l’avènement de l’IA générative.

Reflétant l’accent mis sur les gains immédiats de l’IA générative, la majorité des entreprises se tournent actuellement fortement vers des solutions facilement disponibles. Ils exploitent :

• Outils de productivité avec intégration d'IA générative : ces applications visent à améliorer l'efficacité quotidienne en automatisant les tâches et les processus de routine.
• Systèmes d'entreprise dotés de capacités d'IA générative : ces plates-formes sont généralement utilisées dans les organisations pour améliorer diverses fonctions commerciales en tirant parti de la puissance de traitement et d'analyse des données de l'IA.
• Applications standard d'IA générative : ces applications sont conçues pour être largement applicables, aidant un large éventail d'industries et de secteurs avec des tâches généralisées.
• Grands modèles linguistiques publics (LLM) comme ChatGPT : des plates-formes comme ChatGPT illustrent les LLM publics, connus pour leur polyvalence dans le traitement du langage, capables de diverses applications telles que la conversation, la génération de contenu, etc.

D’un autre côté, il y a moins d’enthousiasme pour les outils d’IA générative personnalisés, plus spécialisés, notamment :

• Applications logicielles spécifiques à l'industrie : il s'agit de solutions spécialisées destinées à des secteurs particuliers, offrant des outils qui s'alignent plus étroitement sur les demandes et les vocabulaires uniques de l'industrie.
• Grands modèles linguistiques privés (32 %) : les organisations peuvent opter pour des LLM privés pour adapter les capacités de traitement linguistique en fonction de leurs besoins propriétaires ou pour une meilleure confidentialité des données.
• LLM open source personnalisés (25 %) : c'est un peu du bricolage dans le monde de l'IA, prendre des LLM open source accessibles au public et les modifier pour mieux répondre aux besoins spécifiques de leur entreprise.

Le recours répandu à des solutions génériques prêtes à l’emploi s’aligne sur la phase actuelle et émergente de l’intégration de l’IA générative, avec un fort accent sur la rationalisation et l’augmentation de la productivité des opérations conventionnelles. Néanmoins, à mesure que les applications de l'IA générative se diversifient – devenant plus distinctes, spécialisées et stratégiquement impératives – il est prévu que les stratégies de développement et les infrastructures technologiques de soutien évolueront en conséquence, adoptant une approche plus sur mesure pour offrir un plus grand avantage concurrentiel et une plus grande valeur. génération.

Quel est le changement ?

L’IA générative n’a peut-être pas la capacité de créer rapidement une large base d’utilisateurs comme les plateformes de médias sociaux ou les applications mobiles, mais elle entraîne un changement unique, qui transforme les grandes organisations de l’intérieur. Il s’agit de transformer de l’intérieur la manière dont les grandes organisations fonctionnent, en rendant chaque tâche plus efficace et en augmentant la productivité globale.

Contrairement aux technologies centrées sur le consommateur, l’IA générative ne construit pas de plateforme utilisateur externe ; au lieu de cela, il en construit un interne, renforçant ainsi l’épine dorsale des organisations. Cela permet aux employés de se consacrer à un travail plus stimulant et plus précieux. Et cela ne s'arrête pas là. Les analyses basées sur l’IA peuvent explorer les profondeurs des données produites par une organisation, en tirant des informations et des tendances précieuses. Celui qui peut façonner et guider les décisions stratégiques, conduisant l’entreprise sur une voie plus rentable.

Les modèles d'IA peuvent automatiser les tâches de routine , réduisant ainsi la charge banale du personnel et libérant du temps pour un travail à plus forte valeur ajoutée. Les analyses basées sur l'IA peuvent passer au crible de grandes quantités de données pour générer des informations qui éclairent la prise de décision stratégique, orientant ainsi l'entreprise vers des voies plus rentables. Il peut révolutionner le service client en déployant des chatbots pour une résolution instantanée des requêtes, élever les fonctions des ressources humaines grâce à l'embauche prédictive et à l'analyse des talents, et améliorer la chaîne d'approvisionnement grâce à la logistique prédictive.

Le point à souligner ici est que l’IA générative ne vise pas à remplacer l’effort humain ; il s'agit de l'améliorer. Il s'agit d'« augmentation » plutôt que d'« automatisation ». Il s'agit d'un outil qui permet à la main-d'œuvre d'être plus créative, stratégique et efficace, entraînant une augmentation significative de la productivité. Le triomphe ultime de l’IA générative dans le contexte de l’entreprise est qu’elle manifeste le pouvoir de transformer les grandes organisations en améliorant l’efficacité de leur atout le plus précieux : les personnes. Il favorise une culture d'intelligence collaborative où la créativité humaine et la prise de décision sont complétées par les capacités de l'IA, exploitant les meilleurs attributs des deux pour donner aux entreprises un avantage concurrentiel quantifiable.

À mesure que nous progressons, la proposition distinctive de l’IA générative – rendre les organisations fondamentalement plus efficaces et productives – sera essentielle. Dans un monde de plus en plus axé sur les progrès technologiques, c’est ce potentiel de renforcement des talents humains et de rationalisation des processus métier qui positionne l’IA comme une force révolutionnaire dans l’évolution des entreprises.

L’une des facettes les plus intéressantes de l’IA générative est son applicabilité universelle. Des petites startups aux entreprises multinationales, les entreprises peuvent déployer des technologies d'IA pour automatiser des tâches complexes, tirer des informations à partir de grands ensembles de données et créer de nouvelles façons d'impliquer les clients. Contrairement aux vagues technologiques précédentes qui nécessitaient souvent des investissements substantiels, ce qui en faisait le domaine des grands acteurs, l’IA générative uniformise les règles du jeu. Désormais, même les petites entreprises ont le potentiel de perturber les marchés établis et de défier les opérateurs historiques en tirant parti de l’innovation basée sur l’IA.

De plus, la polyvalence de l’IA générative va au-delà de la simple efficacité opérationnelle. C'est un catalyseur pour la création de nouveaux produits, services et modèles commerciaux. Grâce à la capacité d’analyser les tendances et de prévoir les demandes avec une précision sans précédent, les entreprises peuvent identifier et exploiter les opportunités des marchés émergents plus rapidement que jamais. De plus, l'IA générative permet aux entreprises d'offrir des expériences client hautement personnalisées, ce qui est devenu un différenciateur important dans le paysage concurrentiel actuel.

Cependant, le cheminement vers l’intégration de l’IA n’est pas sans défis. La confidentialité des données, les considérations éthiques, l’infrastructure technique et les lacunes en matière de compétences sont quelques-uns des principaux problèmes auxquels les entreprises doivent faire face pour libérer tout le potentiel de l’IA. Alors que les entreprises repoussent les limites de ce qui est possible grâce à l’IA, elles ont également la responsabilité de garantir que leurs innovations sont éthiques, transparentes et équitables. Cela inclut la résolution des problèmes liés à la confidentialité, à la sécurité des données, à l’emploi et aux conséquences imprévues potentielles des systèmes d’IA. Les dirigeants d’entreprise doivent préparer leur organisation à ce parcours de transformation, en favorisant une culture prête à l’IA et fondée sur l’apprentissage, l’adaptabilité et la responsabilité éthique.

Dernier mot

En résumé, le boom de l’IA générative n’est pas simplement un autre chapitre des annales du progrès technologique. Il s’agit d’un moment critique susceptible de transformer fondamentalement la manière dont les entreprises fonctionnent et sont compétitives. En adoptant cette révolution, les entreprises peuvent atteindre de nouveaux niveaux d’efficacité, d’innovation et d’engagement client. Mais cela nécessite non seulement d’adopter de nouvelles technologies, mais aussi de s’adapter aux nouvelles réalités qu’elles créent : cultiver les bonnes compétences, accepter le changement et naviguer dans le paysage éthique avec considération. Ce faisant, les entreprises peuvent exploiter toute la puissance de l’IA générative, se propulsant ainsi vers un avenir où elles ne seront pas seulement des participants à la révolution numérique, mais également des leaders qui en façonneront le cours.