L’IA générative : le virage des entreprises des grandes marques aux solutions de démarrage

L’intelligence artificielle générative et les chatbots ne sont pas quelque chose que le monde n’a jamais vu avant 2022. Ce n’est pas seulement Siri ou Alexa, mais l’ancienne ELIZA, l’un des premiers exemples de traitement du langage naturel, qui aurait maintenant 57 ans. Cependant, seulement une demi-douzaine d’années plus tard, lorsque Chat GPT et d’autres modèles de langage grandeur nature ont prouvé la technologie comme viable commercialement à travers un large éventail d’industries, les entreprises ont compris qu’elles avaient besoin de solutions d’IA générative, et le plus tôt possible.

Cependant, peu d’entre elles réalisent ce dont elles ont besoin pour l’IA générative, et encore moins comprennent la complexité de la tâche et les ressources requises. C’est là que nous intervenons – les accélérateurs et les sociétés de conseil.

Sur mesure ou prêt-à-porter ?

Un bon costume, taillé selon les mesures individuelles, avec le tissu préféré, la couleur et l’occasion en tête, est un investissement valeureux. Les personnes qui portent de tels costumes ne s’inquiètent pas de leur apparence. Ils savent qu’ils ont l’air parfait et se sentent ainsi. Une solution technologique d’IA personnalisée, qui est conçue pour atteindre des objectifs commerciaux spécifiques, avec une sécurité renforcée et parfaitement intégrée aux systèmes d’entreprise, est un véritable costume James Bond.

C’est une bonne comparaison qui donne une idée générale. Mais plongeons un peu plus profondément dans les raisons pour lesquelles la plupart des entreprises préfèrent ne pas mettre en œuvre des solutions d’IA prêtes à l’emploi, même celles des leaders du marché :

Tout d’abord, une intégration efficace de l’IA générative est impossible sans un travail individuel très poussé pour chaque entreprise, ce qui nécessite une équipe distincte, informée des plans de développement stratégique de l’entreprise, des objectifs et de la disponibilité des ressources. Une solution d’IA générative qui s’est avérée efficace pour une entreprise sera probablement inutile pour une autre.

Deuxièmement, une petite entreprise de démarrage s’immergera complètement dans les spécificités de l’entreprise et offrira une solution sur mesure d’une équipe d’experts en IA, capables de travailler avec des modèles open source, de les former de manière sécurisée sur les données d’entreprise et de les placer sur les serveurs du client. Cela permet de créer une solution sur site et de répondre aux exigences de déploiement et de stockage de données sécurisées, qui est une priorité pour les entreprises.

Qu’est-ce que les entreprises ont besoin de l’IA générative pour ?

Puisque l’IA générative est relativement nouvelle sur le marché des entreprises, le principal moyen d’acquérir de l’expérience et de faire des progrès est à travers des essais et des erreurs, ce qui signifie lancer des pilotes. Jusqu’à ce que nous ayons suffisamment de références à travers différents secteurs, c’est de loin la manière la plus productive de trouver une solution qui convient parfaitement aux besoins uniques de l’entreprise.

Cependant, il y a certaines tendances dans les demandes des entreprises pour des solutions d’IA générative :

1. Des bots de texte et de voix intelligents basés sur les LLM pour fournir une assistance de haute qualité aux requêtes de service client et de support de différents niveaux de complexité.

2. Un assistant d’IA pour les employés (par exemple, un assistant de gestionnaire de vente, qui analyse une conversation en temps réel avec le client potentiel et génère simultanément des idées et des offres pour un spécialiste)

3. Des copilotes pour les développeurs

4. Des solutions RH pour l’automatisation du recrutement et de l’intégration

5. Des outils de marketing : génération d’images et d’avatars, rédaction d’articles et de critiques de produits.

« Aucune IA générative n’est nécessaire » – telle est la conclusion à laquelle certains clients ne s’attendent pas, mais avec laquelle ils sont prêts à convenir après avoir analysé l’état actuel de l’entreprise et les objectifs commerciaux. L’IA pour l’IA est un gaspillage de ressources, que la technologie est censée éliminer.

Opportunités de marché de l’IA générative

Selon l’estimation de PitchBook, le marché de l’IA générative atteindra 42,6 milliards de dollars d’ici la fin de 2023 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 32 % pour atteindre 98,1 milliards de dollars d’ici 2026. Ces prévisions ne tiennent pas compte du potentiel de l’IA générative à élargir le marché total abordable des logiciels d’IA.

Cela se compare à un taux de croissance annuel composé de 22,6 % pour l’industrie de l’IA dans son ensemble, ce qui signifie que l’IA générative continuera à surperformer par rapport à l’industrie plus large.

Si les estimations ne sont pas suffisamment convaincantes, voici un fait illustratif issu de notre expérience en tant qu’accélérateur. Après 2022 tumultueux, associé à la récession économique et à un déclin rapide des investissements de capital-risque, les programmes d’accélération d’Intema ont changé de cap, passant des levées de fonds au lancement de pilotes avec des entreprises.

En 2023, Intema a organisé deux programmes d’accélération avec des technologies dominantes absolument différentes : Metaverse et IA générative. Tout au long du programme, nous connectons les startups avec des clients d’entreprise pour discuter de solutions technologiques potentielles, organiser des démonstrations et, en cas de succès, conclure des accords sur les pilotes potentiels. Le programme d’accélération Metaverse a abouti à 4 pilotes avec des clients d’entreprise, ce qui est excellent compte tenu des spécificités et de la complexité de la technologie.

Le programme d’IA générative, même plusieurs semaines avant sa clôture, avait 7 pilotes en discussion avec une gamme d’entreprises. Est-ce simplement l’effet de l’hype qui entourait le Blockchain et le Metaverse auparavant ? Ou est-ce parce que l’IA générative est un véritable changement de jeu ?

Tout se résume à la question : l’IA générative vaut-elle la peine ?

Tout d’abord, il n’est pas inhabituel pour une nouvelle technologie ou une idée prometteuse de susciter un engouement à court terme, peut-être au détriment de ses perspectives à long terme. Si nous continuons à établir des parallèles entre l’IA générative et le Blockchain, à son stade de maturité préliminaire, le Blockchain a été décrit par beaucoup comme une révolution technologique qui va remodeler le monde, tout comme l’IA générative est vantée aujourd’hui. Cependant, des années plus tard, en 2018, Gartner a annoncé que le Blockchain est entré dans le creux de la désillusion, ce qui correspond également à une chute de plus de 30 % de l’intérêt des consommateurs par rapport aux niveaux de pointe et à une diminution de 45 % des investissements de capital-risque de 2018 à 2019.

Contrairement au Blockchain, à son stade de maturité précoce, l’IA générative a déjà de nombreux cas d’utilisation à travers un large éventail d’industries qui sont commercialement viables. Leur nombre devrait augmenter à mesure que davantage d’industries adoptent des solutions d’IA générative. Dans sa publication récente, Gartner a placé la technologie d’IA générative au sommet de la soi-disant « courbe de l’hype », ce qui indique qu’il pourrait y avoir une correction des attentes et une sorte de désillusion dans un avenir proche.

Conclusion

Est-ce que cela signifie que, après une telle demande massive pour des solutions d’IA générative, la technologie est condamnée à disparaître des radars ? Ce scénario est peu probable, car l’IA générative a déjà prouvé sa tenabilité et sa flexibilité fondamentales dans divers domaines de l’activité humaine, de la science à l’art en passant par la chaîne d’approvisionnement.

Cependant, un ralentissement du développement de la technologie est inévitable, avec comme principale cause le besoin urgent de contrôler et de réglementer l’utilisation de l’IA générative. Jusqu’à présent, cet instrument a été utilisé de manière relativement libre, sans contraintes juridiques. La réglementation juridique établira une nouvelle trajectoire dans le parcours d’évolution de la technologie, et il est difficile de prédire où elle mènera, car l’IA générative, avec ses capacités actuelles, est entièrement sans précédent dans l’histoire humaine.

L’autre facteur, susceptible de limiter l’IA générative à l’avenir, est ironiquement la taille croissante des grands modèles de langage. Plus tôt ou plus tard, les capacités des puces d’IA ne suivront pas le développement de la technologie, et l’aspiration à construire une intelligence artificielle générale et les volumes de données croissants nécessitent une ingénierie très complexe et beaucoup plus de puissance de calcul.

Ces limitations, cependant, ouvrent un vaste champ de recherche, d’expériences et d’approches non standard pour la compression sans perte des LLM, la croissance de la puissance de calcul, le stockage de données, etc.