Déclin du prix de l’IA : comment tirer parti, défis et considérations clés

L’IA a attiré l’attention des organisations du monde entier en raison de sa capacité à automatiser les tâches répétitives et à améliorer les capacités de prise de décision. Autrefois, l’IA n’était accessible qu’aux grandes entreprises et aux universités pour des recherches académiques ou pour développer des outils propriétaires coûteux. Mais ces dernières années, les entreprises connaissent un déclin significatif du prix de l’IA.

Le déclin du prix de l’IA fait référence à une réduction du coût du matériel, des logiciels et des services liés à l’IA. Le principal facteur de ce déclin est une diminution du coût des ressources computationnelles. Par exemple, dans les années 1950, le coût de la puissance de calcul était de $200 000 par mois, qui a considérablement diminué ces dernières années en raison de progrès modernes tels que le cloud computing.

Par conséquent, les dirigeants d’entreprise peuvent tirer parti du déclin du prix de l’IA pour créer des produits de valeur. Cependant, le domaine de l’IA présente certains défis majeurs que les dirigeants d’entreprise doivent prendre en compte avant d’investir dans l’IA. Explorons cette idée en détail ci-dessous.

Les principaux défis rencontrés lors de l’investissement dans l’IA

Les dirigeants d’entreprise rencontrent principalement deux défis majeurs lors de la mise en œuvre de leurs initiatives d’IA, à savoir l’accès à des jeux de données pertinents et la maîtrise des dépenses computationnelles de l’IA. Examinons-les un par un.

1. Qualité des données

L’IA nécessite des données de haute qualité. Beaucoup. Mais il n’est pas facile de collecter des données de haute valeur, car plus de 80% des données des entreprises sont non structurées.

La première étape du cycle de vie de l’IA consiste à identifier et à collecter des sources de données brutes, à les transformer en un format de haute qualité requis, à exécuter des analyses et à construire des modèles robustes.

Par conséquent, pour les dirigeants d’entreprise, il est nécessaire d’avoir une stratégie de données globale qui puisse exploiter ces données pour intégrer l’IA dans leur entreprise. Si des données pertinentes ne sont pas disponibles, alors investir dans une entreprise d’IA n’est pas une bonne idée.

2. Coûteux sur le plan computationnel

La capacité de calcul requise pour exécuter l’IA peut constituer une barrière à l’entrée pour les petites organisations. L’IA nécessite une capacité de calcul significative en fonction de la complexité des modèles, ce qui entraîne des coûts élevés. Par exemple, il en coûte environ 3 millions de dollars par mois à OpenAI pour exécuter ChatGPT.

Par conséquent, pour répondre aux besoins computationnels, des matériels spécialisés et coûteux tels que les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement de tenseur (TPU) sont nécessaires pour optimiser les opérations d’IA.

Sur le plan logiciel, les chercheurs travaillent à réduire la taille et l’empreinte mémoire des modèles d’IA, ce qui diminuera considérablement le temps de formation et finalement économisera des coûts de calcul.

Tirer parti du déclin du prix de l’IA

Ces dernières années, le domaine de l’IA a considérablement progressé dans toutes les dimensions, à savoir les logiciels, le matériel, la recherche et l’investissement. En conséquence, les dirigeants d’entreprise d’IA ont surmonté et minimisé de nombreux défis liés à l’IA.

Développement accéléré des applications d’IA

Aujourd’hui, la plupart des outils d’IA offrent des variantes gratuites. Leurs modèles d’abonnement payant sont également raisonnables. Les entreprises et les particuliers utilisent ces applications pour améliorer l’efficacité, améliorer la prise de décision, automatiser les tâches répétitives et améliorer l’expérience client.

Par exemple, les outils d’IA génératifs tels que Bard, ChatGPT ou GPT-4 peuvent aider les utilisateurs à générer de nouvelles idées et à rédiger différents types de contenu, tels que des résumés de produits, des copies de marketing, des billets de blog, etc. Plus de 300 applications sont construites sur l’API GPT-3.

Il existe divers exemples dans d’autres domaines. Par exemple, les techniques d’apprentissage de transfert sont utilisées pour la classification d’images médicales afin d’améliorer la précision des applications. Salesforce Einstein est un CRM (Customer Relationship Management) d’IA génératif qui peut analyser les données, prédire le comportement des clients et offrir des expériences personnalisées.

Investissement accru dans l’IA

Le déclin du prix de l’IA a conduit à une adoption massive de la technologie, ce qui en fait une opportunité d’investissement lucrative. Par exemple, en 2022, la taille du marché de l’IA était évaluée à 387,5 milliards de dollars. Elle devrait atteindre 1 395 milliards de dollars en 2029, avec une croissance annuelle composée de 20,1 %.

Les produits d’IA sont utilisés pour faire de nouvelles avancées dans les principales industries, telles que les soins de santé, l’éducation, la finance, etc. Toutes les grandes entreprises technologiques et les startups investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA.

Considérations clés pour les dirigeants d’entreprise avant de tirer parti du déclin du prix de l’IA

Comprendre les objectifs de l’entreprise et évaluer comment l’IA s’intègre

Avant de tirer parti du déclin du prix de l’IA, il est essentiel d’identifier la stratégie et les objectifs de l’entreprise. Les attentes irréalistes sont l’une des principales causes de l’échec des projets d’IA. Selon une étude, 87% des initiatives d’IA ne parviennent pas à atteindre la production. Par conséquent, évaluer la stratégie de données et la manière dont l’IA peut être intégrée dans l’entreprise pour améliorer l’efficacité globale sont des aspects importants à prendre en compte avant d’investir dans l’IA.

Construire une équipe d’IA de haute qualité et la doter des outils appropriés

Avant d’investir dans l’IA, il est essentiel d’identifier les ressources matérielles et logicielles requises pour l’équipe d’IA. La doter des jeux de données nécessaires qu’elle peut exploiter pour créer de meilleurs produits. Fournir une formation nécessaire pour assurer le succès des initiatives d’IA. Selon une étude, le manque d’expertise en IA chez les employés et la non-disponibilité de données de haute qualité sont des raisons majeures de l’échec des entreprises d’IA.

Estimer le coût de l’IA et le retour sur investissement (RSI)

De nombreux projets d’IA échouent parce qu’ils ne parviennent pas à livrer le résultat ou les rendements promis. En 2012, le logiciel d’IA Watson for Oncology d’IBM a reçu un financement de 62 millions de dollars. Il a été conçu pour diagnostiquer et suggérer des traitements pour les patients atteints de cancer en fonction des données personnelles, de l’histoire médicale et de la littérature médicale du patient.

Ce projet a été critiqué pour son exactitude et sa fiabilité. De plus, il était coûteux de mettre en place ce logiciel dans les hôpitaux. Finalement, en 2021, IBM a abandonné ses ventes pour Watson for Oncology. Par conséquent, il est essentiel d’évaluer le coût d’acquisition ou de construction de technologies d’IA avant d’y investir.

Évaluer les réglementations de l’IA

Les dirigeants d’entreprise doivent s’assurer que leurs initiatives d’IA sont conformes aux réglementations pertinentes. Récemment, les réglementations de l’IA sont devenues l’objet de l’attention des organismes de surveillance mondiaux. Ces réglementations de l’IA visent à répondre aux préoccupations liées aux préjugés des données d’IA, à l’explicabilité, à la confidentialité des données et à la sécurité.

Par exemple, le RGPD (Règlement général sur la protection des données) est une telle réglementation de l’UE qui est entrée en vigueur en 2018. Il réglemente les politiques organisationnelles de collecte de données personnelles, de traitement et d’utilisation dans les systèmes d’IA.

De plus, en novembre 2021, les 193 pays membres de l’UNESCO ont accepté d’adopter des valeurs et des principes communs d’éthique de l’IA pour assurer un développement de l’IA sans risque.

Le moment idéal pour investir dans l’IA est MAINTENANT !

Les géants de la technologie mondiale investissent massivement dans l’IA, ce qui nous indique que l’IA a un avenir radieux. Par exemple, Microsoft (MSFT ) a investi 10 milliards de dollars dans l’IA, tandis que Google (GOOGL ) a investi 400 millions de dollars dans ses entreprises d’IA au début de 2023.

Pour que les entreprises restent compétitives, il est important de tirer parti du déclin du prix de l’IA. En même temps, il est important pour elles de relever et de surmonter les défis que l’IA présente pour construire des systèmes robustes.

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