L’intelligence artificielle reste au cœur de toutes les attentions.
Créer de la valeur grâce à l’IA en tenant compte du contexte de l’entreprise
En quoi la mise en place d’un « cerveau d’entreprise » peut contribuer à rendre l’IA et les agents autonomes plus précis et plus rentables.
De plus, au sein d’une entreprise, un nombre indéfini de plateformes, de systèmes et d’outils d’IA peuvent fonctionner simultanément — par exemple, des plateformes client basées sur l’IA, des assistants conversationnels et des outils d’automatisation des flux de travail et des processus. Chacun d’entre eux est sophistiqué, de pointe et réactif. Néanmoins, lorsqu’ils sont mis en œuvre, les résultats et les actions qui en découlent peuvent s’avérer erronés, confus ou ne pas refléter une compréhension adéquate de l’activité. De nombreuses entreprises se retrouvent dans cette situation — et cela pourrait être l’une des principales raisons pour lesquelles elles peinent à tirer profit de leurs investissements dans l’IA.
Un sondage réalisé par MIT Technology Review Insights révèle que, bien que toutes les organisations interrogées utilisent aujourd’hui l’IA dans une certaine mesure, moins d’une sur cinq (16 %) tire une valeur transformatrice de ses déploiements. La majorité des personnes interrogées (40 %) déclarent constater des gains modérés dans certaines tâches ou au sein de certaines équipes, tandis que 21 % font état de gains significatifs, ce qui laisse 23 % qui ne constatent que des retours minimes, voire aucun.
Point notable, la plupart des entreprises en sont encore au stade des projets pilotes d’IA (selon 38 % des personnes interrogées) ou l’utilisent pour faciliter le travail de leurs collaborateurs grâce à des outils tels que des « copilotes » ou des assistants de chat (35 %). Seules 12 % des sociétés ont mis en production des agents IA et 3 % déclarent se servir de l’IA pour effectuer la majeure partie du travail dans des processus clés.
« Il existe un fossé important entre les capacités des modèles et l’utilité réelle qu’ils apportent au sein des organisations », explique Prukalpa Sankar, cofondatrice d’Atlan. « Pour chaque intention et chaque objectif concrets, l’intelligence artificielle générale existe déjà. Mais elle n’est tout simplement pas encore vraiment utile dans la plupart des entreprises aujourd’hui. »
Notons par ailleurs, selon Sankar, la couche qui fait défaut est celle du contexte, c’est-à-dire la capacité de l’IA à comprendre une entreprise. Une couche contextuelle est l’infrastructure architecturale qui se situe entre les systèmes métier d’une organisation (par exemple, les systèmes d’enregistrement et de informations, et ses plateformes d’IA). Elle transforme les informations d’entreprise en un contexte contrôlé et exploitable par les machines pour les agents ou modèles d’IA, et favorise l’accumulation des connaissances. « Sans couche contextuelle pour l’IA, c’est un peu comme si vous embauchiez le stagiaire le plus brillant du monde, que vous lui bandiez les yeux et que vous le jetiez dans votre entreprise », explique Sankar.
De plus, ce contenu a été produit par Insights, la division chargée du contenu sur mesure de MIT Technology Review, et non par sa rédaction. Il a fait l’objet de recherches et a été rédigé par des personnes ; l’utilisation éventuelle d’outils d’IA s’est limitée aux processus de production, sous contrôle humain.
Reste à voir comment l’industrie va réagir à cette annonce.
À découvrir aussi :
- Google étend ses annonces publicitaires basées sur l’IA à l’échelle mondiale alors que la essor de son activité publicitaire principale ralentit | TechCrunch
- Microsoft vient de dévoiler le chiffre d’affaires réel d’Azure en dollars : 33,2 milliards de dollars | TechCrunch
Source : MIT Technology Review : MIT Technology Review