À l’ère numérique actuelle, l’intelligence artificielle (IA) a été à l’origine de nombreuses innovations. Mais c’est l’arrivée de l’IA générative qui a engendré une véritable révolution numérique en un temps record. Ceci est confirmé par le Rapport sur la maturité numérique ascendante 2024 de la société Minsait (Indra Group), qui analyse le degré d’adoption de l’IA dans plus de 900 organisations de 15 secteurs. L’étude confirme que de nombreuses entreprises ont augmenté le déploiement de l’intelligence artificielle générative dans leurs activités au cours de la dernière année, ce qui déclenche la présence de ce type de technologie dans l’environnement des affaires.
Comparé à son sœur Plus traditionnelle – idéale pour optimiser les processus internes, améliorer l’efficacité opérationnelle ou révolutionner le service client –, l’IA générative se démarque par sa multimodalité. C’est-à-dire grâce à sa capacité à comprendre, interpréter et générer tout type de format d’information : texte libre, données structurées, graphiques, diagrammes, vidéos, audios… Ces qualités en ont fait un grand allié dans l’interaction avec les humains ou dans le développement de logicieloù il a incorporé des termes tels que ce qu’on appelle le « copilotage », qui accompagne les programmeurs dans leurs tâches quotidiennes.
“L’intelligence artificielle promet une productivité significative dans la gestion technologique et occupe un rôle de premier plan dans la feuille de route de diverses entreprises en tant qu’outil pour accélérer l’efficacité”, déclare Natalia Clavero, directrice mondiale de l’IA chez Minsait. Cette entreprise espagnole est spécialisée dans la gestion et la gouvernance des données, dans le déploiement de solutions d’IA personnalisées et dans les services de conseil pour leur mise en œuvre dans les processus métiers de ses clients. En ce sens, Minsait est l’entreprise la plus avancée au niveau national dans le déploiement d’outils de copilotage pour le développement du logiciel.
Clavero rappelle que la clé réside dans la phase d’embarquement. « Dans la première étape de l’adoption, ces productivités ne seront atteintes que si les entreprises disposent d’un solide cadre d’adoption et de mesure de l’efficacité qui prend en compte tous les aspects de l’impact sur l’emploi », explique-t-il. Plus tard, poursuit cet expert, ces instruments deviendront une ressource régulière dans les opérations, « et seules les entreprises qui auront mesuré leur impact bénéficieront d’une haute compétitivité sur le marché ».
L’IA générative peut également faire une différence dans l’interaction avec les humains. Comme? Exploiter sa puissance pour comprendre les besoins des clients, des citoyens et des employés en langage naturel. Pour y parvenir, cette technologie génère les contenus les plus adaptés, avec des fonctionnalités d’information dont le succès était impensable il y a à peine un an et demi. Dans ces cas-là, il est également possible d’aller plus loin : une conversation peut être établie à tout moment et sur n’importe quel canal (même via WhatsApp ou des environnements collaboratifs), et même intégrer le visage, les yeux et la voix dans cette conversation à l’aide d’avatars hyperréalistes. adapté et personnalisé.
Dans la première étape de l’adoption, ces productivités ne seront atteintes que si les entreprises disposent d’un solide cadre d’adoption et de mesure de l’efficacité qui prend en compte tous les aspects de l’impact sur l’emploi.
Natalia Clavero, directrice mondiale de l’IA chez Minsait
Régulation et gouvernance des connaissances
La récente approbation de la loi européenne sur l’intelligence artificielle, qui contrôlera les usages et les biais de cette ressource, a contribué à apporter des certitudes sur ce type de numérisation. Pour autant, la gouvernance de l’IA et, surtout, la confidentialité des informations qu’elle manipule pour fonctionner sont des questions qui préoccupent les citoyens et les administrations.
Au cours de la dernière décennie, la gestion de ces données personnelles est devenue l’un des atouts les plus précieux des entreprises. Avec l’avènement de l’IA générative, l’adaptation de ces informations à de nouveaux modèles linguistiques fait une différence substantielle dans la capacité à obtenir des réponses précises. Selon Natalia Clavero, cette réalité « met en évidence la nécessité d’incorporer des politiques efficaces qui facilitent la conversion de ces données en essence appropriée pour la consommation de ces modèles ». Il faut, poursuit cet ingénieur, « établir un équilibre entre la libre consommation desdites informations et les politiques réglementaires rigoureuses en matière d’éthique et de vie privée » qui commencent à apparaître. Dans un contexte d’information métier, généralement disparate, où le traitement de l’ensemble de l’information est géré de manière désagrégée, et avec la multiplication des cas d’usage et des agents générateurs dans les organisations, la nécessité apparaît plus que jamais de « non seulement gouverner des données, mais aussi des connaissances », explique Clavero.
Les experts soutiennent qu’il s’agit de l’une des conditions de base pour que l’IA progresse à un bon rythme dans l’environnement commercial ou institutionnel. En fait, une bonne gouvernance de l’intelligence artificielle facilite l’alignement avec la stratégie globale et offre un aperçu du retour sur investissement. Dans le même temps, il garantit « que l’ensemble du cycle de vie du renseignement est surveillé et adapté aux procédures, ainsi qu’aligné sur les réglementations associées telles que la loi européenne sur l’IA ».
Les deux modalités sont nécessaires
La vérité est que l’usage de l’intelligence artificielle, qu’elle soit traditionnelle ou générative, progresse à toute vitesse au sein des organisations à un rythme inhabituel. Les prévisions annoncent que cette croissance se poursuivra dans le futur. D’autres recherches du Minsait estiment que l’IA a le potentiel d’avoir un impact sur 25 % du PIB (environ 100 000 milliards de dollars dans le monde) et, par conséquent, d’augmenter la richesse mondiale d’environ le même pourcentage en quelques décennies.
Une chose est claire. Aujourd’hui, ensemble ou séparément, les deux modèles d’intelligence artificielle accélèrent l’évolution des processus et des opérations des entreprises et des institutions dans tous les secteurs d’activité, notamment ceux qui ont une composante pertinente de développement durable : ils peuvent agir sur la protection de l’environnement, la génération de connaissances, la lutte contre la désinformation ou la réduction de la fracture numérique.
Au-delà de l’IA générative, il est essentiel de reconnaître le rôle joué par l’intelligence traditionnelle, capable de créer des systèmes informatiques qui apprennent et s’adaptent par l’expérience, grâce à l’utilisation d’algorithmes et de modèles mathématiques. « Son évolution se poursuit aujourd’hui. Il ne s’agit plus de simples programmes logiques, mais plutôt de réseaux de neurones complexes et d’algorithmes d’apprentissage profond qui continuent de générer les plus gros volumes d’activité dans ce domaine en raison de leur robustesse et de leur précision », conclut le directeur de l’intelligence artificielle du Minsait.
