Alors que l’enthousiasme initial et frénétique pour l’IA s’atténue de quelques crans, les chefs d’entreprise se posent une question moins urgente mais plus pratique pour leurs projets d’IA : combien cela devrait-il coûter ?
La réponse à cette question dépend de l’ampleur et des objectifs du projet d’IA d’une entreprise. Construire et former un modèle d’IA propriétaire en grand langage est une entreprise très coûteuse, avec des coûts élevés en matériel, en énergie et en ingénierie.
La bonne nouvelle est que, pour la plupart des entreprises, il n’est pas nécessaire de créer votre propre modèle. Il existe déjà un vaste secteur de fournisseurs qui permet aux entreprises de tirer parti des dernières innovations en matière d’IA, telles que Microsoft, Google, Amazon et diverses startups d’IA. De nombreuses offres incluent également des modèles d’IA open source, apportant les capacités de ces puissants outils d’IA générative aux organisations qui ne disposent peut-être pas des ressources techniques ou des compétences nécessaires pour les déployer elles-mêmes.
“Les coûts des outils d’IA eux-mêmes ne sont pas vraiment prohibitifs”, déclare Phil Gilchrist, directeur de la transformation de l’IA et des matériaux durables chez TE Connectivity, un fabricant de capteurs EV et d’autres composants électroniques. “Ce qui est bien plus difficile, c’est de reconnaître que nous allons vivre dans un monde qui sera à l’avenir un monde d’IA, et nous devons reconnaître que nous devons nous organiser.”
Pour la plupart des entreprises cherchant à déployer l’IA générative, il existe trois principaux modèles de tarification à considérer : les modèles basés sur la consommation qui sont liés à la puissance de calcul nécessaire ; frais basés sur un abonnement dans lesquels une entreprise paie des frais mensuels réguliers pour chaque utilisateur ; et des modèles basés sur les résultats qui fixent les prix lorsque les tâches sont considérées comme un succès par un client.
Les modèles basés sur abonnement incluent des offres telles que l’assistant Copilot AI de Microsoft, qui facture 30 $ par mois aux utilisateurs professionnels, leur permettant de créer des visualisations de données dans Excel et de vider plus rapidement une boîte de réception Outlook surchargée. Cependant, une entreprise qui souhaite déployer un chatbot personnalisé pour gérer le support client paiera probablement des frais qui varient en fonction de la fréquence d’utilisation du bot.
John Pineda, du Boston Consulting Group, conseille à ses clients de se demander si l’IA déployée est destinée à augmenter le travail effectué par les humains ou à remplacer complètement les tâches. Si l’on s’attend à ce que les tâches soient entièrement automatisées, « il devient logique de fixer un prix soit en fonction de la consommation, soit davantage en fonction des résultats », explique Pineda. À l’inverse, pour les cas d’utilisation qui augmentent l’efficacité de la façon dont les gens travaillent et facilitent les flux de travail, un modèle d’abonnement basé sur l’utilisateur pourrait être préférable.
Mais Pineda conseille également aux entreprises de ne pas se concentrer à ce point sur les coûts de l’IA au point d’entraver l’innovation. « L’expérimentation génère de la valeur », dit-il. “Amenez les gens à l’utiliser, à l’essayer et à le tester, [to] proposent leurs propres idées sur ce qu’ils peuvent faire avec la technologie.
Une taille unique ne convient pas à tous
À mesure qu’une entreprise reconnaît la valeur de l’IA générative dans l’ensemble de l’organisation, diverses équipes et départements sont susceptibles d’élaborer leurs propres projets, chaque projet nécessitant différentes combinaisons de modèles d’IA et différents plans tarifaires.
« Les entreprises doivent adopter le bon modèle pour la bonne tâche », note Ritika Gunnar, directrice générale des données et de l’IA chez le géant de la technologie IBM. Elle affirme que 80 % des entreprises utilisent aujourd’hui une approche multimodale, en s’appuyant sur des offres d’IA open source et commerciales. Alors que les entreprises continuent de tester et de mettre l’IA en production, elle estime qu’elles continueront à utiliser différents modèles pour déterminer ce qui est le mieux.
La première étape pour toute entreprise consiste à déterminer si l’IA est réellement le meilleur outil pour ce travail. « Concentrez-vous sur le bon cas d’utilisation », explique Gunnar. “Parce que l’IA et les capacités d’IA générative sont vraiment un ingrédient permettant d’aider à accélérer les résultats sur lesquels l’entreprise essaie de se concentrer.”
Pour TE Connectivity, un grand projet à venir consiste à trier quelque 200 millions de documents répartis dans des dizaines de bases de données. Gilchrist affirme que des décisions devront être prises pour déterminer quels modèles d’IA aideront à extraire ces informations pour renforcer l’avantage concurrentiel de TE Connectivity, en formant les employés sur la façon de déployer et d’utiliser la technologie, et en mettant les travailleurs à l’aise avec l’utilisation et la confiance de l’IA.
TE Connectivity pilote toujours de nouvelles technologies, qu’il s’agisse d’un chatbot IA créé pour aider les clients à rechercher des informations sur le site Web de l’entreprise ou d’un outil conçu en interne pour les ingénieurs.
“Nous allons d’abord l’essayer, et nous nous prouverons [it] il offre vraiment la valeur… annoncée », déclare Gilchrist. « Nous sommes vraiment une entreprise qui se contente de « fournissez-le-moi ». »
Abe Kuruvilla, directeur de la technologie chez l’éditeur de logiciels ACI Worldwide, affirme que de nombreux dirigeants d’entreprise s’intéressent aujourd’hui à la puissance de l’IA et réfléchissent à la productivité en termes de réduction des coûts, y compris des effectifs. Mais il s’efforce davantage de permettre au personnel d’ACI de gérer les tâches à un rythme plus rapide.
“Pour moi, j’essaie encore de comprendre la stratégie de monétisation en matière de vitesse”, explique Kuruvilla. “Quelle est cette proposition de valeur pour le client, par rapport aux modèles de tarification traditionnels.”
ACI Worldwide et d’autres sociétés, dit-il, tentent toujours de chiffrer le coût total de la création d’un produit sur le cloud, ainsi que de l’utilisation de l’IA. « Le défi devient : « Quel est le marché prêt à payer pour cette vitesse ? » », demande Kuruvilla.
Si quelque chose est clair jusqu’à présent, c’est que l’étendue des services d’IA ne fera que croître. Au cours d’une décennie, les dépenses en logiciels, services et autres produits d’IA générative devraient atteindre 1 300 milliards de dollars, estime Bloomberg Intelligence.
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