3 pronostics ambitieux et exploitables concernant l’avenir de l’IA générative

Les technologies sur lesquelles repose l’IA générative ont progressé à un rythme sans précédent, boostées notamment par d’énormes investissements réalisés par de grandes entreprises technologiques et des laboratoires de recherche. Effectivement, l’IA générative semble immunisée contre le ralentissement mondial des investissements en capital-risque, tandis que des startups bien financées poursuivent leur ascension et leur développement.

• Bien que les modèles généralistes présentent des résultats satisfaisants dans un large éventail d’applications, on constate dans de nombreux secteurs un essor du recours à l’IA générative. La disponibilité croissante de LLM open-source performants et exploitables commercialement s’accompagne d’un intérêt croissant pour les modèles spécialisés dans certains domaines.

• Les modèles spécifiques à un domaine peuvent être moins complexes, moins gourmands en ressources informatiques et réduire les risques d’hallucination associés aux modèles généralistes.

• Préparez-vous à devoir déployer et gérer plusieurs modèles d’IA générative spécialisés dans des domaines spécifiques afin de répondre à différents types d’utilisation. Mais avant de développer vos propres modèles, recherchez des modèles prêts à l’emploi, spécialisés dans un domaine particulier, que vous pouvez former ou adapter aux besoins de votre entreprise.

• Le développement de données synthétiques (générées artificiellement) intervient dans les systèmes dans lesquels les données sont rares, indisponibles, peu homogènes ou inutilisables en raison de réglementations relatives à la protection de la confidentialité des données.

• Le fait d’intégrer des données synthétiques dans les modèles permet aux entreprises de simuler des environnements et d’identifier de nouvelles opportunités de développement de produits, en particulier dans des secteurs très réglementés. Cela facilite également le prototypage rapide des expériences logicielles, digitales et hybrides.

• Privilégiez une utilisation ciblée des données synthétiques dans des domaines corrélés à la croissance des activités, comme le développement des segments, des parcours et des expériences client, ainsi que la formation des modèles de machine learning.

• L’adoption rapide des outils d’IA générative a placé l’impact environnemental négatif de l’IA générative, pointé du doigt par les autorités et le grand public, au premier rang des préoccupations des chefs d’entreprise.

• Il est donc crucial de réduire au minimum l’énergie et les ressources nécessaires à la formation et au développement de l’IA. Les infrastructures et les énergies renouvelables pour les services sur site et dans le cloud seront modifiées en fonction des besoins de l’IA.

• Vous pouvez limiter la consommation d’énergie des ressources informatiques en les optimisant grâce à une diversification de vos fournisseurs, la mise en place d’une architecture composable et d’opérations en périphérie pour les activités d’IA dans chaque secteur opérationnel concerné, et en venant utiliser une énergie renouvelable de haute qualité pendant la formation des modèles afin que celle-ci n’ait pas une incidence néfaste sur vos objectifs en matière de développement durable.