Au delà de ChatGPT – la maîtrise de l’IA générative à grande échelle

Malgré le potentiel indéniable de l’IA générative, sa mise en œuvre à grande échelle reste un défi pour de nombreuses organisations, avec seulement une minorité d’entreprises ayant réussi à transformer les cas d’utilisation de l’IA générative en production à grande échelle. Celles-ci reposent avant tout sur un savant mélange de fondations commerciales solides et d’excellence opérationnelle dans plusieurs domaines.

Fondations stratégiques

1. Stratégie et ambition: Fixer des objectifs clairs et s’aligner sur la stratégie de l’organisation
   À long terme, l’IA modifiera presque toutes les fonctions. Cependant, à court et moyen terme, sa pertinence variera en fonction de l’industrie. L’importance des LLM ne sera par exemple pas la même pour un groupe de médias que pour une marque d’horlogerie de luxe. Une direction claire et un haut niveau d’ambition pour le sujet doivent ainsi être mis en place par le management, et nous observons actuellement une solide adhésion des conseils de direction dans presque tous les secteurs d’activité.
    
2. Talents et partenariats: Identifier et combler les lacunes en matière de compétences grâce à des partenariats stratégiques
   La guerre des talents est lancée, et ne risque pas de s’arrêter. Nous pensons que peu d’entreprises seront en mesure d’attirer et retenir tous les talents nécessaires en interne. Il convient ainsi de procéder systématiquement à une analyse des compétences, et de former des partenariats avec des prestataires de services externes afin de combler ces manques tout en assurant une formation adéquate des collaborateurs.

Excellence opérationnelle

1. Paysage technologique: Naviguer dans le paysage évolutif des modèles d’IA et de l’infrastructure de soutien
   Les modèles et les besoins en infrastructure évoluent très rapidement. La course au sommet est très animée avec ChatGPT, Llama, Gemini, Claude, Mistral et bien d’autres. Nous assistons également à l’émergence de modèles plus petits et spécialisés pour des domaines spécifiques. Les entreprises doivent donc rester flexibles face à cet environnement changeant, alors qu’une nouvelle stack d’outils spécifiques à l’IA émerge (par exemple, les guardrails ou les bases de données vectorielles).
2. Changement de culture: Adopter des pratiques agiles et ­allégées pour suivre le rythme des avancées technologiques
   De nombreuses grandes entreprises ont tenté par le passé de minimiser les risques en combinant une planification waterfall minutieuse et des procédures d’achat poussées. Cette approche prudente a ses mérites; le problème réside dans sa durée et son manque de flexibilité. Or, dans un monde où les géants de la technologie font tous les mois d’importantes annonces, il est indispensable d’adopter des modes de travail basés sur l’expérimentation, un apprentissage rapide et des pratiques agiles, plutôt que de rester dans une planification trop prudente.
3. Gouvernance: Prioriser la qualité des données et une infrastructure flexible, tout en coordonnant les efforts et une mise en œuvre optimale dans l’ensemble de l’organisation
   Au-delà de la gouvernance des données, l’IA générative en tant que telle nécessite un certain degré de supervision centrale. Nous observons différentes approches chez nos clients, allant de la création d’un Centre d’Excellence multidisciplinaire, à la mise en place de gestionnaires de programmes qui coordonnent l’ensemble des efforts en accord avec les représentants du conseil de direction.

L’exploitation du plein potentiel de l’IA générative implique ainsi un mélange stratégique de vision, de talent, de technologie, de culture, de gouvernance des données et de coordination centralisée. Nous anticipons que les entreprises se préparant de manière proactive à l’évolution de cette technologie ne resteront pas seulement à l’avant-garde, mais seront également les fers de lance de l’innovation au sein même de leur secteur.

Scannez le QR code pour évaluer le niveau de préparation de votre entreprise à l’IA générative!