L’IA générative, soutenue par un investissement massif des géants technologiques et des laboratoires de recherche, évolue à un rythme sans précédent. Alors que le monde fait face à un ralentissement des investissements en capital-risque, ce secteur semble immunisé, avec des startups innovantes qui continuent à croître et à se développer. Dans ce contexte, il est crucial pour les entreprises de se préparer à l’avenir de l’IA générative, qui repose sur quatre piliers fondamentaux : l’infrastructure, les modèles, les outils d’ingénierie de l’IA et les applications.
1. Modèles spécialisés : la clé de l’efficacité
D’ici 2027, il est prévu que plus de 50 % des modèles d’IA générative adoptés par les entreprises soient adaptés à des secteurs ou unités spécifiques, contre seulement 1 % en 2023. Bien que les modèles généralistes offrent des résultats satisfaisants, de nombreux secteurs commencent à reconnaître l’importance des modèles spécialisés. Ces derniers, moins complexes et plus efficaces en termes de ressources, permettent de réduire les risques d'hallucination souvent associés aux modèles généralistes.
Pour les entreprises, cela signifie qu’elles devront déployer et gérer plusieurs modèles adaptés à leurs besoins spécifiques. Avant de se lancer dans le développement de nouveaux modèles, il est judicieux d’explorer les options préexistantes qui peuvent être adaptées, facilitant ainsi la transition vers une utilisation plus ciblée de l’IA générative.
2. Données synthétiques : un nouvel atout stratégique
En 2026, 75 % des entreprises devraient intégrer l’IA générative pour créer des données client synthétiques, un bond significatif par rapport à moins de 5 % en 2023. Les données synthétiques sont particulièrement utiles dans des contextes où les données réelles sont rares ou soumises à des réglementations strictes sur la confidentialité. En intégrant ces données dans leurs modèles, les entreprises peuvent simuler des environnements variés et identifier des opportunités de développement produit, surtout dans des secteurs fortement réglementés.
La clé pour les entreprises sera d’utiliser ces données synthétiques de manière ciblée, en les intégrant dans des stratégies de développement des segments et des expériences client, ainsi que pour la formation de modèles d’apprentissage automatique. Cela non seulement optimise le processus de développement, mais permet également d'accélérer le prototypage dans divers domaines.
3. Durabilité et efficacité énergétique : une priorité à l’horizon
D’ici 2028, il est anticipé que 30 % des déploiements d’IA générative bénéficieront de méthodes à faible consommation d’énergie, répondant ainsi aux préoccupations croissantes des entreprises concernant l’impact environnemental de ces technologies. L’urgence de réduire la consommation d’énergie lors de la formation et du développement de l’IA est devenue une priorité pour de nombreux dirigeants.
Pour y parvenir, les entreprises doivent optimiser leurs ressources informatiques, diversifier leurs fournisseurs et adopter des architectures flexibles. L'intégration d'énergies renouvelables de qualité pendant la formation des modèles est également essentielle pour ne pas compromettre les objectifs de durabilité.
Conclusion
Les avancées de l’IA générative ouvrent la voie à un avenir passionnant mais complexe pour les entreprises. Comment votre organisation se prépare-t-elle à ces changements ? Êtes-vous en mesure d’adopter des modèles spécialisés, d’intégrer des données synthétiques de manière stratégique et de réduire votre empreinte carbone tout en exploitant ces technologies ?
PS : En tirant parti des technologies avancées d'intelligence artificielle, Zenbaia se positionne comme la solution idéale pour optimiser la productivité et libérer le potentiel créatif des utilisateurs, en créant des assistants IA professionnels personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques des entreprises.
Sources : Article original publié sur Gartner.
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