L’intérêt pour l’intelligence artificielle (IA) est à son plus haut niveau en raison de l’afflux de produits d’IA génératifs sur le marché. Les dirigeants d’entreprise envisagent sérieusement d’intégrer cette technologie à leur pile de logiciels comme jamais auparavant, mais doivent prendre en compte certaines considerations avant de le faire. L’IA est souvent considérée et vendue comme une seule et même technologie monolithique, alors qu’elle représente en réalité une vaste famille de processus, de modèles et de workflows qui doivent être soigneusement mis en œuvre pour ajouter une véritable valeur. Pour bénéficier des innovations en IA, les entreprises ont besoin de plans clairs et d’une idée précise de la manière dont la technologie interagit avec leurs systèmes existants et leurs secteurs. Au cours des prochains mois et des prochaines années, les dirigeants s’attendent à ce que l’IA générative booste la performance financière et plus de la moitié des entreprises ont déjà adopté l’IA générative, que ce soit à des stades pilotes ou en production complète. Cependant, il existe un certain nombre d’obstacles entre l’état actuel de l’investissement et les gains escomptés de la mise en œuvre de l’IA générative. A court terme, de nombreuses entreprises investissent dans la sécurité des applications en parallèle de l’IA générative pour atténuer les risques de sécurité tels que les fuites de données propriétaires et les problèmes juridiques tels que le biais de l’IA. L’excès de provisionnement sur cette technologie pourrait également s’avérer très coûteux en 2024. Selon CCS Insight, les petites entreprises trouveront que le coût de l’exécution de modèles d’IA localement sera « prohibitivement élevé » en raison du besoin d’investir upfront dans des cartes graphiques (GPU) puissantes.
« Les livres de Penguin Random House disent maintenant explicitement ‘non’ à la formation IA »
‘Écrit par Emma Roth, dont le portfolio couvre aussi bien les percées technologiques grand public, les dynamiques de l’industrie du
