Il est enfin temps pour vous de vous lancer dans l’IA. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatient de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer? Si vous regardez de plus près, vous risquez de trouver des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. Résoudre ces problèmes est une étape cruciale du parcours IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure pour les charges de travail IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait incité 40 % des organisations à augmenter leurs investissements dans l’IA en général. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une large gamme d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. La deuxième est la cybersécurité ou la gestion des fraudes, 51 % des entreprises explorant l’utilisation du machine learning pour détecter les activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Ensuite viennent le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a permis de mettre en œuvre un certain nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer elles-mêmes une partie des charges de travail IA. Cependant, elles font face à deux défis clés.
« 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
