Les dirigeants d’entreprise, toujours sous le charme des possibilités offertes par l’intelligence artificielle générative (genAI), insistent généralement pour que leurs départements informatiques trouvent une façon de faire fonctionner la technologie. Mettons de côté les inquiétudes habituelles concernant la genAI, telles que les hallucinations et les autres erreurs qui rendent indispensable de vérifier chaque ligne qu’elle génère (et d’annihiler tout gain de productivité escompté). Ou que des fuites de données sont inévitables et qu’il sera pratiquement impossible de les détecter jusqu’à ce qu’il soit trop tard. (OWASP a dressé une impressionnante liste des plus grandes menaces informatiques de la genAI et des LLM en général.) La logique et le bon sens ne sont pas toujours les forces des cadres supérieurs lorsqu’ils sont en mission. Cela signifie que la question informatique ne sera rarement la suivante : « Devrions-nous faire de la GenAI ? Est-ce que cela a du sens pour nous ? » Ce sera : « Nous avons reçu l’ordre de le faire. Quelle est la façon la plus rentable et la plus sûre de procéder ? » Ayant ces questions en tête, j’ai été intrigué par une interview de Adam Selipsky, PDG d’AWS, publiée par l’Associated Press, et plus particulièrement par ce commentaire : « La plupart de nos clients d’entreprise ne vont pas créer de modèles. La plupart d’entre eux veulent utiliser des modèles que d’autres ont créés. L’idée qu’une seule entreprise fournisse tous les modèles du monde, je pense, est tout simplement irréaliste. Nous avons découvert que les clients ont besoin d’expérimenter et nous leur fournissons ce service. » C’est un argument valable et une bonne synthèse de la pensée de nombreux dirigeants d’entreprise. Mais devrait-il en être ainsi ? Le choix n’est pas simplement un achat contre un développement interne. L’entreprise devrait-elle créer et gérer son propre modèle ? Faire confiance à un grand acteur du marché (comme AWS, Microsoft ou Google, en particulier) ? Ou utiliser l’un des douzaines de petits acteurs spécialisés dans le domaine de la GenAI ?
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