Il est enfin temps de se lancer dans l’IA. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatients de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à y faire face? Regardez de plus près et vous constaterez probablement des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines d’IA. Résoudre ces problèmes est une partie importante du voyage IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure aux charges de travail IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait incité 40% des organisations à augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une grande variété d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième lieu vient la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51% des entreprises explorent 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 propulsé un certain nombre de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent moins coûteux pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, ils font face à deux challenges clés.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
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