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Vous êtes enfin prêt à 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? Regardez de plus près et vous trouverez probablement des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. La résolution de ces problèmes est une partie essentielle du parcours 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 suscité des plans de 40% des organisations pour augmenter leur investissement global dans l’IA. 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. En second lieu, la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter une activité suspecte. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique un vif intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a permis l’implémentation de nombreux cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer elles-mêmes une partie du travail IA. Cependant, elles font face à deux principaux défis.
