Transformer l'intelligence artificielle du stade expérimental à l'application pratique

La plupart des organisations n'ont pas besoin d'être convaincues du potentiel de l'intelligence artificielle . Ce que j'observe en revanche, ce sont les entreprises qui s'efforcent de trouver comment transformer ce potentiel en valeur réelle et tangible.

Au sein des organisations avec lesquelles nous collaborons, les discussions ont évolué. Si les dirigeants d'entreprise sont de plus en plus confiants dans le potentiel de l'intelligence artificielle, beaucoup s'intéressent désormais à la rapidité avec laquelle ils peuvent concrétiser cette valeur.

D’après mon expérience, les organisations qui progressent le plus rapidement sont celles qui ont des cas d’utilisation clairs, des bases solides et suffisamment de confiance pour passer de projets pilotes réussis à une production réelle.

Nous le constatons dans nos échanges quotidiens avec nos clients.

Les organisations ne se demandent plus ce que l'intelligence artificielle peut faire, mais se concentrent désormais sur la manière de la déployer à grande échelle pour obtenir un impact commercial mesurable.

En réalité, les expériences ont démontré le potentiel de l'intelligence artificielle. Le défi consiste désormais à la déployer de manière cohérente, sécurisée, réfléchie et à grande échelle au sein de toute l'organisation.

Construire des bases solides

Ces deux dernières années ont véritablement été marquées par l'expérimentation, les organisations ayant exploré de nouveaux cas d'utilisation, testé des technologies émergentes et commencé à comprendre où l'intelligence artificielle pouvait faire la plus grande différence.

La mise en production d'un premier cas d'usage d'IA représente une réussite considérable. Mais le véritable défi consiste à reproduire ce succès auprès de plusieurs équipes, pour différents processus métier et dans des environnements variés, tout en garantissant la sécurité, la gouvernance et les performances.

L'infrastructure est essentielle à l'adoption réussie de l'intelligence artificielle. Si les modèles, l'entraînement, les GPU et les applications sont tous importants, le réseau constitue la composante cruciale de cette infrastructure. Auparavant, de nombreuses organisations privilégiaient systématiquement le cloud, s'attendant à ce que celui-ci héberge la quasi-totalité de leurs nouvelles charges de travail. Aujourd'hui, les dirigeants sont plus exigeants et examinent attentivement la finalité de chaque charge de travail d'IA et son environnement d'hébergement.

Pour de nombreuses organisations, la mise à niveau de l'infrastructure existante est plus prioritaire que son remplacement. L'objectif est de garantir que les environnements actuels puissent supporter des charges de travail d'IA croissantes tout en préservant la flexibilité, la sécurité et la rapidité essentielles aux entreprises.

Mais les infrastructures seules ne suffisent pas. Les institutions doivent également définir clairement les problèmes qu'elles cherchent à résoudre.

J'ai constaté que privilégier des solutions d'IA ciblées et modulaires, axées sur des cas d'usage spécifiques, est bien plus efficace que des programmes massifs visant à transformer une organisation entière du jour au lendemain. Qu'il s'agisse d'aider les équipes du service client à résoudre plus rapidement les demandes, d'améliorer la détection des fraudes, d'apporter un soutien technique aux ingénieurs ou d'aider les employés à automatiser les tâches répétitives, les organisations instaurent plus rapidement la confiance lorsque l'IA résout des problèmes opérationnels concrets.

Lorsque les organisations peuvent démontrer des avantages commerciaux tangibles et un retour sur investissement mesurable à partir d'un seul déploiement, il devient beaucoup plus facile de faire passer les projets pilotes réussis en production et d'étendre l'IA à d'autres secteurs de l'entreprise.

Instaurer la confiance dans l'intelligence artificielle

À mesure que les organisations deviennent de plus en plus ambitieuses dans l'utilisation de l'intelligence artificielle, la confiance devient tout aussi importante que les capacités.

La confiance est la pierre angulaire de l'adoption de l'IA. Sans confiance, l'adoption stagne car les utilisateurs et les parties prenantes sont moins enclins à s'engager avec les nouvelles technologies, quels que soient leurs avantages potentiels.

Dans le même temps, les charges de travail liées à l'IA introduisent un dynamisme opérationnel que de nombreuses approches de sécurité actuelles ne sont pas conçues pour gérer. À mesure que les organisations connectent davantage de données, déploient des modèles plus vastes et intègrent des agents autonomes à leurs flux de travail opérationnels, elles ont besoin de capacités de sécurité qui évoluent au même rythme que ces changements.

La sécurité, la gouvernance et la transparence ne sont pas des obstacles à l'innovation. Au contraire, elles permettent aux organisations de déployer l'intelligence artificielle avec confiance et responsabilité.

Cela signifie que l'observabilité, la sécurité et la gouvernance doivent être intégrées à chaque niveau d'un environnement d'IA, de l'infrastructure et des réseaux aux applications, modèles et agents autonomes. Les organisations doivent gérer les agents d'IA et garantir leur sécurité tout en opérant dans des limites clairement définies, en appliquant souvent les mêmes principes de contrôle, de gestion et de sécurité qu'elles appliquent depuis des années à leurs employés.

Le défi réside dans le fait que les organisations ne gèrent plus une seule application d'IA. Elles gèrent de plus en plus de modèles, d'outils et de services dans des environnements divers. Pour mettre en place une gouvernance capable de suivre cette complexité, la sécurité doit devenir une composante essentielle des opérations quotidiennes, et non une simple considération a posteriori.

Par ailleurs, une utilisation éthique, transparente et responsable de l'IA est essentielle pour instaurer la confiance nécessaire aux employés, aux clients et aux parties prenantes avant que l'IA puisse être largement adoptée. Sans une sécurité et une gouvernance robustes, les organisations risquent de rester prudentes, ce qui limitera l'adoption et la valeur ajoutée que l'IA peut apporter.

Personnaliser l'intelligence artificielle

Les organisations progressent beaucoup plus rapidement lorsque leurs utilisateurs constatent comment l'IA les aide à résoudre un problème concret. D'après notre expérience, les gens sont plus enclins à utiliser l'IA lorsqu'ils la voient résoudre un problème qu'ils connaissent.

C’est pourquoi les dirigeants jouent un rôle important.

Lorsque les dirigeants partagent des exemples concrets, démontrent comment l'intelligence artificielle les aide dans leurs fonctions spécifiques et encouragent l'expérimentation, ils créent la confiance dont les autres ont besoin pour suivre leur exemple.

Opportunité au Royaume-Uni

Le Royaume-Uni a une formidable opportunité de devenir un leader mondial de l'adoption de l'IA en entreprise, en aidant les organisations à dépasser la phase expérimentale et à déployer l'IA de manière sûre, responsable et à grande échelle.

D'après mon expérience, une adoption réussie de l'IA repose sur des bases solides : investir dans une infrastructure capable de supporter les charges de travail d'IA, planifier soigneusement l'emplacement d'exécution de ces charges de travail, intégrer la sécurité et la gouvernance à chaque niveau de l'environnement d'IA et se concentrer sur des cas d'utilisation pratiques démontrant une valeur commerciale mesurable avant toute mise à l'échelle.

Vers l'avenir

L'intelligence artificielle devient une nécessité de plus en plus urgente pour les entreprises. Plus a aujourd'hui l'opportunité d'aider les organisations à déployer l'IA de manière régulière, sécurisée et à grande échelle.

Les organisations qui adoptent une approche réfléchie et à long terme en matière d'infrastructure, de confiance et d'adoption seront mieux placées pour exploiter pleinement le potentiel de l'intelligence artificielle dans tous les aspects de l'entreprise.

Si nous pouvons aider les organisations Plus à effectuer cette transition du projet pilote à la production, le Royaume-Uni sera bien placé pour jouer un rôle de premier plan dans l'adoption réussie de l'intelligence artificielle.