Stratégie IA : Équilibrer le cloud et l’infrastructure sur site pour un coût, des performances et une sécurité optimaux.

Les entreprises de toutes tailles et de tous types adoptent l'intelligence artificielle pour améliorer leur productivité et leur efficacité, mais au lieu de constater des améliorations grâce à cette stratégie, elles font face à une hausse des coûts des jetons, à des difficultés d'intégration des outils et à des risques de sécurité accrus.

Comme pour toute nouvelle technologie, l'adoption précède la mise en œuvre et la gouvernance . Des expérimentations sont en cours dans presque tous les secteurs, et les enseignements tirés permettront à d'autres entreprises d'adopter avec succès l'intelligence artificielle et d'atteindre une plus grande maturité dans ce domaine.

Mais les employés craignent d'être remplacés et passent parfois plus de temps à remettre en question les résultats de leur travail assisté par l'IA. Dans le pire des cas, il faut redoubler d'efforts pour rassurer les employés quant à la technologie et relever les nouveaux défis, parfois imprévus, liés à l'adoption de la stratégie d'IA.

Coûts et défis futurs de l'IA

La hausse du coût du code est l'un des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises. Sans méthodes claires pour mesurer l'impact des coûts du code sur les performances, il devient très difficile d'évaluer si les investissements dans l'IA génèrent de réels gains de performance. Cela est particulièrement vrai lors du lancement de modèles nouveaux et plus puissants ; or, pour conserver un avantage concurrentiel, les coûts croissants qui en découlent sont inévitables.

Cependant, même si les employés viennent de terminer leur formation ou de mettre en place un nouveau flux de travail pour un modèle d'IA donné, l'introduction d'un modèle suivant risque d'accroître la complexité et d'annuler tout gain de productivité. Il est donc essentiel de trouver un équilibre entre l'intégration de l'IA, ses coûts associés et les gains de productivité perçus par les employés.

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Les gains les plus importants à ce jour proviennent de la capacité de l'IA à automatiser les tâches répétitives, libérant ainsi du temps pour les employés. Vous l'avez sans doute déjà entendu, mais ses avantages sont bien réels et tangibles. Qu'il s'agisse de résumer des réunions, de rédiger des documents, de rechercher des connaissances internes ou d'aider les employés à trouver plus rapidement des informations, l'IA leur offre un temps précieux pour se concentrer sur des tâches qui requièrent esprit critique et créativité. Les employés sont de plus en plus conscients que l'avenir du travail repose sur l'IA et développent leurs compétences grâce aux solutions numériques. Pour réussir, les organisations doivent donner accès aux technologies appropriées et créer des environnements où chacun se sent à l'aise pour expérimenter l'IA.

Cependant, à mesure que les organisations dépassent cette phase expérimentale , elles adoptent une approche plus rigoureuse. Elles s'interrogent sur la sécurité de l'intelligence artificielle et sur l'utilisation des outils par les employés…

L'intelligence artificielle devrait avant tout viser à réduire la complexité. Lorsque les employés peuvent accomplir leurs tâches plus efficacement, tandis que les organisations conservent la maîtrise des coûts et de la gouvernance, alors le véritable retour sur investissement commence à se manifester.

Les solutions numériques basées sur l'IA offrent désormais des avantages tels que l'optimisation personnalisée des appareils en fonction de la personnalité de l'utilisateur ou l'analyse intégrée des sentiments pour mesurer la satisfaction des employés vis-à-vis des outils numériques. Ces innovations redéfinissent la gestion de l'expérience et contribuent à améliorer la satisfaction et la productivité des employés. Elles permettent également aux dirigeants de rester plus proches de leurs équipes et d'évaluer si l'IA enrichit leur expérience ou, au contraire, la complexifie.

• Comment prévoyez-vous l'évolution de l'infrastructure d'IA au sein des organisations au cours des prochaines années ?

Nous continuerons d'observer des investissements importants dans l'infrastructure d'IA. Cependant, le débat doit dépasser la simple question de la capacité, car celle-ci, à elle seule, ne crée pas de valeur ajoutée pour l'entreprise. La prochaine étape consistera à garantir que l'infrastructure permette aux charges de travail d'IA de fonctionner là où elles sont les plus efficaces. Cela implique de considérer le terminal comme faisant partie intégrante de l'infrastructure d'IA et de l'utiliser pour gérer des tâches spécifiques localement, en complément des services cloud et du edge computing. Parallèlement, nous pouvons nous attendre à une plus grande importance accordée à une infrastructure d'IA qui prend en charge la gouvernance, la sécurité et l'efficacité, en plus de la simple puissance de calcul. Ensemble, ces transformations de l'infrastructure commenceront à apporter la valeur concrète que les employés et les entreprises attendent de l'IA, mais qu'ils ne constatent pas actuellement.

• Quelles sont les tendances les plus marquantes que vous suivez de près actuellement dans le domaine de l'intelligence artificielle en entreprise ?

Trois grandes tendances se dégagent pour moi :

Tout d'abord, on observe une évolution vers des architectures d'IA hybrides. Les organisations déterminent avec plus de soin quelles charges de travail doivent être exécutées dans le cloud et lesquelles sur site.

Deuxièmement, l'économie de l'intelligence artificielle fait l'objet d'une attention croissante. À mesure que son adoption se généralise, les entreprises examinent de plus près leurs dépenses d'exploitation, l'efficacité de leurs infrastructures et le coût global du déploiement de l'IA.

Enfin, nous assistons à l'évolution du rôle du terminal. Pendant des années, l'ordinateur personnel a été perçu comme un simple appareil d'accès. Aujourd'hui, il est devenu une plateforme informatique intelligente, capable d'exécuter des charges de travail d'IA de manière sécurisée et efficace.

Les entreprises n'ont pas besoin d'un budget IA colossal pour mettre en œuvre avec succès ces trois tendances. Il leur suffit de consacrer du temps à identifier, tâche par tâche, où les capacités d'intelligence artificielle doivent être véritablement déployées.