L'intelligence artificielle en entreprise : comment éviter les erreurs courantes

L'intelligence (IA) est passée du statut de promesse futuriste à celui de « nouvelle révolution industrielle ». Cependant, à mesure que l'engouement grandit, la confusion s'accroît également quant à la nature réelle de cette technologie et à sa capacité à transformer concrètement les résultats financiers d'une organisation.

récemment au sommet sur l'IA de The Developers Conference (TDC) à São Paulo, des experts de Builders by Skyone analysé les principales controverses et les tendances qui façonnent le secteur. Le constat est sans appel : l'IA ne suffit pas ; il faut une stratégie, une infrastructure robuste et, surtout, une approche axée sur la valeur ajoutée pour l'entreprise.

Dans cet article, nous explorons les nuances techniques et stratégiques d'une mise en œuvre efficace de l'IA, en évitant les erreurs courantes qui gaspillent les investissements sans générer de retour sur investissement.

L’idée fausse du « modèle amateur » : qu’est-ce que l’IA réellement ?

L’une des plus grandes controverses soulevées par Renata Klein, data scientist et architecte chez Skyone, concerne la confusion entre la consommation d’une API et la création d’un modèle de langage d’apprentissage (LLM).

De nombreux professionnels pensent développer des technologies propriétaires « à partir de zéro », alors qu'en réalité, ils se contentent d'intégrer des interfaces à des modèles existants, tels qu'OpenAI ou Gemini. La création d'un modèle entraîné nécessite :

• Réseaux neuronaux profonds : là où l’intelligence artificielle atteint véritablement son apogée.
• Machines performantes : processeurs de haut niveau (GPU) absents des ordinateurs personnels.
• Connaissances mathématiques et statistiques : calculs complexes qui vont bien au-delà de la simple intégration logicielle.

Pour les entreprises, comprendre cette distinction est essentiel pour la planification des coûts et la protection de la propriété intellectuelle.

La différence entre « posséder une IA » et « générer de la valeur »

Beatriz Fujii, analyste de données chez Skyone, souligne un problème latent sur le marché : de nombreuses entreprises créent des agents d’IA simplement pour pouvoir dire qu’elles possèdent la technologie, sans identifier le problème commercial qu’elles cherchent à résoudre ni les chiffres qu’elles souhaitent influencer.

L'IA doit être considérée comme un d'extraction de valeur. Beatriz utilise une analogie pertinente avec l'industrie minière : alors que l'attention se porte sur le cobalt, l'IA peut identifier des « pierres précieuses et de l'or » (données et indicateurs) qui seraient autrement gaspillés en fin de chaîne de production.

Le rôle du code émotionnel et de l'appréciation humaine

Un autre point de débat concernait le concept de Vibe Code et les logiciels générés par l'IA. Bien que les outils d'automatisation puissent réduire le temps de développement de plusieurs mois à quelques heures, la supervision humaine demeure irremplaçable. La machine agit comme un outil de mise à l'échelle, mais le processus créatif, la conception et le contrôle qualité final dépendent du professionnel qualifié.

L'écosystème de l'IA : les « experts en systèmes » technologiques

Tout comme l'industrie automobile dispose d'« intégrateurs de systèmes » (entreprises qui produisent des composants spécifiques tels que des tableaux de bord ou des pneus pour les constructeurs automobiles), l'IA a créé un écosystème similaire.

Skyone se positionne comme le système central qui connecte différents fournisseurs et technologies afin de proposer un produit final cohérent au client. Cet écosystème était visible au TDC, attirant un large éventail d'acteurs, du système judiciaire et des autorités publiques aux grandes banques et aux startups.

Du lac de données à l'agent : la pratique avec Skyone Studio

Pour concrétiser cette évolution, Skyone a démontré le potentiel de Skyone Studio, une plateforme qui intègre les données, possède son propre lac de données et permet la création accélérée d'agents d'IA.

Les principales différences de l'approche low-code :

1. Unification des équipes : élimine le besoin d’équipes segmentées (une pour l’intégration, une autre pour l’administration de bases de données, etc.), permettant ainsi un flux de travail de bout en bout via une interface unique.
2. Rapidité de livraison : création d’agents complets, de l’intégration à la sortie des données, en quelques minutes.
3. Gouvernance et contrôle : une administration centralisée qui garantit que l’IA n’est pas une « boîte noire », mais un outil gérable.

Skyone Studio prend en charge divers LLM (tels que GPT-4, Llama 3 et Gemini) et se concentre sur la couche application, là où l'innovation se produit réellement en résolvant des problèmes concrets du quotidien.

Des petites astuces pour un grand impact

Pour conclure la discussion, les experts ont partagé des conseils pratiques sur la productivité et l'état d'esprit :

• Être à l'écoute : Renata souligne que la réussite technique et personnelle découle de la capacité à écouter tous les aspects (données et personnes), transformant ainsi les retours d'information en bénéfices concrets.
• Questionnement et audace : Beatriz encourage la non-conformité. « Ne faites pas les choses simplement parce que tout le monde les fait. Remettez-vous en question pour faire les choses de la meilleure façon et osez sortir des sentiers battus.

Conclusion : la prochaine étape de votre parcours en IA

L'IA ne se résume pas à la technologie ; il s'agit de réaffecter les talents à des services à plus forte valeur ajoutée et d'automatiser les processus répétitifs. Pour mener à bien cette transformation numérique, votre entreprise a besoin d'une base de données robuste et d'outils qui simplifient la complexité.

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Cet article s'inspire d'une conversation passionnante et qui a suscité la controverse dans notre podcast. Pour ne rien manquer des détails, du ton employé et des conseils complets de nos experts, cliquez sur le lien ci-dessous et écoutez dès maintenant sur Spotify :

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Écrit par Skyone