Relever les principaux défis de l’IA
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L’intelligence artificielle (IA) a beaucoup progressé au cours des dernières années et présente aujourd’hui un éventail extraordinaire d’avantages pour les entreprises. Certains sont à la portée de nombreuses PME, comme la prise de notes et la transcription automatiques, la synthèse d’informations complexes ou la rédaction de politiques. D’autres, comme la capacité d’améliorer ou d’automatiser les estimations, de prévoir la demande ou d’optimiser la planification, nécessiteront un investissement initial plus important en temps et en argent.
Quoi qu’il en soit, il existe des contraintes et des mises en garde qu’il est utile de connaître. Les comprendre peut vous aider à gérer vos attentes et à éviter d’encourir des risques ou des coûts inutiles.
Tout d’abord, il est essentiel de faire la distinction entre l’IA générative et les solutions alimentées par l’IA. L’IA générative est destinée à produire du contenu; par exemple, vous posez une question à ChatGPT ou à Gemini AI, qui génère une réponse. L’IA traditionnelle, quant à elle, est généralement basée sur l’apprentissage automatique (où vous entraînez votre IA à l’aide de données) et peut être utilisée pour analyser, prédire, automatiser ou résoudre des problèmes complexes.
En matière de solutions d’IA, les données sont essentielles.
Quels sont les inconvénients de l’IA pour les petites entreprises et comment les surmonter?
Certains des «inconvénients» sont plutôt des mises en garde ou des obstacles à l’adoption de l’IA. Par exemple, de nombreuses solutions d’IA traditionnelles doivent être formées sur de grandes quantités de données avant de pouvoir être utiles, un processus qui peut être coûteux et prendre du temps. Les ressources hautement qualifiées, les logiciels et le matériel dont vous pourriez avoir besoin peuvent également être très coûteux. Voici une analyse de certains de ces problèmes et des suggestions sur la manière de les résoudre.
| Défi | Enjeux | Intervention |
|---|---|---|
| Coût |
En matière de solutions d’IA, les données sont essentielles. Toutefois, la collecte et le filtrage des énormes quantités de données numériques structurées dont les solutions d’IA ont besoin nécessitent souvent des spécialistes bien rémunérés qui ne font peut-être pas partie de votre personnel, comme des ingénieures et ingénieurs en données ou même une équipe d’opérations d’apprentissage automatique. Vous pouvez également avoir besoin de serveurs et de puissance de calcul. Tout cela peut s’avérer coûteux. |
Définissez clairement les objectifs de votre IA et assurez-vous de savoir où et comment vous souhaitez l’appliquer dans votre entreprise. Évaluez ensuite la faisabilité, la complexité, les risques et les avantages du projet. Comparez les avantages par rapport au coût prévu pour vous assurer que le résultat sera à la hauteur. |
| Mise en œuvre |
Si votre entreprise travaille sur papier, la première étape consistera à numériser toutes les informations pertinentes. Ensuite, vous devrez consacrer un certain temps à l’utilisation des données pour former votre IA. Derrière chaque solution d’IA réussie se cache une quantité importante de préparation des données, de formation et de supervision, en particulier si vous souhaitez appliquer l’IA à un processus de base. |
Si vous ne disposez pas d’un historique de données, vous pouvez acheter des données synthétiques. Les données synthétiques peuvent reproduire les caractéristiques et les modèles des données réelles sans s’appuyer sur les données réelles des consommateurs ou des entreprises. Les avantages sont la confidentialité, la disponibilité et la possibilité d’enrichir l’ensemble des données. Toutefois, si les données ne sont pas totalement pertinentes pour votre entreprise, elles ne seront pas aussi efficaces. L’adoption de l’IA passe souvent par une transformation numérique d’abord. Assurez-vous de disposer de systèmes modernes pour numériser vos informations et recherchez des systèmes déjà alimentés par l’IA. |
| Délai de rentabilité |
Il peut s’écouler beaucoup de temps avant qu’une nouvelle solution d’IA ne commence à produire des résultats de qualité. Le «premier essai» n’est pas toujours précis, et il se peut que vous deviez vous y prendre à plusieurs reprises. Il vous faudra peut-être plus de temps que vous ne l’espériez pour commencer à bénéficier des avantages opérationnels escomptés ou pour constater un rendement des investissements. |
Déterminez le temps nécessaire à la compilation et à la numérisation de vos données (si nécessaire), ainsi qu’à l’entraînement et au réentraînement de votre solution d’IA. Prenez en compte ces informations ainsi que le coût prévu avant de vous lancer. Vous devez également prendre en compte le niveau de risque dans le cas où l’IA serait imprécise dans son travail. |
| Éthique |
Les préoccupations éthiques vont de la partialité des données utilisées pour former votre IA aux questions juridiques, de droits d’auteur et de transparence, et il faut du temps pour les résoudre. Par exemple:
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Filtrez les données que vous fournissez à l’IA et vérifiez qu’elles sont fiables, c’est-à-dire impartiales, exemptes d’informations sensibles et personnellement identifiables, et approuvées pour une utilisation dans le cadre de la formation. Utilisez des ensembles de données diversifiés et bien représentés et obtenez l’autorisation de la propriétaire ou du propriétaire des données, le cas échéant. Tout cela vous permettra de vous assurer que vous pouvez avoir confiance dans les résultats que vous obtiendrez. Dans le cadre d’une bonne gouvernance des données, l’étape de l’enrichissement des données est souvent oubliée: enrichissez vos données avec des informations plus précises et plus diversifiées pour mieux former votre IA. |
| Intervention humaine |
On dit que les humains doivent se tenir sur les épaules de l’IA; en d’autres termes, vous ne pouvez pas vous passer des humains. Une personne en chair et en os est nécessaire pour collecter et filtrer les données et les transmettre à l’IA. Vous avez également besoin d’une personne réelle du côté de la réception pour valider les résultats et s’assurer que l’IA n’a pas eu d’hallucinations ou n’a pas inventé d’informations. On peut également considérer qu’il s’agit d’une question de fiabilité et de confiance; vous ne pouvez pas laisser votre IA «en liberté». |
Vous devez adopter un certain degré d’intégrité des données dans votre entreprise, même si vous utilisez simplement l’IA générative pour synthétiser des notes. Si vos notes ne sont pas détaillées ou organisées, les résultats risquent de ne pas être aussi utiles. La mise en place de pipelines et d’entrepôts de données de qualité permettant d’entraîner efficacement les modèles d’IA peut s’avérer hors de portée. L’achat de solutions commerciales dotées ou alimentées par l’IA est un moyen plus efficace de l’adopter: les systèmes modernes stimulent déjà la productivité en suggérant aux employés les «meilleures actions futures» à envisager (au lieu d’avoir à analyser eux-mêmes de grandes quantités d’informations). |
| Entretien | Les données historiques ne sont rien d’autre que des données historiques. Elles ne prennent pas toujours en compte les toutes nouvelles informations (selon l’approche ou l’algorithme) et ne savent pas ce que l’avenir leur réserve. | Prévoyez d’alimenter continuellement votre IA en données. Vos résultats s’amélioreront au fil du temps, à mesure que vous lui fournirez les informations structurées dont elle a besoin. |
Compte tenu de tous ces éléments, pour la plupart des PME, la voie la plus rentable vers l’adoption de l’IA consiste à investir dans une technologie disponible dans le commerce qui est alimentée par l’IA ou qui l’intègre, à moins que votre entreprise n’ait l’intérêt, la capacité et les fonds nécessaires pour recruter une équipe d’ingénieur.es et de scientifiques spécialisés dans les données afin de créer des pipelines et des flux de travail, des entrepôts de données et plus encore. Cela dit, les inconvénients de l’IA prête à l’emploi peuvent être une personnalisation limitée, une dépendance à l’égard du fournisseur pour les mises à jour et des restrictions en matière de flexibilité, d’intégration et d’adaptabilité à long terme.
Si vous achetez une solution commerciale, assurez-vous de lui faire confiance.
L’IA est-elle dangereuse pour les PME?
Malgré ses nombreux avantages, l’IA présente quelques risques, mais il n’est pas difficile de les éviter si on les connaît. Par exemple:
- Il est dangereux de croire que l’IA est toujours exacte. Un humain doit valider les résultats.
- Il est dangereux d’ignorer quelles sources de données ont été utilisées pour entraîner l’IA. Il faut savoir quelles données sont utilisées, où se trouvent les sources, ce qu’elles contiennent et où elles sont hébergées.
- Il est dangereux de ne pas utiliser des données de qualité, complètes et exhaustives pour entraîner votre IA. Évaluez soigneusement les données que vous utilisez pour en déterminer l’exhaustivité, les biais et les risques.
- Il est dangereux d’alimenter une solution d’IA commerciale avec vos informations commerciales sans savoir où ces données peuvent aboutir ou comment elles seront utilisées à des fins commerciales. Assurez-vous de le savoir et d’être à l’aise avec cela.
Si vous achetez une solution commerciale, elle doit proposer un environnement fermé, sécurisé et ne pas monétiser vos données; en d’autres termes, elle doit protéger et sauvegarder vos données. Assurez-vous de lui faire confiance.
Et si vous ne pouvez pas encore adopter l’IA?
Une entreprise mature est une entreprise axée sur les données, et cela commence par la création d’une entreprise numérique. De nombreuses PME, en particulier celles qui dépendent encore du papier, devront subir une transformation numérique avant de pouvoir commencer à intégrer l’IA.
Vous pouvez commencer par prendre quelques mesures:
- Mettre en œuvre des solutions et des systèmes qui conservent et stockent vos données.
- Expérimenter des solutions d’IA simples, comme les robots conversationnels.
- Collaborer avec des consultants en IA pour obtenir des conseils sur les cas d’utilisation à forte valeur ajoutée.
- Évaluer votre pile technologique en fonction de votre activité, en veillant à ce que chaque processus ou fonction de base soit bien soutenu par la technologie et les systèmes.
Ces défis seront-ils bientôt résolus?
L’IA évolue à pas de géant, mais sa dépendance fondamentale à l’égard de données de qualité n’est pas près de changer. Cette dépendance restera le principal obstacle pour de nombreuses PME.
En outre, des risques que nous ne connaissons pas encore pourraient entrer en ligne de compte: menaces provenant d’acteurs malveillants, de fausses données profondes, etc. Dans ce contexte, il est essentiel de protéger vos données par de solides mesures de cybersécurité, en particulier si ces données contiennent des éléments de propriété intellectuelle.
En définitive, si vous envisagez d’intégrer l’IA dans votre entreprise, c’est maintenant qu’il faut commencer. Assurez-vous simplement de savoir dans quoi vous vous engagez afin de choisir l’outil ou la voie qui correspond le mieux à vos besoins, à vos objectifs et à votre budget.
Prochaine étape
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