L'IA dans l'entreprise : Opportunités et stratégies 2025

Les résultats du rapport d'impact de The Economist intitulé "Unlocking Enterprise AI : Opportunities and Strategies" montrent une tendance claire : déjà 84% des entreprises en Allemagne utilisent l'IA générative dans au moins un domaine d'application et 97% prévoient de développer d'ici 2027 des modèles personnalisés à valeur d'usage basés sur des données d'entreprise.

Mais ce qui est aussi certain que le succès de la technologie, c'est qu'il exige des chefs d'entreprise bien plus que l'adoption du dernier et du meilleur modèle d'IA. Pour prendre les devants, il faut adopter une approche globale qui intègre la gestion des données, la sécurité, la gouvernance, la culture et l'expertise spécifique au domaine.

Moderniser les plateformes de données et promouvoir la démocratisation

La plupart des entreprises souhaitent intégrer des modèles d'IA génératifs dans leurs propres données. Pour ce faire, elles doivent moderniser leur plateforme de données d'entreprise, s'attaquer au problème de la fragmentation et aller au-delà des possibilités offertes par un seul grand modèle commercial. L'avenir est aux systèmes et agents d'IA à composants multiples utilisant des modèles individuels, chacun optimisé pour des tâches spécifiques. Cette approche permet d'améliorer la précision, de réduire les coûts, d'augmenter les performances et d'améliorer la sécurité, des facteurs essentiels lorsqu'il s'agit d'applications basées sur l'IA pour les entreprises.

La démocratisation est un moteur important de l'IA. Les entreprises veulent rendre les données accessibles à un plus grand nombre de collaborateurs et leur donner les moyens de créer et d'affiner des modèles d'IA qui répondent à leurs besoins commerciaux quotidiens. Dans ce contexte, il est également important de disposer d'un traitement du langage naturel (NLP) qui exploite les informations nécessaires pour obtenir des résultats en langage naturel, car les Citizen Data Scientists peuvent poser des questions en langage naturel et obtenir également des réponses en langage naturel. De cette manière, chaque collaborateur au sein d'une entreprise peut interagir avec le modèle afin de garantir une compréhension aussi large que possible pour tous les employés. Un résultat du rapport d'impact de l'Economist montre que 59% des entreprises allemandes pensent que la PNL sera la première, voire la seule façon de traiter les ensembles de données complexes à l'avenir.

Équilibre entre sécurité et innovation

La sécurité et la gouvernance sont essentielles dans le nouveau paysage de l'IA. Les entreprises qui mettent en œuvre des solutions d'IA trop rapidement doivent s'assurer que les données sensibles sont protégées et que les réglementations sont respectées. En même temps, la mise en œuvre ne doit pas prendre trop de temps pour rester compétitive. Des processus de sécurité et de gouvernance solides sont essentiels pour permettre l'innovation sans être freinés par une prudence excessive. Selon le rapport, 40 % des personnes interrogées estiment que la gouvernance des données et de l'IA dans leur organisation est insuffisante. La moitié des ingénieurs de données indiquent que la gouvernance leur prend plus de temps qu'autre chose. C'est pourquoi la mise en place d'une gouvernance cohérente est la clé de l'exploitation de l'IA dans l'entreprise.

Des solutions d'IA sur mesure comme avantage concurrentiel

L'avenir ne réside pas seulement dans des modèles d'IA entraînés sur des données provenant d'Internet, mais dans une véritable intelligence des données. Il s'agit de systèmes qui comprennent et traitent les ensembles de données spécifiques, souvent sensibles, d'une entreprise. Et ce, dans une IA qui comprend le contexte de la propre entreprise. Cette approche s'appuie sur des systèmes d'agents qui utilisent des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques. Les entreprises peuvent ainsi développer des solutions adaptées à leurs besoins et utiliser leurs propres données comme avantage concurrentiel.

Les entreprises sont à la recherche de solutions telles que la Data Intelligence Platform de Databrick, adaptées à leurs besoins commerciaux. Elles hiérarchisent les données, centralisent la gouvernance et offrent un TCO efficace à grande échelle. La révolution de l'IA n'en est qu'à ses débuts, et une chose est sûre : les entreprises qui utilisent efficacement leurs données et mettent en place des systèmes d'IA adaptés à leurs besoins individuels seront les leaders de demain.

Source : www.databricks.com