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| - | ====== ce qui va s' | ||
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| - | 2023 fut indiscutablement l' | ||
| - | Nul doute, l’IA restera au sommet des priorités stratégiques pour 2024. Mais comment avancer dans ce fourmillement ? Le plus sage n’est-il pas d’attendre ? Comment trancher entre les postures antagonistes de ceux qui veulent aller vite en s’appuyant sur les solutions des géants américains et celles de ceux qui ne croient qu’en la vertu de solutions maîtrisées en interne ? Peut-on réussir à accélérer sans s’engager dans une vraie transformation RH ? | ||
| - | L’assistant professionnel (ou copilote), vaisseau amiral de la transformation IA | ||
| - | Les spécialistes ont été surpris par la percée fulgurante des solutions Copilot de Microsoft. En quelques mois, nous sommes passés de quelques enthousiastes et prudents pilotes à des commandes massives de licences. Car l’enjeu est de répondre à une attente des collaborateurs qui ne conçoivent pas de continuer à réaliser des tâches basiques quand ChatGPT a déjà envahi leur sphère privée. Mais c’est aussi un enjeu de transformation pour habituer rapidement les collaborateurs à ces nouveaux assistants et bénéficier au plus vite des gains d’attractivité et de productivité annoncés. | ||
| - | Dans la continuité de son hégémonie sur les suites collaboratives en entreprise (O365), Microsoft et son nouvel allié OpenAI sont déjà les grands vainqueurs de cette transformation des modes de travail et une grande partie des entreprises accélérera sur ce sujet en 2024. | ||
| - | Si le coût des licences ne semble plus toujours un point bloquant, la grande question résiduelle est celle de l’acceptation du coût du changement pour mettre à la disposition de plusieurs milliers de collaborateurs ces nouveaux assistants, dont il est prouvé par plusieurs études qu’ils ne sont bénéfiques qu’a ceux qui savent les utiliser. | ||
| - | L’heure des IA génératives « de confiance » et de l’autonomie stratégique | ||
| - | Après l’euphorie des débuts et de premiers cas d’usages métiers « non bureautiques » (agents conversationnels, | ||
| - | Les options techniques de fiabilisation se multiplient (Retrieval augmented generation, langchain, fine-tuning, | ||
| - | Dans ce contexte, en 2024, de nombreuses entreprises vont structurer ou étendre des centres d’excellence IA pour trouver les solutions permettant de fiabiliser ces IA. On observera par ailleurs un rapprochement fort des équipes Cybersécurité et IA pour être en capacité d’auditer les IA et détecter leurs failles (attaques par prompt…). | ||
| - | Ce besoin de contrôle et d’autonomie stratégique va contribuer à équilibrer les options éditeurs et les options open-source, | ||
| - | Bien sûr, sans le détailler plus ici, mais il va sans dire que ce mouvement vers une maîtrise plus profonde sera également encouragé par le contexte règlementaire (AI-Act) et sociétal (frugalité, | ||
| - | Remettre les fondamentaux (formation, conduite du changement, data-quality, | ||
| - | Les IA « magiques » immédiatement source de valeur resteront limitées (assistant bureautique, | ||
| - | Par ailleurs de nombreux cas d’usages IA dépendront de la donnée interne et de sa qualité : il est illusoire de croire qu’un LLM sera performant s’il est entraîné sur des données trop parcellaires ou non qualifiées. 2024 confirmera la tendance actuelle à défricher l’IA Générative… tout en accélérant sur les nécessaires travaux - souvent lourds et moins attractifs – de gouvernance et de qualité. | ||
| - | 2024 confirmera que l’IA Générative n’est pas un feu de paille. Au contraire elle poussera les grandes entreprises à enfin envisager l’IA comme source de transformation - parfois profonde - des métiers et non plus comme un gadget technologique permettant des gains de productivités très localisés. | ||
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