L’intérêt pour l’IA et l’apprentissage automatique (ML) continue de croître de manière exponentielle. Au deuxième trimestre 2024, la demande d’ingénieurs en apprentissage automatique avait bondi de 383 % par rapport au deuxième trimestre 2023, ce qui montre que les entreprises accordent de plus en plus la priorité aux solutions basées sur l’IA. Alors que les entreprises se précipitent pour adopter l’IA, elles sont souvent confrontées à de nombreux défis qui peuvent faire dérailler leurs efforts.
Les exemples de ces pièges sont déjà nombreux. Le faux pas de CNET en 2023 est un avertissement brutal : 41 des 77 articles générés par l’IA contenaient des erreurs factuelles. Un tel échec met en évidence le danger de déployer l’IA sans une supervision complète.
L’enthousiasme pour l’IA se reflète dans l’enquête CompTIA AI Investment Survey, qui montre que 60 % des entreprises prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’IA, mais que 45 % en sont encore à la phase exploratoire. S’il est indéniable que le marché est en pleine croissance, la prudence de nombreuses entreprises semble indiquer qu’elles sont conscientes des pièges potentiels.
1. N’utilisez pas de modèles d’IA bon marché
De nombreuses entreprises se tournent vers des modèles d’IA bon marché pour réduire les coûts initiaux, en particulier lorsqu’elles testent de nouvelles initiatives basées sur l’IA. Faire des économies à ce stade peut conduire à des inefficacités à long terme. Les modèles d’IA bon marché nécessitent généralement de consacrer plus de temps à l’ingénierie rapide, où les équipes doivent affiner les données d’entrée pour améliorer les données de sortie.
L’utilisation d’un modèle d’IA bon marché accroît la complexité opérationnelle et sollicite les ressources à long terme.
Lorsque les entreprises commencent à utiliser des solutions d’IA peu coûteuses, elles se heurtent souvent à des problèmes d’évolutivité, en particulier lorsqu’elles développent un produit minimum viable (MVP). Si ces modèles moins coûteux peuvent donner des résultats satisfaisants dans des environnements limités et précoces, ils n’ont pas l’évolutivité nécessaire pour répondre aux besoins croissants de l’entreprise. Ces limitations se traduisent par des cycles de vie des produits plus courts et des coûts de redéveloppement inutiles.
Outre les problèmes d’évolutivité, les modèles d’IA bon marché peuvent exposer les entreprises à des risques de sécurité. Des modèles tels que GPT-2 et GPT-3, qui ont été formés sur des ensembles de données publiques, peuvent involontairement produire des résultats qui laissent échapper des informations sensibles.
Dans des secteurs tels que la finance ou les soins de santé, où la confidentialité des données est primordiale, les modèles bon marché peuvent entraîner de graves violations de données confidentielles.
Ne lésinez pas sur l’IA, investissez tôt pour économiser gros plus tard
Pour éviter ces écueils, il est judicieux d’investir dès le départ dans des modèles d’IA solides. Si les coûts plus élevés peuvent sembler prohibitifs au départ, ils garantissent une plus grande sécurité et une meilleure évolutivité à long terme, réduisant ainsi le besoin de corrections et de redéveloppements coûteux. Des modèles d’IA de haute qualité sont essentiels pour construire un écosystème d’IA durable et évolutif.
2. Évitez le piège du vendeur
Le fait de dépendre d’un seul fournisseur d’IA peut contraindre les entreprises, car les systèmes spécifiques à un fournisseur limitent la capacité à personnaliser les solutions pour répondre à l’évolution des besoins. Au fil du temps, ce verrouillage peut obliger les entreprises à faire des compromis.
À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leur infrastructure, la dépendance excessive devient plus problématique, ralentissant l’innovation et limitant les options.
Migrer d’un fournisseur d’IA à un autre n’est pas une tâche simple. La reconfiguration des pipelines ETL, des flux de données et des services de chiffrement d’un fournisseur à l’autre introduit une complexité technique, augmente les coûts et expose les entreprises à des risques accrus de violation de la sécurité. Les temps d’arrêt au cours de cette migration peuvent perturber les opérations, entraînant potentiellement des retards coûteux.
Les fournisseurs progressent à des rythmes différents. S’en remettre à un fournisseur peut signifier passer à côté de solutions d’IA meilleures et plus avancées proposées par des concurrents. Le fait de s’en tenir à un seul fournisseur peut étouffer l’innovation et désavantager les entreprises lorsque les concurrents adoptent des solutions de pointe.
3. Ne faites pas confiance à n’importe qui, choisissez des partenaires expérimentés
Le choix d’un partenaire expérimenté en matière d’IA peut améliorer considérablement les résultats d’un projet. L’expérience pratique est importante car elle permet aux équipes de relever les défis rapidement et efficacement. Dans les projets spécialisés, une expérience éprouvée peut faire la différence entre le succès et l’échec. L’expérience réduit les essais et les erreurs, accélère les courbes d’apprentissage et atténue les risques.
Associez-vous à des entreprises qui ont de solides antécédents en matière d’intégration de l’IA. Les fournisseurs d’IA expérimentés peuvent vous apporter des informations précieuses, éviter les écueils les plus courants et mener à bien des projets qui profiteront concrètement à votre organisation.
4. Ne vous laissez pas distraire
Il est facile de se laisser emporter par la conception de solutions d’IA qui paraissent impressionnantes. L’objectif de l’IA doit être de résoudre les problèmes de l’entreprise. Parfois, les entreprises se laissent distraire par des fonctionnalités « agréables à avoir » qui ne contribuent pas directement à résoudre le problème principal.
Un chatbot marketing qui s’appuie sur des données obsolètes peut recommander les mauvais produits, créant ainsi plus de problèmes qu’il n’en résout. La priorité doit toujours être donnée à l’efficacité, et non à l’esthétique.
Avant d’investir dans la conception de l’interface ou dans des fonctionnalités supplémentaires, les entreprises doivent s’assurer que l’interface, c’est-à-dire la fonctionnalité de base, fonctionne sans problème. La résolution du principal problème de l’entreprise doit toujours primer sur les améliorations esthétiques ou superficielles.
5. N’ayez pas de trop grandes ambitions en matière d’IA, commencez modestement
Les projets d’IA à grande échelle nécessitent souvent beaucoup de ressources, de temps et d’expertise. En l’absence d’une orientation claire, le risque d’échec est plus élevé. Un manque de direction peut entraîner une résistance interne et compromettre les initiatives futures en matière d’IA, car les parties prenantes se lassent des échecs.
En commençant modestement, les entreprises peuvent prendre confiance en leurs capacités d’IA. L’introduction d’une simple fonction d’IA qui permet aux utilisateurs de gagner du temps peut favoriser l’acceptation au sein de l’entreprise, jetant ainsi les bases d’une réussite future.
L’adoption progressive de l’IA, ou l’échafaudage de l’IA, aide les utilisateurs et les développeurs à apprendre comment intégrer les solutions d’IA dans leurs flux de travail au fil du temps. En renforçant la confiance par petites étapes, les entreprises peuvent développer leurs capacités en matière d’IA sans surcharger leurs équipes ou leurs ressources.
En se concentrant dès le départ sur des projets d’IA gérables et à faible risque, on réduit les risques d’échec et on permet aux entreprises de prouver progressivement la valeur de l’IA.
Principaux enseignements
- Évitez les modèles d’IA bon marché : Ils sont source d’inefficacité et de risques pour la sécurité.
- Diversifiez vos fournisseurs d’IA : Évitez le verrouillage et maintenez la flexibilité.
- Associez-vous à des entreprises expérimentées : Assurez-vous de la réussite de votre projet en faisant appel à des experts en IA.
- Commencez par de petits projets d’IA : Prenez confiance et évitez les erreurs coûteuses.
- Donnez la priorité à la résolution des problèmes fondamentaux : Privilégiez l’efficacité à l’esthétique.
Une approche progressive de l’intégration de l’IA permet aux entreprises d’obtenir une valeur réelle sans gaspillage inutile. En commençant modestement, en choisissant les bons fournisseurs et en se concentrant sur les principaux défis, vous poserez les bases d’une réussite à long terme dans le domaine de l’IA.
