1. La GenAI va passer à la production
Imaginez un monde où les tâches banales et répétitives sont prises en charge de manière transparente par l’IA, laissant votre équipe libre de se concentrer sur les initiatives créatives et stratégiques qui stimulent la croissance réelle de l’entreprise. C’est l’avenir vers lequel nous nous dirigeons, et il arrive plus vite que vous ne le pensez. L’IA générative est un multiplicateur de main-d’œuvre. En 2025, cette technologie passera de projets expérimentaux à un déploiement à grande échelle dans tous les secteurs d’activité, modifiant le fonctionnement des entreprises et le travail des équipes.
La clé ici est la collaboration, c’est-à-dire que les humains et l’IA travaillent ensemble dans une relation « symbiotique ». L’IA s’occupe de ce qu’elle sait faire de mieux : traiter de grandes quantités de données, travailler sans relâche 24 heures sur 24 et fournir des résultats à des vitesses que les humains ne peuvent tout simplement pas égaler. Vos collaborateurs apporteront alors leur créativité, leur intuition et leur jugement, autant d’éléments que l’IA ne peut pas reproduire (pour l’instant). Par exemple, les spécialistes du marketing utilisent déjà l’IA pour adapter le contenu à chaque client, tandis que les codeurs utilisent des copilotes d’IA pour déboguer et accélérer le développement.
Mais soyons clairs : ce changement exige davantage de votre équipe. La main-d’œuvre du futur devra continuellement apprendre, s’adapter et affiner ses compétences pour exploiter efficacement l’IA. Pensez-y comme à une mise à jour de votre système d’exploitation. Le défi pour les dirigeants est de créer un environnement où ce type d’apprentissage permanent est encouragé et, en fin de compte, attendu.
2. La familiarité de la génération Z avec les technologies est le signe d’une tendance plus large à l’adoption rapide de l’IA.
La génération Z arrive sur le marché du travail, et elle a apporté avec elle son état d’esprit « digital-first ». Cette génération a grandi avec la technologie intégrée dans sa vie, car elle n’a jamais connu un monde sans smartphones, sans streaming ou sans algorithmes de médias sociaux. Pour eux, l’IA n’est pas un concept futuriste. Elle est aussi naturelle que l’utilisation de Google ou de WhatsApp. Leur familiarité avec les outils d’IA accélère leur adoption dans tous les secteurs d’activité.
Voici pourquoi cela est important : à mesure que la génération Z gagne en influence sur le marché du travail, son aisance avec l’IA poussera les entreprises à l’adopter plus rapidement. Ils comprennent intuitivement comment intégrer la technologie dans les flux de travail, ce qui constitue un avantage concurrentiel considérable. En effet, si la génération Z peut jouer un rôle de catalyseur, il incombe aux dirigeants de combler le fossé entre les employés férus de technologie et ceux qui pourraient avoir besoin de plus de soutien. L’objectif est de s’assurer que chacun, quel que soit son âge ou ses antécédents, se sente capable d’utiliser efficacement les outils d’IA.
« L’IA est un outil, pas un substitut. Cette génération l’a compris. Elle considère l’IA comme un catalyseur de la créativité et de la réflexion stratégique, et non comme une menace pour son emploi. Votre rôle en tant que dirigeant est de créer une culture d’entreprise où cette perspective s’épanouit et où l’IA devient une extension naturelle des capacités humaines. »
3. Les entreprises doivent intégrer stratégiquement l’IA pour augmenter les capacités humaines
L’IA est incroyablement puissante, mais sans direction claire, elle ne vous mènera pas là où vous voulez aller. Ne pensez pas qu’elle remplace les humains, mais plutôt qu’elle améliore ce qu’ils font le mieux. L’IA peut traiter d’énormes ensembles de données, repérer des tendances et automatiser des tâches répétitives, ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur les décisions qui nécessitent de la créativité et de l’intuition.
L’intégration n’est cependant pas automatique et vous aurez besoin d’une stratégie claire :
- Tout d’abord, définissez ce que l’IA est censée faire dans votre organisation. Par exemple, s’agit-il d’analyser les données des clients, d’améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement ou de fournir des informations pour les décisions stratégiques ? Précisez ces rôles.
- Deuxièmement, veillez à ce que votre équipe sache quand s’appuyer sur l’IA et quand le jugement humain est essentiel. La dernière chose que vous souhaitez, c’est une confiance aveugle dans les résultats de l’IA, et une supervision est indispensable.
- Enfin, formez, formez, formez. L’efficacité de l’IA dépend de celle des personnes qui l’utilisent. Votre équipe doit savoir comment utiliser ces systèmes et comment les remettre en question. Formez-la à poser la question suivante : « Cette recommandation est-elle sensée ? » C’est dans l’équilibre entre les connaissances issues de l’IA et la supervision humaine que la véritable magie opère.
4. La planification stratégique et la préparation des données sont essentielles
La qualité de l’IA dépend des données que vous lui fournissez. Si vos données sont sales, mal organisées, biaisées ou incomplètes, votre système d’IA ne fonctionnera pas efficacement. C’est pourquoi la planification stratégique et la préparation des données sont absolument essentielles. De nombreuses organisations sont confrontées à ce problème, et il n’est pas difficile de comprendre pourquoi. Les données sont souvent dispersées dans des silos, stockées dans des systèmes obsolètes ou ne sont tout simplement pas classées par ordre de priorité. Remédier à cela n’est peut-être pas très prestigieux, mais c’est un travail très important.
Votre première étape ? Nettoyer vos données. Normalisez-les, éliminez les doublons et assurez-vous qu’elles sont exactes. Ensuite, décidez de créer des systèmes d’IA propriétaires, d’utiliser des solutions tierces ou d’adopter une approche hybride. Un système personnalisé vous donne plus de contrôle, mais il est gourmand en ressources. Les solutions tierces sont plus rapides à mettre en œuvre mais peuvent ne pas répondre à tous vos besoins. Souvent, une approche hybride offre le meilleur équilibre entre flexibilité et efficacité.
Enfin, impliquez les bonnes personnes. L’IA n’est pas (et ne devrait pas être) un projet exclusivement informatique. Il s’agit d’une initiative à l’échelle de l’entreprise. Réunissez les équipes chargées de la science des données, du marketing, des opérations et de la direction pour qu’elles s’alignent sur les objectifs. Cette collaboration interfonctionnelle permet de s’assurer que l’IA est intégrée de manière transparente et qu’elle sert les objectifs plus larges de l’entreprise.
« N’oubliez pas qu’il ne s’agit pas d’un effort ponctuel. Les données et la stratégie doivent être constamment affinées pour que vos systèmes d’IA restent pertinents et fiables. »
5. Les progrès de la GenAI incluront des applications proactives
L’IA proactive va changer la donne. À l’heure actuelle, les systèmes d’IA répondent généralement à des commandes, c’est-à-dire que vous posez une question et qu’ils fournissent une réponse. Mais bientôt, ils anticiperont vos besoins avant même que vous ne les connaissiez. Imaginez : un outil d’IA qui connaît vos préférences, analyse vos habitudes et vous propose les bonnes solutions ou les bonnes informations au bon moment.
Par exemple, une IA proactive pourrait organiser votre emploi du temps, rédiger des courriels sur la base des correspondances passées, ou même signaler des opportunités commerciales en analysant les tendances du marché. Cela va au-delà du gain de temps et permet d’améliorer la prise de décision et de créer un flux de travail fluide. Toutefois, comme le dit un dicton populaire, « un grand pouvoir implique de grandes responsabilités ». L’IA proactive s’appuie fortement sur les données des utilisateurs, ce qui soulève des questions cruciales sur la vie privée, la sécurité et l’utilisation éthique.
En tant que responsables, votre rôle est de veiller à ce que ces systèmes soient déployés de manière responsable. La transparence des données est indispensable, car les utilisateurs doivent comprendre ce qui est collecté et pourquoi. Dans le même temps, l’IA proactive doit apporter une réelle valeur ajoutée. Cela signifie qu’il faut aligner ses prédictions sur vos objectifs commerciaux et s’assurer qu’elle s’intègre harmonieusement dans vos flux de travail existants.
6. Modèles hybrides La combinaison des SLM et des LLM dominera l’IA en 2025
En matière de modèles d’IA, il n’y a pas de solution unique. Les modèles linguistiques de petite taille (SLM) et les modèles linguistiques de grande taille (LLM) présentent chacun des avantages distincts, et l’avenir réside dans la combinaison des deux. Considérez les SLM comme des sprinters. Ils sont rapides, efficaces et parfaits pour des tâches spécialisées telles que le résumé de rapports financiers ou la personnalisation d’applications mobiles. En revanche, les LLM sont les marathoniens. Ils sont puissants et polyvalents, capables de gérer des tâches complexes telles que la génération de contenu créatif ou la résolution de problèmes multimodaux.
C’est là que l’approche hybride entre en jeu. En utilisant des SLM pour des tâches étroites et spécifiques à un domaine et des LLM pour des applications plus larges et polyvalentes, vous obtenez le meilleur des deux mondes. Cet équilibre améliore l’efficacité et permet de gérer les coûts et l’évolutivité. Par exemple, AlphaSense exploite les SLM pour des applications ciblées telles que le résumé des appels à bénéfices, ce qui permet de rationaliser les opérations tout en obtenant des résultats précis.
La difficulté pour les dirigeants est de savoir quand et où déployer chaque modèle. Les SLM sont idéaux pour les environnements sensibles à la sécurité ou limités par les coûts, tels que les applications mobiles sur appareil. Les LLM, quant à eux, excellent dans les situations nécessitant un raisonnement de haut niveau et de l’adaptabilité. Combinez ces outils de manière stratégique et vous créerez un écosystème d’IA adapté aux besoins de votre entreprise.
7. La qualité et la validation des données sont essentielles pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA
Les systèmes d’IA ne peuvent créer quelque chose d’exceptionnel que s’ils travaillent avec des ingrédients de qualité. Pour l’IA, ces ingrédients sont vos données. Si vos données sont désordonnées, incomplètes ou biaisées, les résultats de l’IA ne seront pas fiables ou, pire, seront trompeurs. La qualité et la validation des données sont donc des priorités. C’est la base de tout le reste.
Le processus commence par le nettoyage et la normalisation de vos ensembles de données. Vous vous assurez que tout est à sa place, que rien n’est abîmé et que tout est prêt à être utilisé. Vient ensuite la validation. Une méthode efficace est la génération augmentée par extraction (RAG), qui fonde les résultats de l’IA sur des données fiables et spécifiques à un domaine. Cela réduit le risque de désinformation et garantit que vos systèmes d’IA fournissent des résultats fiables.
Les secteurs à fort enjeu comme la santé et la finance ne peuvent pas se permettre d’erreurs, d’où l’importance de la supervision humaine. Les dirigeants doivent mettre en œuvre des protocoles de test rigoureux et s’assurer que les résultats de l’IA sont régulièrement examinés par des experts.
« Lorsque votre équipe sait que les données et les systèmes sont fiables, elle peut utiliser l’IA en toute confiance pour prendre des décisions plus intelligentes. »
8. Les stratégies de déploiement de l’IA doivent inclure un contrôle continu et un retour d’information de la part des utilisateurs.
Le déploiement de l’IA n’est pas un processus qui s’improvise. Il s’agit d’un engagement permanent. Une fois que vos systèmes d’IA sont opérationnels, il est essentiel de les surveiller en permanence pour s’assurer qu’ils restent alignés sur vos objectifs. Il s’agit généralement de suivre les performances, d’identifier les domaines à améliorer et de s’adapter à l’évolution des besoins de l’entreprise.
Le retour d’information des utilisateurs joue un rôle très important à cet égard. Les systèmes d’IA ne valent que par la valeur qu’ils apportent, et les personnes qui les utilisent sont votre meilleure source d’informations. Par exemple, si un chatbot destiné aux clients ne fournit pas les bonnes réponses, vos utilisateurs le remarqueront. En recueillant leurs commentaires et en y donnant suite, vous vous assurez que vos systèmes restent pertinents et efficaces.
Voici la nuance : le suivi et le retour d’information ne peuvent pas être simplement automatisés. Si les outils d’analyse permettent de suivre les mesures de performance, l’intuition humaine est irremplaçable pour comprendre les problèmes plus subtils, comme la frustration des utilisateurs ou les besoins non satisfaits. En tant que leader, vous devez vous assurer que vos équipes disposent des ressources nécessaires pour collecter, analyser et agir sur le retour d’information, afin que vos systèmes d’IA soient en permanence alignés sur vos objectifs commerciaux et sur les attentes des utilisateurs.
Informations clés pour les décideurs
- Déplacement des rôles : L’IA générative automatisera les tâches répétitives, laissant les employés se concentrer sur des rôles stratégiques, créatifs et axés sur l’innovation. Les dirigeants devraient investir dans des programmes de montée en compétences pour préparer les équipes à ces responsabilités en constante évolution.
- Collaboration entre l’homme et l’IA : La main-d’œuvre de demain aura besoin d’une collaboration transparente avec les outils d’IA. Les décideurs devraient donner la priorité à l’intégration de l’IA pour amplifier les forces humaines, telles que la créativité et l’intelligence émotionnelle, plutôt que de les remplacer.
- Préparation des données : Des données propres, organisées et de haute qualité sont essentielles pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA. Les entreprises doivent normaliser les ensembles de données et éliminer les silos pour optimiser les performances de l’IA et éviter les résultats biaisés ou peu fiables.
- Stratégies d’IA évolutives : Une approche hybride combinant des modèles linguistiques de petite et de grande taille donnera les meilleurs résultats. Utilisez des modèles plus petits pour les tâches spécifiques à un domaine et des modèles plus grands pour les applications complexes et adaptatives afin d’équilibrer les coûts, l’efficacité et les performances.
- Systèmes d’IA proactifs : L’IA générative passera d’outils réactifs à des systèmes proactifs qui anticipent les besoins des utilisateurs. Les dirigeants doivent s’assurer que ces systèmes sont conformes aux réglementations en matière de protection de la vie privée et qu’ils offrent une valeur significative aux utilisateurs.
- Contrôle continu : Le déploiement de l’IA nécessite une surveillance continue et un retour d’information de la part des utilisateurs afin de maintenir l’alignement sur les objectifs de l’entreprise. Les organisations devraient mettre en place des équipes dédiées au suivi des performances et à l’amélioration des systèmes d’IA en fonction de l’évolution des besoins.
