Une enquête récente de SolarWinds, réalisée auprès de près de 700 technologues d’entreprise, détaille les appréhensions concernant l’état de préparation à l’IA.
Moins de la moitié de ces professionnels pensent que les bases de données internes de leur entreprise sont prêtes pour le déploiement de l’IA. Ce scepticisme s’explique par des inquiétudes concernant la qualité, la cohérence et les capacités d’intégration des données, qui sont essentielles pour une mise en œuvre efficace de l’IA.
Plus d’un tiers des personnes interrogées se disent particulièrement préoccupées par les données utilisées pour former les grands modèles linguistiques (LLM).
Les préoccupations portent notamment sur la précision, la partialité et l’exhaustivité des données d’apprentissage. Étant donné que les LLM ont besoin de grandes quantités de données pour fonctionner de manière optimale, toute déficience dans les données sous-jacentes peut nuire de manière significative aux performances et aux résultats de l’IA.
La qualité et l’intégrité des données d’apprentissage sont essentielles car elles influencent directement la fiabilité des résultats de l’IA.
Les grands paris sur l’IA
Malgré ces réserves, les entreprises prennent des engagements financiers importants en faveur des technologies de l’IA. Près de deux tiers des organisations interrogées ont investi 5 millions de dollars ou plus dans des capacités d’IA émergentes.
Près d’un tiers des entreprises ont alloué plus de 25 millions de dollars aux progrès de l’IA.
Ce niveau d’investissement souligne la priorité stratégique accordée à l’IA, reflétant l’importance qu’elle revêt pour l’obtention d’un avantage concurrentiel. Les investissements doivent porter à la fois sur l’acquisition de technologies et de talents, sur l’infrastructure et sur le développement de solutions fondées sur l’IA et adaptées aux besoins spécifiques des entreprises.
L’optimisme de l’IA rencontre la réalité
Les professionnels de l’informatique sont optimistes quant au potentiel des grands modèles linguistiques (LLM). Ces modèles sont utilisés pour automatiser divers processus informatiques, ce qui réduit considérablement les charges de travail manuelles et les inefficacités opérationnelles.
Grâce à l’apprentissage automatique, les entreprises peuvent améliorer leur capacité à détecter les anomalies, ce qui permet d’identifier et de résoudre les problèmes techniques avant qu’ils ne s’aggravent. Les LLM jouent également un rôle clé dans la maintenance prédictive et la résolution de problèmes en temps réel, améliorant ainsi la fiabilité et le temps de fonctionnement des systèmes.
L’intégration des LLM dans les opérations informatiques est considérée comme un élément clé de la mise en place d’infrastructures technologiques plus intelligentes et plus résistantes.
Trouver un équilibre entre la croissance de l’IA et les préoccupations en matière de sécurité
La progression rapide des technologies d’IA générative a suscité de vives inquiétudes quant à la qualité et à la sécurité des données chez les praticiens de l’informatique.
Si près de 90 % du personnel et des responsables informatiques ont une vision positive de l’IA, plus de la moitié d’entre eux ont besoin de preuves concrètes de ses avantages. La demande de preuves tangibles est motivée par le désir de valider l’efficacité de l’IA à fournir une valeur commerciale mesurable.
Par ailleurs, près de la moitié des professionnels interrogés ont eu des expériences négatives avec l’IA, principalement en ce qui concerne la confidentialité des données et les problèmes de sécurité. Les expériences négatives mettent en évidence les vulnérabilités associées au déploiement de l’IA, telles que l’accès non autorisé à des données sensibles, les violations et l’utilisation potentiellement abusive des informations générées par l’IA. L’adoption rapide de l’IA soulève également des considérations éthiques, notamment en ce qui concerne la transparence et la responsabilité des processus décisionnels de l’IA.
Le double défi de tirer parti des capacités de l’IA tout en atténuant ses risques reste une priorité absolue pour les responsables informatiques.
Construire pour l’avenir
Krishna Sai, vice-président de l’ingénierie chez SolarWinds, souligne l’importance de développer l’IA comme une solution durable plutôt que comme une tendance éphémère.
Il est facile de se laisser emporter par l’enthousiasme que suscitent les nouvelles innovations.
Sans une stratégie réfléchie et complète, les mises en œuvre de l’IA peuvent rapidement devenir obsolètes ou ne pas apporter de valeur à long terme. Une stratégie durable en matière d’intelligence artificielle comporte plusieurs éléments clés :
- Intégrité et qualité des données : Il est essentiel de s’assurer que les données utilisées pour former et exploiter les systèmes d’IA sont exactes, complètes et exemptes de biais. Une mauvaise qualité des données peut conduire à des résultats d’IA erronés, ce qui réduit la confiance dans la technologie.
- Évolutivité : Les solutions d’IA doivent être conçues pour s’adapter à la croissance de l’organisation. Cela signifie qu’il faut disposer de l’infrastructure et des ressources nécessaires pour prendre en charge des volumes de données croissants et des modèles d’IA plus complexes au fil du temps.
- Éthique et gouvernance : Il est essentiel d’établir des cadres de gouvernance solides qui tiennent compte des considérations éthiques, de la confidentialité des données et de la conformité aux réglementations. Cela permet d’atténuer les risques et de favoriser un environnement responsable en matière d’IA.
- Amélioration continue : Les technologies et les méthodologies de l’IA sont en constante évolution. Une stratégie d’IA durable comprend des mécanismes de mise à jour régulière, de recyclage des modèles et d’intégration des dernières avancées pour rester compétitif.
Surmonter les obstacles à la sécurité et les craintes d’adoption
Les organisations utilisent également l’IA pour optimiser leur infrastructure informatique. Il s’agit notamment de gérer les ressources du cloud, d’équilibrer les charges de travail et de maintenir les performances optimales des applications et des services.
Plus d’un tiers des entreprises utilisent actuellement des outils d’IA pour rationaliser les opérations informatiques.
La sécurité reste une préoccupation majeure des professionnels de l’informatique lorsqu’il s’agit d’adopter l’IA. Près d’un quart des professionnels de l’informatique considèrent les problèmes de sécurité comme l’obstacle le plus important à l’adoption de l’IA. Les inquiétudes portent sur les vulnérabilités potentielles que les systèmes d’IA peuvent introduire, telles que les violations de données, l’accès non autorisé et l’utilisation abusive des informations générées par l’IA.
Pour répondre à ces préoccupations, une majorité (72 %) des répondants à l’enquête préconise un renforcement de la réglementation gouvernementale afin d’améliorer la sécurité de l’IA. Ils estiment que les cadres réglementaires peuvent fournir des lignes directrices et des normes claires pour le développement et le déploiement de l’IA, ce qui peut contribuer à atténuer les risques et à renforcer la confiance dans les technologies de l’IA. Les mesures de sécurité que les organisations peuvent mettre en œuvre sont les suivantes :
- Chiffrement robuste : Protection des données au repos et en transit à l’aide de techniques de cryptage avancées.
- Contrôles d’accès : Mise en place de contrôles d’accès stricts pour s’assurer que seul le personnel autorisé peut accéder aux données sensibles et aux systèmes d’intelligence artificielle.
- Audits réguliers : Effectuer régulièrement des audits et des évaluations de la sécurité afin d’identifier les vulnérabilités et d’y remédier.
- Plans d’intervention en cas d’incident : Élaborer et tenir à jour des plans complets de réponse aux incidents afin de remédier rapidement à toute violation de la sécurité ou à tout problème.
Ce qu’il faut savoir
L’enquête révèle des investissements substantiels dans l’IA au sein de diverses organisations, l’une des principales conclusions étant que nprès de 66 % des entreprises ont investi 5 millions de dollars ou plus dans des capacités d’IA et environ 33 % des entreprises ont alloué plus de 25 millions de dollars aux technologies d’IA.Près de 90 % du personnel informatique et des dirigeants ont une opinion positive de l’IA, ce qui témoigne d’un optimisme généralisé quant à ses avantages potentiels.
Malgré ce sentiment positif, plus de 50 % des personnes interrogées expriment le besoin de preuves plus tangibles des avantages de l’IA. Les demandes de preuves montrent l’importance de démontrer les résultats clairs et mesurables des investissements dans l’IA.
Quand l’IA dérape
Près de 50 % des professionnels interrogés ont connu des incidents négatifs avec l’IA, principalement liés à des problèmes de confidentialité et de sécurité des données.
Les expériences négatives montrent les défis et les risques associés à la mise en œuvre de l’IA.
Un pourcentage significatif de 72 % des personnes interrogées est favorable à un renforcement de la réglementation gouvernementale pour répondre aux préoccupations en matière de sécurité. Ce soutien suggère un désir de normes et de lignes directrices claires pour atténuer les risques et améliorer la sécurité du déploiement des technologies de l’IA.
Principaux enseignements
Les entreprises investissent des millions dans les capacités d’IA, motivées par le potentiel des grands modèles de langage pour transformer les opérations informatiques. Toutefois, les préoccupations concernant la préparation des données, la sécurité et le besoin de preuves tangibles des avantages de l’IA persistent.
