Petits modèles linguistiques (SLM)
Parlons des petits modèles linguistiques (SLM). Il ne s’agit pas simplement de versions plus petites des grands modèles de langage (LLM) qui font la une des journaux, mais une manière plus intelligente de faire des affaires. Les SLM se concentrent sur la fourniture de solutions d’IA ciblées et efficaces pour des tâches, des industries et des domaines spécifiques. Imaginez un outil qui consomme moins d’énergie, s’intègre plus facilement dans vos systèmes existants et coûte moins cher, tout en produisant des résultats extrêmement précis. Telle est la promesse des SLM.
Pourquoi sont-ils importants ? Les LLM tels que le GPT-4 sont incroyablement puissants, mais ils sont également gourmands en ressources. La formation de ces modèles peut consommer la même quantité d’énergie que l’alimentation d’une petite ville. Les SLM, en revanche, sont conçus pour la durabilité. Gartner les définit comme des modèles comportant moins de 10 milliards de paramètres, toujours sophistiqués, mais optimisés pour des besoins spécifiques.
« Les SLM sont plus rapides, moins chers et, franchement, plus pratiques pour la plupart des organisations ».
Il est difficile d’ignorer les statistiques. Un sondage Harris a révélé que 75 % des décideurs informatiques pensent que les SLM sont plus performants que les LLM en termes de rapidité, de coût et de retour sur investissement. Les secteurs qui dépendent de la précision, comme les soins de santé, le droit et la finance, adoptent déjà ces modèles. Forrester prévoit même une augmentation de 60 % de l’adoption des SLM en 2025. Si votre entreprise cherche à concilier innovation et efficacité, les SLM sont la voie à suivre.
L’IA prédictive
L’IA générative est peut-être le mot à la mode, mais n’oublions pas l’IA prédictive. Elle est idéale pour prévoir la demande, optimiser les chaînes d’approvisionnement et prévoir les besoins en maintenance. Il s’agit de résoudre des problèmes réels de manière fiable et efficace.
La différence essentielle ? L’IA prédictive analyse les données historiques pour anticiper les résultats futurs. L’IA générative crée quelque chose d’entièrement nouveau, comme du texte ou des images. Si l’IA générative est idéale pour les tâches créatives, l’IA prédictive est plus adaptée aux scénarios dans lesquels la précision et la fiabilité sont essentielles.
Jayesh Chaurasia, de Forrester, prévoit que plus de 50 % des cas d’utilisation de l’IA en entreprise reviendront à l’IA prédictive d’ici 2025. Il s’agit d’un recentrage sur ce qui fonctionne. Les applications d’IA prédictive, comme la prévision de la demande ou l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, offrent un retour sur investissement mesurable et réduisent les risques. Combinez cela avec l’IA générative et vous débloquez de nouvelles possibilités : des prédictions qui guident la création, ce qui rend vos investissements en IA encore plus efficaces.
IA générative
En 2024, de nombreuses entreprises se sont lancées dans des projets pilotes d’IA générative, mais ont dû faire face à des coûts élevés et à des résultats incertains. Aujourd’hui, la donne est en train de changer. En 2025, les entreprises passeront de l’expérimentation à la mise en œuvre.
L’IA générative crée de nouveaux contenus, qu’il s’agisse de textes, d’images ou de vidéos. Elle s’appuie sur des méthodes d’apprentissage profond telles que les les réseaux adversoriels génératifs (GAN), qui permettent à l’IA de générer des résultats presque humains. Mais la véritable puissance de l’IA réside dans sa capacité à générer de la valeur. Imaginez l’automatisation de la création de contenu, la simplification des flux de travail ou l’amélioration des interactions avec les clients à grande échelle.
Les chiffres sont éloquents. Forrester prévoit que d’ici 2025, 750 millions d’applications intégreront de grands modèles de langage. Le marché devrait passer de 1,59 milliard de dollars en 2023 à 259,8 milliards de dollars en 2030. Les entreprises doivent améliorer la collaboration entre les équipes informatiques et commerciales, donner la priorité à des données de haute qualité et ancrer leurs efforts en matière d’IA sur des objectifs clairs.
« En bref, la prochaine phase de l’IA générative sera axée sur les résultats. Concentrez-vous sur ce qui compte, et le reste suivra. »
IA agentique
L’IA agentique est le nouveau jouet dont tout le monde parle. Ces systèmes d’IA spécifiques à un domaine sont conçus pour exécuter des tâches complexes et autonomes en s’appuyant sur des modèles multiples et des techniques avancées. Cela semble incroyable, n’est-ce pas ? Mais la réalité est là : si la promesse est là, l’exécution a encore beaucoup de chemin à parcourir.
Pourquoi ce retard ? L’IA agentique repose sur des composants tels que la génération assistée par récupération (RAG), qui associe des modèles pré-entraînés à la récupération de données en temps réel. Il s’agit d’un concept puissant, mais l’alignement de ces éléments mobiles pour obtenir des résultats cohérents constitue un obstacle majeur. Selon Gartner, cette technologie n’aura pas atteint son plein potentiel avant au moins deux ans.
Ce n’est pas un défi technique. Une enquête de Capital One a révélé que 70 % des technologues passent des heures à résoudre des problèmes de données, ce qui limite leur capacité à développer des solutions d’IA avancées. En conséquence, Forrester prévoit que 75 % des entreprises qui tenteront de créer leurs propres agents d’IA en 2025 échoueront et opteront plutôt pour des solutions tierces. Ce qu’il faut retenir ? Pour l’instant, concentrez-vous sur la construction d’une base de données solide et sur un partenariat avec des fournisseurs de confiance pendant que la technologie mûrit.
L’IA multimodale
Imaginez des systèmes d’IA qui ne se contentent pas de traiter du texte, mais qui intègrent des images, des vidéos et du son pour créer une compréhension plus riche du monde. C’est ce qu’on appelle l’IA multimodale. Elle est très importante pour les industries qui dépendent de divers flux de données, depuis les soins de santé et les services financiers jusqu’aux véhicules autonomes.
Le concept est simple : au lieu d’entraîner un modèle d’IA à traiter un seul type d’entrée, l’apprentissage multimodal combine plusieurs types de données. Cela permet à l’IA d’identifier des schémas et des corrélations qui pourraient échapper à un système à mode unique. Par exemple, dans le domaine des soins de santé, la combinaison de l’historique du patient et de l’imagerie médicale peut conduire à des diagnostics plus précis. Dans la conduite autonome, l’intégration des données LiDAR, GPS et de la caméra améliore la navigation et la sécurité.
Le potentiel est énorme. Les organisations auront besoin de données diversifiées et de grande qualité, ainsi que de la capacité de les intégrer dans des modèles cohérents. Forrester considère l’IA multimodale comme un domaine clé de croissance en 2025, avec des applications qui se développent déjà dans des secteurs tels que les diagnostics médicaux et les véhicules autonomes. Si votre entreprise n’a pas encore exploré cette voie, c’est le moment.
Le succès de l’IA en 2025
Voici la vérité sur le succès de l’IA : il ne s’agit pas seulement de technologie, mais aussi de leadership, de qualité des données et de développement des talents. Sans ces fondements, même les systèmes d’IA les plus avancés n’atteindront pas leur but.
Commençons par les données. L’IA ne vaut que ce que valent les informations que vous lui fournissez. Pourtant, 70 % des technologues déclarent passer des heures par jour à résoudre des problèmes de données, selon Capital One. C’est pourquoi les entreprises ont besoin de Chief Data Officers (CDO) intégrés à leurs équipes informatiques pour diriger les initiatives d’IA et garantir la qualité des données. Forrester prévoit que 30 % des DSI intégreront des CDO dans leurs équipes d’ici 2025, une tendance qui gagne déjà du terrain.
Le leadership est un autre élément clé. Une collaboration étroite entre les parties prenantes techniques et commerciales est essentielle pour aligner les initiatives d’IA sur les objectifs stratégiques. Les CDO ne se contentent plus d’assurer la liaison ; ils doivent être des décideurs clés qui conduisent le changement et assurent le retour sur investissement.
Enfin, le développement des talents n’est pas négociable. L’écart entre les besoins des entreprises en matière d’IA et les compétences de la main-d’œuvre ne cesse de se creuser. La mise à niveau des employés et l’attraction des meilleurs talents feront la différence entre être à la traîne et être en tête du peloton. En résumé, si vous voulez gagner avec l’IA, concentrez-vous sur l’essentiel : les personnes, les processus et les données.
Les préoccupations en matière de durabilité
L’impact de l’IA sur l’environnement est une préoccupation croissante, et les chiffres sont stupéfiants. La formation d’un LLM comme le GPT-3 a consommé 500 tonnes de carbone, soit l’équivalent de l’énergie d’une petite ville. Alors que les entreprises cherchent à réduire leur empreinte carbone, les petits modèles de langage (SLM) deviennent une alternative attrayante.
Les SLM ne sont pas seulement plus petits, ils sont aussi plus intelligents en termes d’utilisation des ressources. Ils offrent précision et efficacité sans les coûts énergétiques massifs des LLM. Emmanuel Walckenaer, PDG d’Yseop, souligne leur valeur dans des secteurs très réglementés comme les soins de santé et la finance, où l’on peut éviter le gaspillage dû à des modèles trop complexes. Gartner souligne également leur rôle dans l’amélioration de la spécialisation des tâches tout en réduisant les coûts et les risques.
Les GDT permettent aux entreprises d’atteindre leurs objectifs en matière d’IA tout en s’alignant sur des objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) plus larges. Les petits modèles sont meilleurs pour la planète et pour les affaires.
Principaux enseignements
- Les petits modèles linguistiques (SLM) : Les entreprises adoptent de plus en plus les SLM pour leur rentabilité, leur déploiement plus rapide et leur précision spécifique à l’industrie. Les dirigeants devraient explorer les SLM pour optimiser les investissements dans l’IA et réduire les coûts énergétiques sans sacrifier les performances.
- La résurgence de l’IA prédictive : Plus de 50 % des cas d’utilisation de l’IA en 2025 se concentreront sur des applications prédictives telles que la prévision de la demande et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Les décideurs devraient intégrer l’IA prédictive pour bénéficier d’une fiabilité éprouvée et d’un retour sur investissement mesurable.
- Mise à l’échelle de l’IA générative : Les entreprises passeront de projets pilotes expérimentaux à des déploiements en production, en mettant l’accent sur des résultats mesurables et sur la collaboration entre les équipes informatiques et commerciales. L’alignement des stratégies d’IA sur les objectifs fondamentaux de l’entreprise est un gage de réussite.
- Leadership et talents : Le perfectionnement et l’intégration des Chief Data Officers dans les équipes informatiques seront essentiels pour combler le fossé entre les aspirations en matière d’IA et l’exécution. Donnez la priorité à la mise en place d’écosystèmes de données solides et à la formation de talents prêts pour l’IA.
- Des modèles d’IA plus intelligents : Les préoccupations en matière de développement durable concernant les LLM suscitent l’intérêt pour les SLM, qui permettent de réduire les coûts de calcul et l’impact sur l’environnement. Les dirigeants devraient donner la priorité aux modèles économes en énergie pour atteindre les objectifs ESG et réduire les déchets opérationnels.
