Les entreprises investissent des milliards dans l’IA générative
Avec des milliards de dollars investis dans le secteur de l’IA, les entreprises cherchent à exploiter le potentiel de l’IA pour créer de nouvelles applications et améliorer les processus existants. Les investissements croissants ont ciblé un large éventail d’applications, des chatbots qui soutiennent le service à la clientèle aux outils de recherche sophistiqués qui optimisent la recherche d’informations.
Par exemple, Microsoft, Google et Amazon mènent la charge en allouant une grande partie de leurs budgets de R&D à des projets d’IA générative. Selon IDC, les dépenses mondiales en systèmes d’IA devraient atteindre 110 milliards de dollars d’ici 2024, soit un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 20,1 % à partir de 2021.
Des milliards investis dans les chatbots et les outils de recherche pour l’IA
Les chatbots, alimentés par l’IA générative, améliorent les interactions avec les clients grâce à des réponses personnalisées et opportunes – réduisant les temps d’attente et augmentant la satisfaction des clients.
Des entreprises comme Bank of America et Starbucks intègrent des chatbots pilotés par l’IA pour rationaliser le service client et stimuler l’engagement.
Les outils de recherche utilisent l’IA générative pour fournir des résultats de recherche plus précis et plus pertinents, ce qui est particulièrement utile dans les domaines du commerce électronique, de la santé et de la finance, où l’accès rapide à des informations précises est indispensable. Par exemple, Shopify a beaucoup investi dans les capacités de recherche pilotées par l’IA pour aider les commerçants et les clients à trouver les produits plus efficacement, ce qui se traduit par une augmentation des ventes et une fidélisation de la clientèle.
Le vrai défi : De l’engagement de l’IA à la production
Si les entreprises sont désireuses d’investir dans les technologies de l’IA, le déploiement de ces systèmes dans des environnements opérationnels reste un défi complexe. Les méthodes traditionnelles de développement de logiciels, qui reposent sur des processus déterministes, sont souvent insuffisantes pour répondre aux complexités du déploiement de l’IA.
Contrairement aux logiciels classiques, les systèmes d’IA fonctionnent sur la base de résultats probabilistes, ce qui introduit de la variabilité et de l’imprévisibilité dans les cycles de développement. Cette complexité a entraîné un changement dans la manière dont les entreprises abordent le développement de logiciels et l’assurance qualité pour les applications d’IA.
McKinsey indique que seulement 20 % des entreprises sensibilisées à l’IA ont intégré l’IA dans leurs processus opérationnels de base, ce qui indique un écart entre la sensibilisation et la mise en œuvre effective.
Lacunes dans l’engagement de l’IA dans la production
Les pratiques traditionnelles de développement de logiciels, caractérisées par une approche déterministe, ne sont pas adaptées à la nature dynamique de l’IA. Dans un cadre déterministe, les développeurs suivent un chemin linéaire et prévisible avec des étapes claires pour les tests et l’itération. Cette méthode fonctionne bien pour les applications conventionnelles, mais elle est inadéquate pour les systèmes d’intelligence artificielle qui nécessitent un apprentissage et une adaptation constants.
L’IA générative introduit une multitude de variables à chaque étape, de la sélection du modèle et de la qualité des données à la saisie de l’utilisateur et à la compréhension du contexte, ce qui rend difficile la garantie d’une performance et d’une fiabilité constantes.
Les entreprises sont souvent confrontées à des difficultés pour maintenir la qualité, la sécurité et la performance de leurs applications d’IA et, selon Gartner, seuls 53 % des projets d’IA passent du stade du prototype à celui de la production.
Tirer parti du chaos : Le développement non déterministe de l’IA
Comme indiqué précédemment, le développement de l’IA introduit un paradigme non déterministe, où les résultats ne peuvent être prédits avec précision, ce qui crée un environnement complexe pour les développeurs qui doivent gérer simultanément un grand nombre de variables. Les applications d’IA générative dépendent de dizaines de facteurs, notamment la qualité des données d’entraînement, l’efficacité des algorithmes et le contexte des interactions avec l’utilisateur.
Par exemple, un chatbot de service client doit comprendre et répondre de manière appropriée à un large éventail de demandes. Les performances du chatbot dépendent de sa capacité à interpréter les nuances de la langue, l’intention de l’utilisateur et les informations contextuelles. La gestion de ces éléments mobiles nécessite un cadre complet et détaillé pour le suivi et l’évaluation.
Approches classiques de l’évaluation de l’IA
Deux approches principales sont généralement utilisées : l’embauche de talents spécialisés pour gérer les complexités ou la création d’outils internes de manière indépendante. Ces deux stratégies, bien que courantes, s’accompagnent de leurs propres défis et coûts.
Gérer les variables de l’IA avec des talents d’experts
L’embauche de talents permet de faire appel à des experts en IA qui peuvent superviser et gérer les éléments mobiles impliqués dans le développement de l’IA – en mettant l’accent sur le maintien de la qualité, de la sécurité et de la performance des modèles d’IA. Ils ajustent en permanence les modèles, veillent à la qualité des données et affinent les paramètres d’interaction avec l’utilisateur pour que les applications d’IA fonctionnent de manière optimale.
Cela se traduit souvent par une augmentation des frais généraux. Les salaires des experts en IA peuvent être exorbitants, les professionnels expérimentés pouvant atteindre des revenus à six chiffres. Par exemple, les données de Glassdoor indiquent que le salaire moyen d’un ingénieur en IA aux États-Unis est d’environ 114 000 dollars par an, les meilleurs professionnels gagnant beaucoup plus. Le coût de l’intégration, de la formation et de la fidélisation de ces spécialistes doit également être pris en compte, ce qui grève encore davantage le budget.
L’outillage bricolé : La voie du coût élevé
Les entreprises peuvent développer leur propre ensemble d’outils et de cadres pour gérer l’évaluation de leurs modèles d’IA – ce qui implique généralement un investissement important en temps et en ressources, car les équipes internes doivent créer, tester et maintenir ces outils.
Cela a pour effet de détourner l’attention des activités principales de l’entreprise et peut retarder d’autres projets essentiels. Une étude menée par McKinsey montre que seuls 20 % environ des projets d’IA aboutissent effectivement à une production, en partie à cause de l’allocation de ressources considérables nécessaires au développement d’outils internes. De plus, la maintenance de ces outils personnalisés nécessite une attention permanente, ce qui alourdit la charge opérationnelle.
Les quatre composantes de l’évaluation de l’IA de Maxim
La plateforme de Maxim repose sur quatre éléments principaux : la suite d’expérimentation, la boîte à outils d’évaluation, l’observabilité et le moteur de données. Chaque composant est essentiel pour gérer de manière experte le cycle de vie des applications d’IA.
1. Expérimentez librement la suite d’outils de Maxim
L’Experimentation Suite fournit un environnement permettant aux équipes d’itérer et de tester différents aspects de leurs modèles d’IA, y compris un système de gestion de contenu (CMS), un environnement de développement intégré (IDE), un constructeur visuel de flux de travail et des connecteurs vers des sources de données et des fonctions externes.
Les équipes peuvent expérimenter différents messages-guides, modèles et paramètres afin de déterminer les meilleures configurations pour leurs cas d’utilisation spécifiques, ce qui permet d’accélérer le processus de développement et d’identifier rapidement les solutions optimales.
2. Évaluation complète
La boîte à outils d’évaluation de Maxim fournit un cadre unifié pour l’évaluation pilotée par l’IA et l’évaluation pilotée par l’homme – permettant aux équipes d’évaluer quantitativement les améliorations ou les régressions dans leurs applications en utilisant de grandes suites de tests.
La boîte à outils permet de visualiser les résultats de l’évaluation sur des tableaux de bord, couvrant des aspects importants tels que le ton, la fidélité, la toxicité et la pertinence, aidant ainsi les équipes à prendre des décisions éclairées sur les ajustements et les améliorations à apporter au modèle.
3. Gardez une longueur d’avance grâce à l’observabilité de l’IA en temps réel
Le composant Observabilité permet aux utilisateurs de suivre les journaux de production en temps réel et d’effectuer des évaluations automatisées en ligne afin de détecter et de déboguer les problèmes en cours. En surveillant la qualité, la sécurité et les signaux de performance tels que la toxicité, les biais, les hallucinations et les jailbreaks, la plateforme aide à maintenir le niveau de qualité attendu.
Les utilisateurs peuvent définir des alertes en temps réel qui les informent de toute régression des performances, des coûts ou des mesures de qualité, ce qui permet de résoudre les problèmes plus rapidement.
4. Exploitez vos données de manière experte avec le moteur de Maxim.
Le moteur de données est conçu pour améliorer et optimiser les ensembles de données sur la base des informations recueillies par la suite d’observabilité, en conservant et en enrichissant les données pour un réglage fin et une amélioration continue du modèle d’IA. Cela permet de s’assurer que les systèmes d’IA restent précis et fiables au fil du temps, en s’adaptant aux nouvelles données et à l’évolution des conditions.
Comment Maxim accélère le déploiement de l’IA
La plateforme de Maxim accélère considérablement le déploiement des produits d’intelligence artificielle et prétend multiplier par cinq la vitesse de déploiement pour ses premiers partenaires. L’intégration d’outils d’ingénierie rapide, de tests de modèles et de surveillance en temps réel a permis à Maxim de réduire la durée du cycle de développement.
Les premiers partenaires signalent qu’ils ont été en mesure d’itérer rapidement, de dépanner efficacement et de commercialiser leurs solutions d’IA plus rapidement que ne le permettaient les méthodes traditionnelles.
Par exemple, un cycle de développement typique de l’IA implique des phases de test et de validation approfondies, qui peuvent s’étendre sur des mois. Avec Maxim, ce processus est rationalisé par des évaluations automatisées et des boucles de retour d’information en temps réel, ce qui réduit les interventions manuelles et accélère la mise sur le marché.
Contrôle automatisé de la qualité, de la sécurité et de la sûreté
La plateforme de Maxim propose des contrôles de qualité automatisés, axés sur des aspects clés tels que la toxicité, les biais, les hallucinations et les « jailbreaks ». Il est particulièrement utile pour maintenir l’intégrité et la fiabilité des applications d’intelligence artificielle. Maxim aide les entreprises à éviter les pièges potentiels qui pourraient découler de modèles d’IA générant des résultats nuisibles ou biaisés.
Alertes en temps réel en cas de régression des performances, des coûts et de la qualité
Le système d’alerte en temps réel de Maxim surveille les mesures de performance, les implications en termes de coûts et les indicateurs de qualité, et informe les utilisateurs de toute régression. Par exemple, si la latence d’un modèle d’IA augmente de manière inattendue ou si le coût par transaction dépasse un certain seuil, le système alerte immédiatement les membres de l’équipe concernés.
Qui bénéficie le plus des innovations de Maxim ?
B2B, Gen AI, BFSI et Edtech
Maxim cible plusieurs domaines clés où l’évaluation de l’IA est particulièrement difficile et essentielle, notamment la technologie B2B, les services d’IA générative, la banque, les services financiers et l’assurance (BFSI), ainsi que la technologie éducative (Edtech).
- Technologie B2B : Les entreprises de ce secteur exploitent l’IA pour optimiser les opérations, améliorer les interactions avec les clients et développer des produits innovants.
- Services d’IA générative : Les entreprises qui fournissent des services pilotés par l’IA bénéficient d’une fiabilité et d’une performance accrues des modèles.
- BFSI : Les institutions financières exigent une évaluation rigoureuse de l’IA pour se conformer aux normes réglementaires et protéger les données sensibles.
- Edtech : les plateformes éducatives utilisent l’IA pour des expériences d’apprentissage personnalisées, ce qui nécessite des algorithmes précis et exempts de préjugés.
Fonctionnalités adaptées aux entreprises
Maxim fournit une série d’outils spécialisés conçus pour répondre aux besoins complexes des entreprises clientes :
- Contrôles d’accès basés sur les rôles : Assure que seul le personnel autorisé peut accéder aux modèles d’IA et les modifier, améliorant ainsi la sécurité et la conformité.
- Outils de conformité et de collaboration : Facilite le respect des réglementations sectorielles et favorise un travail d’équipe homogène entre les différents services.
- Options de déploiement en cloud privé virtuel : Fournit un environnement sécurisé et isolé pour le déploiement de solutions d’intelligence artificielle, répondant aux exigences de sécurité strictes que les entreprises clientes imposent généralement.
Comment Maxim se positionne-t-il par rapport à Dynatrace et Datadog ?
Maxim est en concurrence avec des entreprises bien financées comme Dynatrace et Datadog, qui sont connues pour leurs solutions de surveillance des performances et d’observabilité. Alors que ces concurrents se concentrent sur des phases spécifiques du développement de l’IA, Maxim se distingue en offrant une solution intégrée, de bout en bout, qui simplifie le processus de développement de l’IA en fournissant tous les outils nécessaires au sein d’une plateforme unique.
Dernières réflexions
Les décideurs d’entreprise doivent examiner attentivement l’impact transformateur de l’évaluation rationalisée de l’IA sur l’agilité et l’innovation de leur organisation. Des outils d’évaluation complets comme Maxim peuvent réduire considérablement le temps de développement, améliorer la qualité des déploiements d’IA et stimuler l’efficacité opérationnelle globale.
Sur des marchés concurrentiels, accélérer votre temps de mise sur le marché tout en vous assurant que les solutions d’IA sont robustes et fiables est essentiel pour positionner votre entreprise en tant que leader innovant de l’industrie.
