D’après Gartner, 80% des entreprises auront adoptés des API d’IA générative (GenAI) ou déployé leurs propres modèles d’ici 2026.
C’est un coup d’accélérateur sans précédent que vont connaître les entreprises en matière d’IA. A en croire un récent rapport du cabinet d’études Gartner, 80% des entreprises utiliseront des interfaces ou des modèles de programmation d’application (API) GenAI et/ou auront déployé leurs propres applications d’IA d’ici 2026. A titre de comparaison, actuellement elles sont moins de 5% à avoir franchi le cap.
« La demande d’IA générative augmente dans de nombreux secteurs, tels que la santé, les sciences de la vie, le droit, les services financiers et le secteur public. » prédit Arun Chandrasekaran, vice-président analyste distingué chez Gartner.
Trois technologies clés
Gartner a identifié trois technologies qui seront le plus présentes au sein des organisations. A savoir : les applications GenAI, les modèles de base d’IA et la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l’IA (AI TRiSM - Trust, Risk, and Security Management).
On ne présente plus les applications de GenAI comme ChatGPT, qui permettent à un utilisateur de réaliser une tâche spécifique, lui permettant en théorie d’améliorer sa productivité. « Le modèle le plus courant pour les capacités intégrées à GenAI aujourd'hui est le text-to-X, qui démocratise l'accès des travailleurs à ce qui était autrefois des tâches spécialisées, via une ingénierie rapide utilisant le langage naturel », détaille Arun Chandrasekaran. Ces technologies, pour se démocratiser, doivent encore lever certains obstacles comme les hallucinations et les imprécisions.
Les indispensables modèles de base
Seconde technologie : les modèles de base. Ce sont sur eux que sont basés les applications d’IA générative. « Les modèles de base feront progresser la transformation numérique au sein de l'entreprise en améliorant la productivité de la main-d'œuvre, en automatisant et en améliorant l'expérience client et en permettant la création rentable de nouveaux produits et services », prophétise Arun Chandrasekaran. Gartner estime que les modèles de bases seront à la genèse de 60% des cas d’utilisation du traitement du langage naturel (NLP), contre moins de 5 % en 2021.
Dernier volet, AI TRiSM, pour Trust, Risk, and Security Management. Cette dénomination correspond aux solutions et techniques qui garantissent la gouvernance, la fiabilité, l’équité, la robustesse, l’efficacité et la protection des données des modèles d’IA.
« Des résultats inexacts, contraires à l’éthique ou involontaires de l’IA, des erreurs de processus et des interférences d’acteurs malveillants peuvent entraîner des failles de sécurité, des pertes ou des responsabilités financières et de réputation, ainsi que des préjudices sociaux », prévient Chandrasekaran. Autant de problème qui doivent être traités afin de ne pas exposer les organisations et que les technologies d’IA se démocratisent effectivement.