Selon les estimations actuelles, le chiffre d’affaires des logiciels utilisant l’IA générative passera de 40 milliards de dollars en 2022 à environ 1,3 billion de dollars au cours des 10 prochaines années (source : Bloomberg Intelligence). Un exemple concret est l’assistant IA « Github Copilot » qui aide les développeurs de logiciels dans leur travail quotidien. Une étude a mesuré les gains de productivité et a constaté qu’un développeur utilisant cette technologie travaille en moyenne 55 % plus efficacement. Un autre exemple est Microsoft 365 Copilot, publié en novembre, qui peut créer des présentations, rédiger des e-mails et résumer des réunions.
Le paysage de l’IA générative est devenu si vaste qu’il est difficile pour les entreprises de se lancer dans ce domaine technologique essentiel. C’est pourquoi nous avons développé le GenAI Maturity Model, qui, outre l’auto-évaluation, fournit une feuille de route concrète.
GenAI Maturity Model
Le GenAI Maturity Model comprend quatre étapes successives – Junior, Senior, Principals et Partners – qui se réfèrent au niveau de maturité des entreprises dans le domaine de l’IA générative.
JUNIORS
L’entrée dans le monde de GenAI commence par l’utilisation d’outils disponibles tels que ChatGPT ou Bart. Cette étape représente un point de départ solide pour identifier les potentiels d’optimisation. Cependant, toute l’étendue n’est mise à disposition que par les versions payantes – comme GPT 4. Il est impératif de désactiver le paramètre Chat history & training dans un contexte professionnel. Bien que les chats ne soient alors plus enregistrés, le fabricant OpenAI est officiellement autorisé à utiliser les historiques de chat pour l’entraînement des modèles, pour des raisons de protection des données et de sécurité des informations dans l’entreprise, le paramètre doit donc être désactivé. De plus, la barrière entre l’intelligence artificielle et les applications/données pertinentes pour l’entreprise limite l’utilisation, car toutes les données doivent être fournies manuellement.
La création de requêtes d’utilisateurs liées à l’entreprise – comme « » Écrivez au nouveau prospect max.mustermann@firma.de un e-mail et informez-le de notre nouveau produit XYZ. Vous trouverez ci-dessous les informations sur notre produit XYZ… » – e xige la suppression de ces obstacles, ce qui fait l’objet de notre prochaine étape Senior.
SENIORS
Un Senior utilise l’intégration d’outils GenAI dans des programmes standard tels que Microsoft 365 Copilot, Salesforce et Atlassian Intelligence. Cela permet une application simple, rentable et puissante qui peut accéder à des pools de données isolés – comme une base de données SAP – d’une entreprise. Voici un exemple de requête :
» Écrivez au nouveau prospect max.mustermann@firma.de un e-mail et informez-le de notre nouveau produit XYZ (voir SAP)
Cependant, il n’y a pas de communication entre les différentes applications, et tous les pools de données ne sont pas disponibles via l’application GenAI. Pour une utilisation spécifique à l’entreprise, il est judicieux de procéder à d’autres spécialisations afin d’exploiter pleinement le potentiel de GenAI dans l’entreprise et d’utiliser consciemment l’IA générative comme avantage concurrentiel. Cela nous amène à la prochaine étape Principals.
PRINCIPALS
Au lieu de simplement suivre le mouvement avec la grande masse de Senior, les Principals vont un pas plus loin. En développant leurs propres outils GenAI, par exemple sur la base de modèles linguistiques via Azure, OpenAI, Aleph Alpha et Pincone, des solutions sur mesure peuvent être réalisées pour des cas d’utilisation spécifiques. Grâce à l’intégration de données inter-systèmes – comme l’intégration supplémentaire du calendrier Outlook, du lecteur réseau ou de tout autre pool de données – l’énorme potentiel de l’IA générative peut être exploité. Un exemple de requête serait :
» Écrivez au nouveau prospect max.mustermann@firma.de un e-mail et informez-le de notre nouveau produit XYZ (voir SAP), joignez mes disponibilités afin que nous puissions directement organiser un appel (Outlook). »
En résumé, un aperçu schématique des étapes :
PARTNERS
Pour en rajouter une couche après le Principal, les entreprises du niveau Partner développent leurs propres modèles linguistiques. Ce qui semble souhaitable n’est souvent pas nécessaire et est principalement laissé aux grandes équipes de recherche. Bien que l’intégration directe des connaissances dans l’entraînement d’un modèle permette d’atteindre un niveau maximal de spécialisation et d’adaptabilité, cela implique également un temps et des coûts considérables. Dans la plupart des cas, l’utilisation d’un modèle linguistique existant au niveau Principal couvre déjà de manière optimale la plupart des besoins des entreprises.
Processus
Les outils GenAI permettent non seulement d’automatiser les flux de travail, mais aussi de simplifier l’acquisition d’informations et la communication, ce qui réduit les processus de décision. Cette tendance persistante se renforcera encore dans les années à venir et permettra aux entreprises d’acquérir un avantage concurrentiel significatif.
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