Pourquoi les attentes élevées en matière d'IA générative d'entreprise se concrétisent-elles plus rapidement que les innovations technologiques précédentes ?
L'IA générative a fait l'objet de prédictions étonnantes depuis qu'OpenAI a lancé ChatGPT en novembre 2022. La technologie innovante a ébloui les utilisateurs et son adoption rapide a suscité l'incertitude et la crainte d'une IA générative incontrôlée. Des appels ont été lancés en faveur d'une réglementation et des personnalités ont mis en garde l'humanité contre les risques encourus dans des lettres ouvertes appelant à une pause dans le développement de l'IA. L'engouement pour l'IA était omniprésent dans le monde des affaires, les dirigeants reconnaissant la capacité de l'IA générative à synthétiser rapidement de grandes quantités de données, à répondre à des requêtes et à recommander des actions.
Pourtant, malgré l'adoption rapide d'outils d'IA génériques tels que ChatGPT et les affirmations concernant toutes sortes de changements spectaculaires, le battage médiatique initial a dépassé la réalité en termes d'aspects bénéfiques et de conséquences désastreuses. Il fallait s'attendre à ce que l'enthousiasme s'estompe naturellement, comme peuvent en témoigner tous ceux qui ont été témoins de cycles antérieurs tels que l'internet, l'informatique en nuage, la téléphonie mobile et la blockchain. Malgré tout, un enthousiasme discret se développait à propos de quelque chose de profond : La façon dont l'IA générative améliore considérablement la productivité et augmente la précision des décisions dans de nombreux cas d'utilisation en entreprise dans de nombreux secteurs verticaux.
L'euphorie initiale concernant l'IA d'entreprise n'était pas fausse, elle était simplement précoce et incomplète. La réalisation des avantages de l'innovation prend historiquement plus de temps que les attentes initiales, car la technologie et ses utilisations mûrissent, et c'est ce qui se passe avec l'IA d'entreprise, car l'IA générative est combinée à l'IA prédictive déjà établie pour créer des applications verticales puissantes et ciblées.
Ce phénomène, qui consiste à surestimer l'impact à court terme de la technologie et à en sous-estimer l'effet à long terme, est connu sous le nom de "loi d'Amara". Nommée d'après Roy Amara, chercheur, scientifique et futurologue américain qui fut président de l'Institute for the Future de Stanford de 1971 à 1990, cette loi a été observée dans les années 1960.
Le cofondateur de Microsoft et ancien président-directeur général, Bill Gates, est parvenu à une conclusion similaire dans son livre de 1995 intitulé "The Road Ahead", mais il a ajouté plus de précision au calendrier. Le point de vue de M. Gates était le suivant : "Nous surestimons toujours le changement qui se produira dans les deux prochaines années et sous-estimons le changement qui se produira dans les dix prochaines années. Ne vous laissez pas bercer par l'inaction".
Par coïncidence, 1995 a été l'année où Gartner a introduit son cycle d'engouement et a établi un cadre pour la manière dont les nouvelles technologies évoluent d'un pic d'attentes élevées à un creux de désillusion, puis à une pente d'illumination et enfin à un plateau de productivité.
La loi d'Amara s'applique-t-elle à l'IA générative ?
Le monde de la technologie a changé de manière spectaculaire au cours des dernières décennies. Le rythme du changement s'est accéléré et a donné naissance à l'axiome selon lequel le changement ne s'est jamais produit aussi rapidement et ne se produira plus jamais aussi lentement. Ce concept de changement exponentiel, connu sous le nom de "loi de l'accélération des retours", a été introduit par le futurologue et informaticien Ray Kurzweil dans son livre de 1999 intitulé "L'âge des machines spirituelles".
C'est certainement le cas de l'IA générative, où les progrès rapides ont réduit l'écart entre le battage médiatique et la création de valeur. Par exemple, les entreprises des principaux secteurs verticaux voient déjà les avantages de l'IA générative à un rythme accéléré grâce aux innovations de SymphonyAI qui combinent l'IA prédictive et l'IA générative dans des produits d'entreprise. Par exemple :
- Les institutions financières augmentent la productivité des enquêteurs jusqu'à 70 % grâce au Sensa Copilot. Il aide les institutions à lutter contre le blanchiment d'argent en identifiant plus rapidement et plus précisément les tentatives de crime financier et en aidant à rédiger des rapports d'activité suspecte et des récits d'enquête.
- Les détaillants améliorent la satisfaction des clients en utilisant le Copilote Category Manager pour comprendre le comportement des clients et déterminer les assortiments de produits optimaux. Le Copilote Demand Planner aide les utilisateurs à accroître la précision des prévisions de la demande et l'efficacité globale de la chaîne d'approvisionnement, tout en permettant la planification de scénarios de type "what if".
- Les fabricants améliorent l'efficacité opérationnelle, réduisent les coûts et améliorent la prise de décision grâce à l'IRIS Copilot. Il utilise l'IA générative pour révolutionner les flux de travail industriels, combinée à des compétences spécifiques à l'industrie pour la performance des usines, la fabrication numérique et les travailleurs connectés.
- Le SymphonyAI Media Copilot aide les vendeurs de contenu à comprendre les modèles de distribution, les tendances d'audience et les performances par le biais d'une interface en langage naturel.
- Les organisations informatiques d'entreprise utilisent la suite de copilotes Apex Enterprise AI pour améliorer la productivité des utilisateurs en automatisant et en accélérant la découverte d'informations provenant de départements disparates.
Toutes ces innovations sont arrivées sur le marché bien plus rapidement que ce que Gates avait imaginé il y a près de 30 ans, si l'on considère que le deuxième anniversaire de ChatGPT est en novembre 2024. Et ce ne sont là que quelques exemples de la rapidité avec laquelle l'IA générative pour l'entreprise a progressé. Il existe des produits réels sur le marché qui créent une valeur réelle, et des dizaines d'autres sont en cours de développement, qui aideront les entreprises à améliorer leurs performances à un rythme bien plus rapide que ce que les grands noms de la technologie avaient envisagé il y a plusieurs décennies.
La révolution silencieuse de l'IA d'entreprise
As one of the world’s foremost authorities in enterprise AI, SymphonyAI was recently recognized by Microsoft as its AI Innovation Partner of the Year. It’s why the company assembled a panel of technology experts to explore “Cutting through the hype to unleash true enterprise AI value.” This webinar is an unfiltered discussion to help business leaders separate fact from fiction with AI for the enterprise. Moderated by Ray Wang, founder, chairman and principal analyst with Silicon Valley-based Constellation Research, expert panelists are Eve Psalti, senior director at Microsoft’s Azure AI engineering organization, Dr. Daniela Rus, director of the Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory at MIT, and SymphonyAI’s chief technology officer Raj Shukla.
The topics discussed offer a clear-eyed view of the current state of enterprise AI, common myths, top use cases and a unique perspective on the road ahead to help business leaders develop value creation strategies. View the webinar below:
