Celui qui murmurait à l’oreille de l’intelligence artificielle. Les cas d’utilisation de l’IA et, plus particulièrement, de l’IA générative ont capté l’imagination collective des chefs d’entreprise et des décideurs de tous les secteurs. L’explosion des données créent un terrain fertile pour que l’IA puisse fournir des données intelligentes à grande échelle. Ainsi, les entreprises s’empressent d’infuser l’IA dans leurs stratégies, leurs produits et leurs opérations afin d’exposer de nouvelles opportunités pour stimuler la croissance et rationaliser les processus pour une plus grande efficacité. L’IA générative a également la possibilité d’influencer profondément le développement de cultures axées sur les données, ce qui changera à jamais la façon dont les travailleurs de la donnée trouvent des informations.
De l’exploration de texte à l’extraction de données PDF et au traitement du langage naturel (NLP), l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM) réduisent les barrières à l’entrée, permettant à chacun de poser des questions analytiques tout en stimulant l’imagination du monde dans la façon dont nous comprenons et utilisons les données. Toutefois, même si l’avènement d’une IA générative plus accessible contribue à combler le fossé technologique et le manque de compétences, son application n’a de valeur que si l’organisation arrive à l’utiliser correctement.
La base du succès de l’IA générative
L’ascension rapide de l’IA générative a fait de l’IA une sensation mondiale. Une étude récente d’Alteryx met en évidence cette tendance à l’intelligence artificielle ; 89 % des entreprises qui utilisent actuellement l’IA générative ont déclaré que cette technologie leur apportait des avantages substantiels (34 %) ou modestes (55 %). Bien que son ascension continue, son véritable potentiel dépendra de l’accès à des données de qualité et d’une culture analytique avancée pour l’orienter correctement. Pour accélérer cette évolution, il est essentiel que chacun comprenne comment tirer des informations précieuses de ces outils. Il faut être en mesure de poser les bonnes questions, de mettre en œuvre les bonnes techniques de données et d’obtenir des résultats utiles. Quelles sont donc les compétences et les rôles qui permettront aux entreprises d’aller au-delà du battage médiatique et de passer à une production généralisée dans l’ensemble de l’entreprise en veillant à ce que chacun puisse exploiter la puissance de l’IA ?
L’un des plus grands mythes concernant l’analyse des données et l’IA est qu’il faut avoir de solides connaissances en matière de codage et de bases de données. Pendant longtemps, travailler avec des données nécessitait une expertise technique dans divers langages de programmation, comme SQL, Python, SPSS ou SAS. Mais il est important de se rappeler que le chemin vers le monde de l’IA ne passe pas nécessairement par un diplôme en Data Science ou en informatique, par une formation spéciale ou par des compétences avancées en matière de codage. À l’instar des changements survenus dans la finance et l’ingénierie depuis l’avènement des ordinateurs et des calculatrices graphiques, l’époque où il fallait un diplôme spécialisé en Data Science pour se lancer dans l’IA est révolue.
La préparation à l’ère de l’intelligence artificielle nécessite une approche qui dépasse les compétences techniques traditionnelles. L’IA générative introduit de nouveaux moyens intuitifs et convaincants pour l’utilisateur métier – le comptable, l’analyste de la chaîne d’approvisionnement, l’analyste du merchandising – de résoudre des problèmes critiques à l’aide de données en mettant le pouvoir d’une meilleure prise de décision à disposition de chacun.
Qu’il s’agisse de penseurs critiques, de résolveurs de problèmes créatifs ou d’auditeurs actifs, chaque organisation dispose déjà d’un vaste vivier de talents possédant la bonne combinaison de connaissances essentielles, d’intérêt pour la technologie et de compétences non techniques permettant de libérer tout le potentiel de l’IA générative. Le soutien apporté à ces talents via l’accès aux données et à l’analyse en libre-service, à code faible ou sans code, élimine la complexité de la Data Science. Elle rend l’IA accessible à tous – en donnant à chacun la possibilité de commencer à utiliser l’IA dès le premier jour en permettant aux utilisateurs non techniques de construire et d’automatiser des processus sans avoir besoin de “coder”.
Celui qui murmurait à l’oreille de l’IA: développer les talents IA du futur
Malgré l’évolution rapide de l’IA, que ce soit dans la presse ou en entreprise, les organisations reconnaissent toujours l’importance de garder l’humain au cœur de leur stratégie pour former, superviser la mise en œuvre et assurer le succès de l’IA générative.
L’exploitation de la puissance de l’IA générative pour rendre ses résultats fiables, sûrs et dignes de confiance implique une quantité de travail phénoménale. Sans un contexte d’une problématique donnée, la connaissance des données utilisées pour éduquer l’IA ou la connaissance du domaine pour interpréter les résultats, il est difficile d’aider à identifier les domaines à développer davantage tout en s’assurant que le modèle fournit des résultats cohérents qui apportent une valeur commerciale.
Pour garantir que les réponses de l’IA générative sont correctes, il est nécessaire de s’assurer que les modèles ont accès à des ensembles de données de haute qualité créés par des processus analytiques régis et développés par des experts. Ces spécialistes en IA peuvent facilement construire, former et déployer des modèles d’IA dans l’ensemble de l’entreprise – des ventes à la finance en passant par le marketing – et surveiller et interpréter les résultats pour aider à façonner leur développement.
Des prompts correctement formulés sont indispensables pour obtenir les résultats souhaités des modèles d’IA générative, et il n’est donc pas surprenant que la rédaction de ces prompts soit devenue une forme d’art. Actuellement, il s’agit de l’un des emplois les plus recherchés dans le secteur de la technologie. Les ingénieurs chargés de rédiger les prompts, qui possèdent une solide expérience dans le domaine dans lequel ils travaillent et qui comprennent la technologie de l’IA, sont également essentiels pour garantir la qualité des résultats générés par l’IA. Pour fournir l’intelligence décisionnelle nécessaire à l’obtention d’informations commerciales en temps réel et en une fraction de seconde à partir de l’IA, il faut des ingénieurs prompts qui non seulement comprennent les défis commerciaux sous-jacents, mais peuvent aussi les traduire en texte facile à utiliser et à comprendre pour que l’IA générative puisse les résoudre en utilisant un ton approprié et des informations exactes.
Les entreprises sont à un tournant dans l’utilisation de l’IA générative pour la valeur commerciale. Tandis que les décideurs se tournent davantage vers l’IA pour obtenir des renseignements, la clé du succès repose sur des individus formés aux données, ayant une compréhension du contexte commercial et les aptitudes pour guider l’IA générative dans la résolution des défis commerciaux. Cependant, si les développeurs ont une connaissance limitée du domaine ou si les experts du domaine ne sont pas bien formés à l’utilisation de l’IA, le risque d’obtenir des résultats imprécis est élevé. Ceci pourrait compromettre la stratégie d’une entreprise cherchant à adopter ces nouvelles technologies. Les organisations qui réussiront seront celles qui auront formé leurs experts et qui disposeront de la pensée critique et de la connaissance du domaine ainsi que des compétences d’analyse appropriées po
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