« L’IA est presque gratuite. » J’entends souvent cela lorsque les gens vantent les aspects enthousiasmants de l’IA.
L’intelligence artificielle n’est pas gratuite ; elle est en réalité assez coûteuse. Ce constat reste le même, que vous exécutiez vos systèmes d’IA sur site ou dans un cloud public. L’immense capacité de stockage et de calcul requise ne varie pas si vous utilisez ces ressources sous forme de service cloud ou au moyen de matériel acheté ; la facture sera élevée dans les deux cas.
Pour entrer dans le monde de l’intelligence artificielle, un investissement initial conséquent est nécessaire avant même que les coûts d’exploitation plus élevés n’entrent en jeu. La phase initiale consiste à mettre en place les flux de données d’entraînement, à acquérir les données appropriées et à prévoir le stockage des modèles (dans le cloud ou non), ainsi que des systèmes informatiques haut de gamme proches des plateformes de calcul haute performance (HPC).
Les entreprises ne disposent généralement pas de ce type d’infrastructure et devront la louer comme un service public auprès d’un fournisseur de cloud public, ou acheter beaucoup de matériel et d’espace en centre de données. Bien entendu, cela implique également de maintenir en interne l’expertise nécessaire sur ces systèmes pour gérer la myriade de mises à jour et de renouvellements technologiques.
Alors, l’IA vaut-elle l’investissement aujourd’hui ? Et à l’avenir ? Examinons quelques raisons d’investir dans l’IA et quelques raisons de retarder sa mise en œuvre.
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Efficacité et productivité accrues
L’un des principaux avantages de l’IA est sa capacité à améliorer l’efficacité et la productivité. L’automatisation par l’IA peut rationaliser les tâches répétitives et chronophages. Elle permet aux humains de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée et plus créatives.
Il peut s’agir d’automatiser le support client avec des chatbots dotés de capacités NLP, qui optimisent la logistique de la chaîne d’approvisionnement, ou d’un système d’IA qui analyse d’immenses volumes de données d’assurance pour en tirer des informations exploitables. Résultat : l’IA peut réduire les coûts opérationnels tout en améliorant l’efficacité… si elle est correctement appliquée.
L’inconvénient de rechercher la valeur par l’efficacité et la productivité est que cela conduit souvent à une utilisation excessive de l’IA, par exemple de l’IA générative. Elle devient alors un composant des applications déployées pour soutenir l’activité, mais sa présence doit être justifiée. Nous avons trouvé comment l’utiliser, mais pourquoi le faisons-nous ? Les entreprises doivent prendre le temps de définir des indicateurs qui démontrent sa valeur.
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Une expérience client améliorée
L’IA peut jouer un rôle déterminant dans l’amélioration de l’expérience client. En exploitant l’IA, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients, notamment en anticipant leurs besoins et en personnalisant les interactions. Mais nous avons tous connu de bonnes et de mauvaises expériences avec le service client automatisé, qu’il s’agisse de systèmes SVI qui nous enferment dans une boucle infinie de messages… mauvais. Ou d’une application qui nous fait gagner du temps en anticipant le café que nous allons commander… bon.
Le traitement automatique du langage fondé sur l’IA et l’analyse des sentiments permettent aux systèmes intégrant l’IA d’analyser les informations fournies par les clients (passivement ou activement) et de fournir des réponses personnalisées afin d’améliorer leur satisfaction et leur fidélité. Les systèmes de recommandation propulsés par l’IA, comme ceux de la plupart des sites web de commerce en ligne, aident également les entreprises à proposer des suggestions de produits personnalisées qui stimulent les ventes et renforcent l’engagement des clients. Souvent, sans que le client remplisse un profil, en se basant uniquement sur le schéma de ses interactions.
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Justifier l’investissement dans l’IA
Pour en revenir à la justification de tout investissement dans l’IA, sur site comme auprès de fournisseurs de cloud public, voici quelques indicateurs clés qu’il faut comprendre :
La manière dont vous définissez la valeur est essentielle pour justifier un investissement dans l’IA
Cela varie selon les entreprises. Certaines accordent une grande valeur à l’agilité, d’autres privilégient la satisfaction client, tandis que d’autres encore placent l’innovation au-dessus de tout. L’important est ici de définir les leviers de valeur de l’entreprise avant d’examiner ce que l’IA peut faire pour les renforcer.
Les entreprises doivent se concentrer sur ce qui contribue à la valeur métier lorsqu’elles utilisent l’IA, ou sur le degré auquel elles souhaitent exploiter cette technologie dans des systèmes entièrement nouveaux ou existants. Le poids accordé à la valeur est rarement pris en compte dans les décisions liées à l’IA, et les entreprises se retrouvent souvent avec des investissements qui génèrent peu de valeur pour l’activité ou, plus souvent de nos jours, une valeur négative.
Avoir une compréhension réaliste du coût de l’IA
L’IA n’est pas gratuite. En moyenne, l’IA augmente de 50 % le coût du développement. Cela inclut la plupart des extensions de systèmes d’IA, l’ajout de l’IA à des systèmes métier existants ou la création de systèmes entièrement nouveaux à l’aide de l’IA.
Les coûts d’exploitation des systèmes d’IA doublent généralement si l’on tient compte des compétences et des outils spécialisés requis. Encore une fois, ces dépenses supplémentaires peuvent être justifiées si les objectifs de valeur sont atteints. Mais trop souvent, elles aboutissent à un système au nom séduisant qui, en réalité, fait perdre de la valeur à l’entreprise.
Se projeter dans l’avenir pour prévoir l’évolution de la valeur de l’IA au fil du temps
Il est tout à fait justifiable de réaliser un investissement qui ne générera pas de valeur au cours des premières années, mais qui apportera d’autres avantages par la suite. L’investissement dans des innovations, comme les chaînes d’approvisionnement intégrant l’IA, en est un bon exemple : elles génèrent généralement de la valeur après leur e année d’exploitation. L’astuce consiste à avoir suffisamment de recul pour comprendre le potentiel de cette technologie au fil du temps, ce qui implique de prédire l’avenir des marchés et des profils de clients.
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Défis et points à prendre en compte concernant l’IA
Si les avantages potentiels de l’IA pour l’entreprise sont indéniables, il est essentiel de comprendre les difficultés liées à sa mise en œuvre et au choix de cas d’usage adaptés. L’IA nécessite des investissements importants en infrastructure, en talents et en exploitation. Cet aspect est trop souvent sous-estimé maintenant que le cycle de l’engouement pour l’IA bat son plein.
Mais l’IA n’est pas nouvelle ; elle évolue depuis les années 1950 et a connu différents niveaux d’adoption et de popularité. Si l’on se penche sur le passé, la valeur que l’IA pouvait apporter à l’entreprise était souvent mal comprise ou sans objet, car le coût d’entrée était trop élevé pour la plupart des entreprises. Nous sommes aujourd’hui confrontés aux mêmes problèmes, mais ils sont amplifiés par la faible barrière à l’entrée de plateformes d’IA très puissantes et très populaires. C’est tentant. Cela semble peu coûteux par rapport aux systèmes d’IA d’antan.
Ne vous laissez pas distraire par les clés brillantes de l’IA qu’on agite devant vous. Commencez par déterminer si l’IA constitue un investissement justifiable pour votre entreprise. Pour tirer pleinement parti des avantages de l’IA, analysez la situation actuelle et future de votre entreprise, puis déterminez comment l’IA peut créer de la valeur. Comprenez également les coûts réels. C’est l’approche la plus pragmatique et la plus efficace pour justifier un investissement dans l’IA — ou dans n’importe quelle technologie, d’ailleurs.
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