Les 9 tendances IA pour 2024 - Quels impacts pour les entreprises ?

Le premier trimestre 2024 se profile comme un moment charnière pour l’intégration de l’IA dans les stratégies d’entreprise.

L’IA et plus particulièrement l’IA générative continue d’évoluer à un rythme sans précédent, offrant de plus en plus d’opportunités aux entreprises, quelque soit leur taille ou leur secteur.

1. L’IA générative s’intègre (enfin) dans le quotidien des employés

2024 marque un tournant crucial dans la relation des entreprises avec l’IA générative. Après une période d’euphorie médiatique et d’exploration ludique des potentialités offertes par des technologies comme ChatGPT et Dall-E, l’heure est désormais au pragmatisme.

Cette évolution vers des attentes plus réalistes se traduit par une appropriation plus stratégique de l’IA générative.

Les initiatives d’acculturation que nous avons menées révèlent une volonté des entreprises de comprendre et d’exploiter l’IA générative dans leur réalité opérationnelle. En témoigne l’intégration de ces outils dans des environnements IT existants pour optimiser les flux de travail bureautiques et collaboratifs.
— Quentin Collette, COO de Lior Agency.

Des fonctionnalités telles que Gemini de Google Cloud dans sa suite collaborative ou le remplissage génératif dans Adobe Photoshop illustrent parfaitement cette tendance : elles s’insèrent dans les routines quotidiennes, permettant aux collaborateurs de gagner en efficacité et en créativité.

En s’attelant à 80% de la production où l’IA excelle, les entreprises libèrent du potentiel pour des tâches à plus haute valeur ajoutée. C’est donc dans la production de contenu que l’IA générative brille particulièrement, une tâche où elle peut réduire le temps et les contraintes pour les collaborateurs.

C’est dans cette intégration judicieuse et ces attentes calibrées que réside la véritable révolution apportée par l’IA générative : non pas un bouleversement spectaculaire, mais une évolution subtile et significative des manières de travailler.
— Directeur innovation, retailer français.

2. L’émergence de l’IA multimodale, vers des interactions plus nuancées et complexes

Nous avons été témoins de cette évolution à travers l’intégration de technologies comme GPT-4V (vision) d’OpenAI et Google Gemini dans les stratégies IA de nos clients.

L’IA franchit une nouvelle frontière avec l’expansion du multimodale, qui fusionne traitement du langage naturel et reconnaissance d’image, pour créer de nouvelles expériences utilisateur.

Imaginez un service client où les utilisateurs peuvent prendre en photo un produit défectueux et obtenir instantanément des conseils de dépannage en langage naturel, ou encore un assistant personnel capable de fournir des instructions visuelles et textuelles pour assembler un meuble.

Ces scénarios sont désormais possibles grâce aux projets d’intégration d’IA multimodale. La capacité de l’IA multimodale à traiter et à synthétiser divers types de données ouvre également de nouvelles perspectives pour l’analyse de données complexes.

3. L’arrivée des agents dans les outils collaboratifs.

Nous assistons à une avancée significative dans l’automatisation des tâches, marquée par l’émergence des agents virtuels, de copilotes IA, et d’assistants digitaux, qui sont autant de noms donnés à ces nouvelles aides conçues pour les collaborateurs.

L’objectif est de permettre aux utilisateurs de se concentrer sur des activités à haute valeur ajoutée en déléguant la collecte, la recherche et la création de contenu à ces agents intelligents.
Ces assistants virtuels révolutionnent la manière dont nous abordons notre travail :

• Recherche prédictive : ils anticipent nos besoins en information, nous fournissant des résultats de recherche personnalisés. Cette capacité à prévoir les requêtes des utilisateurs permet une réactivité et une anticipation des besoins métiers.
• Recommandations contextuelles : ils offrent des suggestions personnalisées en fonction du contexte de l’utilisateur, qu’il s’agisse de son rôle dans l’entreprise ou du projet sur lequel il travaille, assurant ainsi un avantage dans sa productivité.
• Compréhension du langage naturel (NLP) : les utilisateurs peuvent interagir avec ces assistants en utilisant leur langage naturel, obtenant des réponses qui semblent provenir d’un collègue grâce à une compréhension des nuances conversationnelles.
• Réalisation de tâches répétitives : allant au-delà de la livraison d’informations, ces assistants permettent d’effectuer des tâches directement depuis un intranet d’entreprise, évitant ainsi aux utilisateurs de jongler entre différentes applications métier.

4. Les modèles plus éco-efficaces gagnent du terrain

Historiquement, les modèles d’IA de grande taille, tels que GPT-3, ont été les pionniers de l’ère générative, mais ils sont venus avec leur lot de défis, notamment en termes de consommation d’énergie.

L’entraînement d’un tel modèle équivaut à la consommation électrique annuelle de plus de mille foyers, une empreinte énergétique non négligeable. Mais le véritable changement s’opère avec l’arrivée de modèles plus compacts, qui promettent de délivrer des performances comparables avec une fraction de la consommation énergétique.

Pour le e-commerce, par exemple, nous avons aidé une entreprise à intégrer un modèle compact pour la recommandation de produits. Ce système, moins gourmand en ressources, a permis d’optimiser l’expérience utilisateur en suggérant des produits pertinents en temps réel, sans imposer une charge excessive sur l’IT de l’entreprise.
— Directeur innovation, retailer français.

Avec cette logique de granularité des systèmes déployés selon l’usage cible, une société du secteur bancaire a pu déployer un assistant virtuel connecté à différentes sources de données.

Capable de traiter des milliers de requêtes quotidiennes sans compromettre la réactivité de son infrastructure cloud, l’assistant a permis de faire évoluer les outils bureautique sans nécessiter des investissements ou des architectures techniques lourdes.

5. La réduction des coûts GPU et du cloud, essentielle pour rendre l’IA plus accessible.

La réduction des coûts des ressources cloud et GPU a nivelé le terrain de jeu pour les PME, leur permettant d’explorer des solutions d’IA auparavant inaccessibles.

Cette tendance nous montre une avancée, grâce à la baisse des coûts des GPU et du cloud, rendant l’IA plus abordable pour tous. Les modèles d’IA plus compacts demandent moins de puissance de calcul, ce qui allège la charge sur les ressources coûteuses. Beaucoup d’entreprises qui utilisent l’IA n’ont pas leurs propres infrastructures, donc réduire les coûts du cloud est crucial. Les entreprises voient ça comme une opportunité : des modèles d’IA moins gourmands en ressources peuvent vraiment aider à démocratiser l’accès à cette technologie pour une gamme plus large d’entreprises.

6. Les modèles locaux pour une meilleure sécurité et personnalisation.

L’essor des modèles d’IA open source transforme le paysage de l’IA offrant des possibilités inédites pour personnaliser l’IA aux enjeux spécifiques de chaque métier.
Ils ouvrent la porte à des solutions sur mesure, parfaitement alignées avec les objectifs et les données uniques de chaque entreprise. En entraînant ces modèles sur des données internes, les organisations peuvent ajuster (fine-tuner) leurs outils d’IA pour répondre précisément à leurs besoins, sans compromettre la sécurité ou la confidentialité des informations sensibles.

Un exemple concret de cette approche est visible dans le secteur du service client où, grâce à des modèles comme BERT ou la plateforme Hugging Face, des entreprises ont pu créer des chatbots hautement spécialisés.

Ces assistants virtuels sont capables de comprendre et de répondre avec une précision étonnante aux requêtes spécifiques des clients, en s’appuyant sur une connaissance approfondie du domaine de l’entreprise. En maintenant l’entraînement et l’inférence (prédiction) de l’IA localement, les organisations évitent les risques associés à l’utilisation de données sensibles pour entraîner des modèles propriétaires ou le partage involontaire de ces données avec des tiers.

L’utilisation de techniques comme RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de puiser dans un vaste réservoir d’informations pertinentes pour améliorer les réponses fournies par l’IA, tout en gardant la taille des modèles gérables.

7. Régulation de l’IA et implications éthiques

L’importance croissante de la régulation de l’IA et de ses implications éthiques forment un domaine devenu crucial pour les entreprises.

Avec l’introduction de cadres réglementaires plus stricts autour de l’utilisation, comme l’AI Act de l’Union européenne, les entreprises sont incitées à intégrer des pratiques transparentes et éthiques dans le développement et l’application de leurs initiatives IA.

Nous avons été activement impliqués dans l’accompagnement de nos clients à travers ces défis réglementaires. En fournissant des conseils spécialisés et en implémentant des solutions conformes, nous aidons les entreprises à naviguer dans ce paysage complexe.

Ces efforts pour se conformer aux nouvelles réglementations ne se limitent pas à éviter les sanctions ; ils jouent un rôle essentiel dans le renforcement de la confiance des utilisateurs et des clients.
La sensibilité aux questions de données personnelles et d’éthique augmentent, les entreprises qui adoptent une approche responsable de l’IA se distinguent positivement sur le marché.

8. Optimisation et personnalisation des modèles

Nous observons une réelle avancée dans l’amélioration de l’efficacité des modèles d’IA : ils deviennent plus performants tout en consommant moins.

C’est un peu comme compresser un fichier audio ou vidéo pour qu’il prenne moins de place, mais appliqué à l’IA.
— Quentin Collette, COO de Lior Agency.

On utilise des techniques comme la quantification, qui simplifie les données utilisées par les modèles, ou LoRA, qui ajuste certains éléments du modèle.

Nos clients s’intéressent à ces évolutions parce qu’ils rendent l’IA plus agile et scalable, ce qui ouvre de nouvelles possibilités pour son utilisation dans plusieurs domaines et son adaptation aux usages métiers, y compris sur des appareils moins puissants.

9. Gestion du Shadow AI

La gestion du Shadow IT de l’IA, ou l’utilisation non autorisée de technologies d’intelligence artificielle, devient un défi crucial pour les entreprises, avec des implications sérieuses en matière de sécurité des données et de gouvernance.

Sur le terrain, nous observons une tendance vers des stratégies proactives pour réguler cette utilisation, visant à minimiser les risques et à canaliser positivement l’innovation.

La mise en œuvre d’ateliers de formation et le développement de plateformes pour intégrer de manière sécurisée les solutions d’IA choisies par les employés sont des mesures essentielles. L’existence d’applicatifs comme Qoncrete par Lior Agency, conçus pour centraliser les besoins, gouverner les usages de l’IA et le déploiement de solution standard ou sur mesure, souligne l’effort des entreprises pour bâtir un cadre stratégique robuste, garantissant une utilisation sécurisée et optimisée de l’IA dans leurs activités.

Chez Lior Agency, nous guidons chaque entreprise vers les meilleures applications de l’IA en adéquation avec leurs objectifs, enjeux et contextes spécifiques.

Notre expertise et nos solutions personnalisées assurent une intégration de l’IA la plus transparente possible, débloquant de nouvelles sources de croissance et d’efficacité.

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