GenIA est un domaine passionnant de l’intelligence artificielle qui a le potentiel d’imiter la créativité humaine. Malgré des soutiens solides, cependant, les organisations de tous les secteurs adoptent une approche prudente et mesurée quant à l’intégration de nouveaux outils GenIA dans leurs écosystèmes d’affaires. Selon un récent sondage mené par VentureBeat, bien que plus de la moitié (54,6 %) des organisations interrogées expérimentent avec GenIA, seulement un faible pourcentage (18,2 %) devrait investir davantage dans la technologie l’an prochain. De nombreux dirigeants d’entreprise adoptent une politique d’attente et d’observation avant de s’engager dans cette nouvelle ère technologique. Même s’il est essentiel que les organisations évaluent soigneusement les implications de l’adoption de cette technologie, les entreprises doivent reconnaître de telles percées technologiques majeures. Plus les organisations attendent avant d’adopter la GenIA, plus elles risquent de prendre du retard en matière d’innovation et de compétitivité.

Plus les organisations attendent avant d’adopter la GenIA, plus elles risquent de prendre du retard en matière d’innovation et de compétitivité.

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Se lancer dans l’aventure GenIA peut sembler une tâche intimidante au départ. Toutefois, une approche réfléchie peut transformer les opérations commerciales d’une entreprise, notamment en améliorant la productivité, l’efficacité, le service à la clientèle et l’innovation.

Idéation : identifier, évaluer et prioriser

La GenIA en est à ses débuts. Comme première étape, les entreprises devraient cibler les points sensibles et collaborer avec des experts pour définir les processus d’affaires et les points de contact avec la clientèle — ces experts peuvent mieux évaluer les cas d’usage les plus prometteurs et qui peuvent être déployés pour valider la valeur ajoutée. Une évaluation approfondie de la faisabilité d’aborder ces cas d’usage avec la technologie GenIA permettra d’élaborer une feuille de route stratégique et d’identifier un ensemble de cas d’usage menant à des valeurs commerciales précises (comme économies $, augmentation des revenus $, amélioration de l’expérience client, efficacité, réduction des risques, etc.) et qui sont réalisables selon la complexité du problème, la faisabilité technique et la disponibilité des données.

Figure 1 : Cadre de découverte des cas d’usage de Gen IA
(Image conçue par l’auteur comme point de vue technique)

Critères d’évaluation des cas d’usage

L’évaluation (élevée, moyenne, faible) de chaque cas d’usage selon les critères suivants peut aider à prioriser ceux ayant le plus de chances de succès dans l’écosystème d’entreprise. En identifiant soigneusement les cas d’usage les plus prometteurs, les organisations peuvent maximiser les avantages de la GenIA, améliorer leurs résultats et augmenter leurs probabilités de réussite.

1. Alignement sur les objectifs stratégiques : Dans quelle mesure le cas d’usage s’aligne-t-il sur les objectifs stratégiques de l’organisation?
2. Impact sur l’entreprise : Quelle ampleur d’impact le cas d’usage peut-il avoir? Peut-on la mesurer en gains financiers, amélioration de l’efficacité, etc.?
3. Processus d’affaires : Plus d’un processus ou système d’affaires sera-t-il touché? Combien?
4. Disponibilité du produit GenIA en GA : Les actifs du produit GenIA sont-ils disponibles pour consommation en GA (disponibilité générale)?
5. Niveau de maturité du produit GenIA : Le produit GenIA est-il assez mature pour résoudre entièrement le cas d’usage?
6. Ingénierie d’invites : Y a-t-il des défis liés à la conception ou l’ajustement des invites? Impact sur la qualité des réponses?>
7. Besoins de personnalisation : Peut-on utiliser les composants standard et les modèles fondamentaux tels quels? Exigences de personnalisation, réglage efficace des paramètres?
8. Cartographie des critères de succès : Les indicateurs mesurables pertinents et significatifs pour la réussite du projet sont-ils bien alignés sur les objectifs commerciaux?
9. Évaluation des risques : Quel est le niveau de risque du cas d’usage, y compris les enjeux techniques ou la perception publique négative?
10. Modèle de gouvernance : Parties prenantes identifiées et alignées, rôles et responsabilités définis?
11. Considérations éthiques : Respect des lignes directrices éthiques, telles que l’atténuation des biais, l’utilisation responsable, etc.?
12. Conformité réglementaire : Alignement sur les règlementations juridiques et sectorielles?
13. Expérience utilisateur et accessibilité : Dans quelle mesure le cas d’usage répond-il à l’expérience utilisateur souhaitée? Est-il accessible à tous?
14. Surveillance et maintenance : Prise en compte de la surveillance continue, de la maintenance et d’une éventuelle montée en charge de la solution?
15. Consommation : Estimations de la consommation pour les cas d’usage?

Le paysage de la GenIA présente un riche éventail d’opportunités à explorer stratégiquement au sein des diverses opérations commerciales. Il est donc recommandé de prioriser les cas d’usage alliant retombées élevées et effort minimal.

Figure 2 : Feuille de route illustrative des cas d’usage GenIA
(Image conçue par l’auteur comme point de vue technique)

Infuser : éthique, conformité, gouvernance et gestion des risques

L’implantation de la GenIA en entreprise diffère fondamentalement des applications destinées aux consommateurs. Tandis que les consommateurs peuvent utiliser GenIA à des fins de divertissement ou de commodité, les entreprises doivent intégrer GenIA dans l’optique d’accroître l’efficacité opérationnelle et la rentabilité. L’intégration de GenIA aidera les organisations à libérer des ressources, prendre de meilleures décisions et offrir de meilleures expériences client, générant ainsi un avantage concurrentiel et un succès durable. Toutefois, cela exige une prise en compte rigoureuse de l’éthique, de la conformité et des risques lors du développement d’applications GenIA.

Principes de la GenIA

Cadre de gouvernance : Un cadre de gouvernance bien défini et actionnable pour la création, l’accès et l’utilisation de la GenIA est essentiel pour atténuer les risques et les conséquences inattendues. Établissez une structure de gouvernance globale et un cadre d’adoption de la GenIA à l’échelle de l’entreprise. Mettez en œuvre un processus tenant compte des points de contact utilisateurs au sein des fonctions d’affaires et évaluez les droits d’accès des utilisateurs pour détecter tout usage non autorisé ; appliquez des protocoles de cybersécurité renforcés pour la protection et la perte de données. Mettez en place des lignes directrices pour assurer une supervision humaine favorisant l’équilibre entre automatisation et intervention humaine.

1. Conformité réglementaire : Les développements GenIA doivent respecter la réglementation afin d’éviter les complications juridiques, infractions, pénalités liées à la violation du droit d’auteur, bris de contrats et atteintes à la réputation. Une révision approfondie des résultats GenIA au regard des lois sectorielles, localisées, exigences de confidentialité ou lignes directrices s’impose. Identifiez les lois, règlements, politiques, normes applicables ; évaluez les risques, repérez les atteintes à la vie privée ou dangers potentiels ; élaborez des stratégies d’atténuation par des algorithmes justes et transparents ; offrez aux individus un contrôle sur leurs données ; surveillez et évaluez la conformité en continu, avec intervention humaine possible.
2. Considérations éthiques : Concevoir des solutions GenIA selon les principes d’éthique est crucial pour prévenir les conséquences imprévues ou potentiellement dommageables. Abordez les enjeux de biais, d’intégrité du contenu et d’usage responsable de l’IA afin de refléter les valeurs et principes organisationnels. Faites preuve de transparence sur les données et algorithmes de formation, encouragez l’équité par l’inclusion de données couvrant tous les domaines et responsabilisez les équipes par l’établissement de politiques et procédures de signalement et d’enquête liés aux biais ou à la discrimination.
3. Gestion des risques : Les différentes applications GenIA comportent des niveaux de risque variables. Une erreur de chatbot dans une recette peut avoir peu d’impact, mais une information erronée dans un rapport de conformité ou une directive peut avoir de lourdes conséquences. Comprendre, évaluer les risques et mettre en œuvre des mécanismes de protection et de supervision s’avère crucial. Utilisez des cadres reconnus, comme le cadre de gestion des risques de l’IA du NIST, pour identifier les risques, les violations de la vie privée et dangers, collaborez avec les propriétaires de modèles pour concevoir des contrôles narratifs et des processus d’intervention manuelle, sollicitez l’équipe d’audit et d’autres pour sécuriser le développement des cas d’usage d’IA générative.
4. Surveillance continue : Une évaluation constante des applications GenIA est essentielle pour repérer les risques émergents, défis de conformité et dilemmes éthiques. Mettez en œuvre un cadre de surveillance robuste GenIA pour suivre les métriques de modèles liés au glissement conceptuel, à la toxicité et aux biais. Réalisez des audits et tests réguliers pour éviter l’inexactitude ; effectuez des évaluations d’impact ; mettez en place des modèles de surveillance pour repérer les glissements, biais, processus de normalisation, transparence et boucles de rétroaction alignant la GenIA sur les objectifs organisationnels et les standards éthiques.

En intégrant ces principes dans leur stratégie GenIA, les entreprises peuvent créer une fondation robuste assurant une utilisation responsable et efficace des technologies génératives. L’alliance de l’innovation, de l’éthique, de la conformité et de la gestion du risque offre une voie durable, aidant les organisations à exploiter le potentiel transformateur de la GenIA sans sacrifier leurs valeurs fondamentales ni obligations juridiques.

Considérations de conception d’application GenIA

1. Contextuelle : Produisez une réponse naturelle, engageante, pertinente et significative pour le public cible, en évitant les malentendus. Utilisez des données sectorielles, prompts adaptés, réglage efficace des paramètres, etc.
2. Précise : Favorisez la transparence, ne présentez que des résultats vérifiés et visez l’explicabilité du contenu généré. Employez un LLM spécifique à la tâche et présentez des sources (citations) pour permettre la validation par l’utilisateur.
3. Utile : Efforcez-vous d’atténuer les biais, la toxicité, l’aléatoire, les hallucinations, le contenu nuisible, etc. Employez des données de domaine.

Intégrer : opérationnaliser et passer à l’échelle

Les entreprises qui souhaitent adopter la GenIA peuvent se lancer dans cette aventure de trois manières progressives :

1. Utilisation de solutions préconstruites : Commencer par des applications GenIA prêtes à l’emploi comme ChatGPT constitue un bon point d’entrée ne nécessitant pratiquement aucune personnalisation et permettant ainsi des expérimentations et résultats immédiats.
2. Intégration LLM à l’aide des hyperscalers : Une étape plus loin, les entreprises peuvent utiliser des services infonuagiques et recourir à des API, telle que l’API PaLM de Google, pour infuser la GenIA dans leurs processus existants. Cela offre un meilleur alignement avec les besoins d’entreprise sans la complexité de la création complète. Extrait de notre récent rapport sur l’évolution du nuage, des 500 cadres supérieurs sondés de 17 industries dans 11 pays, 87 % de ceux ayant fait pivoter leur stratégie au cours des trois dernières années ont affirmé qu’ils n’y seraient pas parvenus sans le nuage.
3. Personnalisation sur mesure de la GenIA : Développez à partir de zéro des modèles GenIA adaptés parfaitement au contexte unique de l’organisation. Cette solution offre un contrôle maximal, mais requiert plus de ressources et d’expertise.

Figure 3 : Options pour concevoir des applications alimentées par les LLM
(Image conçue par l’auteur comme point de vue technique)

En suivant cette approche par paliers, les organisations peuvent entreprendre une incursion prudente dans la GenIA, suivre la progression et augmenter graduellement leur engagement selon les résultats. Ce parcours méthodique garantit un équilibre entre innovation et gestion des risques, et peut aider les organisations à jeter les bases d’améliorations d’affaires transformatrices.

En savoir plus : Écosystème Google Cloud : Google Cloud et HCLTech Ensemble | HCLTech