Le cloud et l’IA : un duo imbattable ?

C’est surtout le secteur technologique et financier qui utilise l’intelligence artificielle, selon une enquête de la Chambre de commerce et d’industrie allemande (DIHK)^.1 Mais cela vaut également la peine de regarder du côté de l’industrie. Les premières entreprises se dirigent vers l’industrie 5.0 avec GenAI. En effet, elles placent la collaboration entre l’homme et la machine à un niveau supérieur, car les deux peuvent communiquer entre eux grâce à des modèles de langage génératifs. Le sous-traitant automobile Schaeffler, par exemple, équipe ses premières machines-outils d’un copilote de Siemens et Microsoft. Si l’entreprise a besoin d’un nouveau code pour commander la machine, le copilote peut s’en charger. Il suffit que l’homme lui dicte les nouvelles fonctions souhaitées. Une IA générative propre aide Audi à développer de nouvelles jantes. Bosch, quant à lui, utilise GenAI pour générer des images de produits défectueux. En tant que données d’entraînement, le groupe industriel injecte ensuite les images dans un logiciel afin que celui-ci puisse détecter les défauts sur les nouvelles lignes de production.

Lorsque je regarde autour de moi sur les plateformes sociales comme LinkedIn, j’ai l’impression qu’il n’y a guère de personnes qui n’ont pas encore été contaminées par l’enthousiasme pour l’intelligence artificielle générative. Je trouve cette envie d’expérimenter formidable, surtout lorsque les entreprises utilisent déjà GenAI comme source de nouvelles idées (commerciales) ou utilisent l’IA générative comme outil de planification ou sparring partner. Cependant, comme les cas d’utilisation deviennent maintenant de plus en plus complexes, les exigences envers l’infrastructure informatique de l’entreprise augmentent. Une grande puissance de calcul ne suffit pas. Pour devenir plus efficace et efficient avec GenAI, il faut un haut niveau de sécurité informatique et une conformité totale avec les réglementations existantes en matière de protection des données. L’AI Act de l’Union européenne tient également GenAI en laisse pour plus de sécurité juridique : les exploitants de modèles de base tels que ChatGPT doivent divulguer les données avec lesquelles ils entraînent leurs modèles.  

Je viens de mentionner le mot-clé modèle de base – j’aurais pu parler de modèle de fondation, de Foundation Models ou, plus précisément encore, de Large Language Models. Ce sont des synonymes du véritable cœur de l’IA générative. Les modèles sont entraînés avec des quantités énormes de données brutes afin qu’ils puissent les analyser et les comprendre. La quantité et la qualité des données sont essentielles pour que GenAI puisse générer de nouveaux contenus – textes, images, musique, mais aussi logiciels – à partir de modèles appris. Le chatbot, le rejeton le plus en vue de la famille GenAI, est basé sur le modèle linguistique Generative Pretrained Transformer (GPT) d’Open AI. Vous communiquez probablement régulièrement avec lui, que ce soit à titre professionnel ou privé. Mais savez-vous quelles données vous pouvez lui confier et lesquelles vous devez absolument garder pour vous ? De plus, possédez-vous suffisamment de bonnes données dans votre entreprise pour établir vos propres applications GenAI ? 

Les analystes de Gartner³ s’attendent à une forte croissance du marché du cloud public en 2024 et prévoient une augmentation de 20 % pour atteindre un volume de 679 milliards de dollars. Cette augmentation est également due à l’IA. En effet, de nombreux espoirs sont liés à l’intelligence artificielle. Selon McKinsey, les solutions GenAI ont à elles seules le potentiel d’augmenter la productivité économique mondiale de 2,6 à 4,4 billions de dollars US. Mais pour cela, les entreprises doivent ouvrir la voie à l’IA avec le cloud. Elle offre également aux entreprises qui ne disposent ni d’une expertise spécifique en matière d’IA ni d’un personnel spécialisé suffisant la possibilité de travailler de manière plus efficiente et efficace grâce à des algorithmes intelligents. Les plateformes des hyperscalers comme Azure ML (Microsoft), Sagemaker (AWS) ou Vertex AI (Google) mettent à disposition des frameworks, des bibliothèques et des outils de collaboration qui permettent de développer des modèles et des applications d’IA générative. 

Ceux qui optent pour un service de cloud public doivent veiller à ce que le fournisseur sécurise les applications d’IA avec des directives claires pour une utilisation responsable des données sensibles. L’infrastructure cloud ne doit pas seulement être performante, elle doit aussi être conforme aux dispositions relatives à la protection des données et aux exigences réglementaires. Si vous travaillez avec un fournisseur de services technologiques pour votre stratégie de cloud et d’IA, demandez-lui s’il peut garantir, avec une preuve de concept (PoC) GenAI, que vous pouvez exploiter le potentiel de l’IA conformément à la conformité, sans devoir investir dans la formation des systèmes d’IA. 

Pour de nombreux cas d’application GenAI, il existe déjà des offres de logiciels en tant que service (SaaS). Et les leaders du marché comme Microsoft, SAP ou Salesforce intègrent de plus en plus souvent l’intelligence artificielle générative dans leurs solutions SaaS. Vos atouts : Ils peuvent être mis en œuvre rapidement et à moindre coût – sans mise en œuvre fastidieuse. Votre désavantage : Les solutions clés en main empêchent ou limitent fortement les adaptations individuelles. Si vous prévoyez des projets GenAI plus complexes dans le cloud, il est donc recommandé d’opter pour des modèles Platform as a Service (PaaS). Ils fournissent des outils pour des résultats rapides, mais sont suffisamment flexibles pour permettre de développer des modèles GenAI personnalisés avec eux.

Ne vous laissez pas freiner dans votre transformation de l’IA par vos propres doutes ou par une configuration informatique inadaptée. L’IA n’est pas un accessoire, elle ne se range pas seulement parmi les autres projets technologiques. Non, il s’agit d’un impératif stratégique pour les entreprises si elles veulent rester compétitives. Mon conseil : exploitez le potentiel que recèle la technologie. Mais veillez à contrôler les implications en matière de protection des données et d’éthique. Un fournisseur d’accès compétent peut vous aider dans cette démarche. De plus, échangez avec d’autres personnes. L’IA n’est pas la seule à apprendre – c’est la même chose pour nous, les humains. Je me réjouis donc d’échanger avec vous. 

¹ Enquête sur la digitalisation 2023, DIHK (Chambre de commerce et d’industrie allemande), 2024, dihk.de
2 L’économie allemande met la pédale douce sur l’intelligence artificielle, Bitkom, 2023, bitkom.org
3 Gartner Forecasts Worldwide Public Cloud End-User Spending to Reach $679 Billion in 2024, Gartner 2024, gartner.com