Présentation

Le terme « IA d'entreprise » fait référence à l'intégration d'outils d'intelligence artificielle (IA) et de logiciels d'apprentissage automatique (AA) aux opérations et processus à grande échelle.  

Dans presque tous les secteurs, les entreprises adoptent des technologies d'IA pour augmenter leur efficacité et leur rendement avec le personnel et les ressources dont elles disposent. Les entreprises ont tout particulièrement besoin de solutions d'IA qui fonctionnent à grande échelle, pour toutes leurs équipes et charges de travail.

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De nombreuses entreprises utilisent l'IA pour se démarquer de la concurrence dans leur secteur. Dans les domaines de la santé, des télécommunications et de la banque, elles exploitent l'IA afin de rationaliser les opérations financières, d'améliorer l'expérience client et de fonctionner plus efficacement. Les entreprises apprennent rapidement à appliquer l'IA générative et l'IA prédictive aux tâches quotidiennes et à la résolution de problèmes complexes à long terme. 

Les entreprises utilisent des outils et techniques d'IA comme les grands modèles de langage, la génération augmentée de récupération ou RAG (Retrieval-Augmented Generation) et le MLOps (Machine Learning Operations) pour mettre à jour leurs processus d'exploitation et introduire de nouveaux services. 

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L'IA d'entreprise offre la possibilité d'envisager l'activité autrement. La rapidité et la précision des technologies d'IA permettent aux grandes entreprises de trier d'énormes volumes de données et de tester de nouvelles idées rapidement et en toute confiance. Aujourd'hui, elles peuvent résoudre les problèmes en quelques semaines au lieu de plusieurs années. 

Les entreprises doivent pouvoir identifier les opportunités à saisir, les avantages dont elles pourraient profiter ainsi que les solutions qui leur permettront de relever les défis liés à l'IA. 

Découvrir les cas d'utilisation de l'IA générative

Découvrir les cas d'utilisation de l'IA prédictive

Les solutions d'IA d'entreprise offrent des avantages qui aident les entreprises à créer de meilleurs modèles économiques et à réduire les obstacles qui freinent leur activité. 

Voici certains de ces avantages :

• Réduction des coûts : l'automatisation par l'IA permet d'automatiser les tâches quotidiennes et de réduire le travail répétitif, ce qui laisse la possibilité aux équipes de se concentrer sur les tâches méritant toute leur attention.
• Amélioration de l'expérience client : l'IA excelle dans l'analyse des données et l'identification de schémas, même lorsqu'il s'agit de comportements humains. Ces informations obtenues en temps réel peuvent améliorer la façon dont les clients interagissent avec une marque.
• Prévention des erreurs : l'IA possède la capacité non seulement d'identifier des schémas, mais aussi de prédire les tendances futures, notamment les anomalies. L'IA prédictive peut contribuer à détecter les erreurs ou défaillances avant qu'elles ne surviennent, afin d'éviter les temps d'arrêt prolongés et les pertes de productivité importantes. 

L'un des principaux avantages de l'IA est qu'elle permet de rationaliser la collaboration pluridisciplinaire entre les équipes, un aspect indispensable pour profiter de tous les autres avantages de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les plateformes d'IA d'entreprise doivent faciliter la collaboration entre les équipes qui étaient exposées aux problèmes de communication. 

Lorsque les équipes travaillent plus rapidement et intelligemment, les inefficacités diminuent à tous les niveaux, surtout lorsqu'une seule et même plateforme est utilisée. 

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Si les solutions d'IA d'entreprise offrent aux entreprises des possibilités de croissance, elles peuvent toutefois introduire des risques. Les entreprises qui comprennent ces risques peuvent mieux s'y préparer et réduire la part d'imprévisibilité.

Voici les risques les plus fréquents :

• Biais dangereux : parce que les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à partir de données historiques, ils peuvent apprendre des biais et des informations discriminatoires qui risquent d'influer sur la prise de décision. Des biais peuvent apparaître avec l'IA générative, sous la forme de réponses erronées, et avec l'IA prédictive, où ils peuvent être à l'origine de prédictions inexactes. L'utilisation de données saines peut améliorer la précision et la qualité des prédictions.
• Informations non fiables : l'IA peut générer des hallucinations, c'est-à-dire des informations qui semblent exactes, mais qui sont en fait erronées. Si certains de ces résultats sont simplement gênants (par exemple, une image d'une personne qui possède six doigts), d'autres peuvent s'avérer dangereux (comme un dialogueur qui donne de mauvais conseils médicaux).
• Sécurité et risques juridiques : les systèmes d'IA peuvent exposer les entreprises à divers risques de sécurité.Par exemple, des utilisateurs peuvent saisir des informations sensibles dans des applications qui ne sont pas sécurisées par défaut, ce qui augmente le risque d'une fuite de données. De plus, les réponses générées par l'IA peuvent introduire des risques de nature juridique en reproduisant du contenu protégé par des droits d'auteur ou en s'appropriant la voix ou l'identité d'une personne réelle sans son consentement. 

Pour être efficaces, les plateformes d'IA d'entreprise nécessitent des ressources importantes et une collaboration étroite entre les équipes. 

Voici certains défis courants auxquels sont confrontées les entreprises :

• Manque de compétences et déficit de talents : les entreprises ont besoin de nouvelles compétences pour exploiter tout le potentiel de l'IA. Le recrutement, l'intégration et la formation d'une équipe peuvent nécessiter beaucoup de temps et de ressources.
• Haut niveau de coûts : les entreprises ont besoin de ressources importantes pour gérer les systèmes d'IA et les faire fonctionner à grande vitesse. Les coûts liés à la puissance de calcul nécessaire au fonctionnement de ces technologies et à l'emploi de personnel qualifié peuvent vite augmenter.
• Impossibilité de mise à l'échelle : la distribution des données, du matériel et des logiciels peut rendre encore plus difficile l'intégration des applications d'IA dans les grandes entreprises.
• Méfiance envers l'IA : il peut être difficile de s'adapter aux changements rapides, particulièrement lorsqu'il existe de nombreuses inconnues. L'IA peut sembler mystérieuse et peu fiable. Il faudra potentiellement mobiliser des efforts supplémentaires pour obtenir l'adhésion des équipes et la collaboration nécessaire à la réussite du déploiement de l'IA. 

Découvrir les avantages de l'IA agentique

En matière d'IA, il existe de nombreuses variables. Cependant, comme toute pile technologique, une pile d'IA d'entreprise regroupe des outils, des services, des plateformes et des logiciels issus de diverses sources, qui se combinent pour fournir une solution complète. 

Une pile technologique d'IA se compose de différentes couches, comme les grands modèles de langage, les environnements d'exécution, les accélérateurs matériels et, bien sûr, les données de l'entreprise. 

La composition d'une pile peut être flexible et dépend de facteurs tels que le cas d'utilisation de l'entreprise, ses objectifs ainsi que les ressources disponibles. 

Il est important de rappeler qu'une pile technologique d'IA n'est pas rigide. Ses composants ne sont pas nécessairement superposés, comme dans un sandwich. La pile doit fonctionner comme un tout, en harmonie, chaque couche ayant un rôle spécifique indispensable à l'ensemble. 

Quelle que soit la composition d'une pile d'IA, son but est de créer un espace centralisé pour tous les composants mobiles de la solution d'IA. Chaque membre d'une équipe pourra ainsi identifier des domaines spécifiques à améliorer et évaluer la façon dont l'ensemble de la pile fonctionne en tant que solution. 

Les stratégies d'IA peuvent inclure la formation d'une équipe spécifique ou l'attribution d'une partie du budget aux produits et services d'IA. 

Pour adopter, mettre en œuvre ou à l'échelle l'IA, les entreprises doivent notamment :

• Définir des objectifs : les entreprises doivent d'abord comprendre les cas d'utilisation de l'IA pour déterminer l'évolution qu'elles souhaitent suivre. Une fois qu'elles ont identifié leur objectif final, elles peuvent l'utiliser comme point de départ afin de définir les actions à mener pour l'atteindre. 

• Vérifier l'intégrité des données : les données sont la clé d'une stratégie d'IA réussie. En l'absence de données saines, les logiciels et plateformes d'IA ne sont d'aucune utilité. Avec des données à jour, précises et impartiales, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leur pile technologique. 

• Commencer à petite échelle : avant de déployer l'IA dans tous les environnements, il est préférable de faire des essais avec de petits modèles sur le matériel déjà disponible. Le projet InstructLab permet d'effectuer un réglage fin des modèles sur un ordinateur portable. Cette expérimentation de l'IA à un niveau débutant aide les entreprises à se préparer aux défis qui se présenteront lors de son déploiement à grande échelle. 

• Se faire accompagner : l'IA n'est pas une technologie facile à maîtriser. Son utilisation peut très vite se compliquer. Il est courant (et conseillé) de faire appel à une équipe qui maîtrise réellement cette technologie. 

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• Encadrer la mise en œuvre de l'IA : l'utilisation d'une plateforme réservée à la mise en œuvre de l'IA simplifie la gestion du cycle de vie des applications d'IA. Cette plateforme favorise la collaboration pluridisciplinaire indispensable à l'IA et permet de faire évoluer les équipes en parallèle. 

Élaborer une stratégie d'IA pour une croissance à long terme →

Parce que toutes les entreprises sont différentes et uniques, chacune aura des objectifs en matière d'IA qui lui seront propres. 

La gamme de solutions Red Hat® AI fournit une plateforme d'IA complète et accessible qui peut aider les entreprises à atteindre tous leurs objectifs spécifiques. 

Cette gamme comprend :

• Une plateforme d'IA qui permet la collaboration entre les équipes
• De petits modèles spécifiques tels que les modèles Granite d'IBM
• Des fonctionnalités de réglage de modèles avec InstructLab

Nous proposons également un large choix de solutions de partenaires afin de garantir la flexibilité des entreprises lors du déploiement de l'IA à plus grande échelle. 

La gamme Red Hat AI donne aux entreprises le contrôle des capacités d'IA prédictive et générative, que ce soit dans le cloud, sur site ou à la périphérie du réseau. Où que leurs données se trouvent, notre plateforme d'IA peut les aider à déployer des applications de manière cohérente dans l'ensemble du cloud hybride.

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