Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Le pilotage des coûts cloud est confronté à une difficulté persistante : l’hétérogénéité des données fournies par les cloud providers. Nom des métriques, logique de ventilation, latence des exports, structure des remises… Rien n’est véritablement aligné.
Interdiction, blocage, bannissement : la presse regorge d'exemples d'entreprises ayant interdit ChatGPT. Si Samsung, Apple, Deutsche Bank, Verizon ou Amazon l'ont fait, c'est qu’il y a une raison : éviter la fuite de données. Il faut considérer les IA génératives grand public comme des photocopieuses en libre accès, qui peuvent à tout moment ressortir vos documents, briefs stratégiques, etc. Elles doivent donc être interdites. Ce qui veut dire que l’entreprise doit fournir un service équivalent dans un cadre sécurisé.
D’une part, parce qu’il serait idiot de se priver du potentiel de l’IA générative, mais aussi de monitorer l’usage qui en est fait. D’autre part, parce que les utilisateurs en entreprise trouvent toujours un moyen de contourner les interdictions lorsqu'ils trouvent quelque chose de beaucoup plus pratique. En l'occurrence, si l'usage de ChatGPT et des autres applications d'IA générative a explosé aussi rapidement, c'est bien parce que ces outils apportent une aide énorme dans le quotidien. Ne pas offrir de solution, c’est s’exposer à l’émergence rapide d’un “shadow AI”, susceptible de mettre l’entreprise à risque.
Plusieurs pistes sont envisageables pour mettre à disposition des environnements professionnels, sécurisés. Aucune ne consiste à développer son propre modèle. Il n’est généralement pas non plus pertinent de le “fine-tuner” pour optimiser son usage : c’est un processus lent et coûteux, à réserver à quelques cas précis.
Partir sur un environnement tout-en-un est possible mais risqué, car on s’en remet alors à un éditeur et sa roadmap, sans possibilité de supervision. L’approche pragmatique que nous préconisons et voyons plutôt se développer dans les entreprises consiste à mixer “make” et “buy”. Autrement dit, s’appuyer sur les ressources des fournisseurs comme Google, Microsoft, Amazon, OpenAI, HuggingFace, Mistral, etc. et consacrer ses efforts à l'assemblage de ces ressources - par exemple une base de données vectorielle pour introduire de la sémantique au sein de ses propres documents, un orchestrateur type Langchain pour enchaîner les appels à des services ou encore des studios pour créer, optimiser et versionner les prompts utilisés.
En plus d’interdire et de fournir une solution, il est impératif de communiquer et d’acculturer les collaborateurs à cette technologie et à ses enjeux. Il s’agit de faire comprendre pourquoi les outils grand public sont interdits, de montrer les forces ainsi que les faiblesses et les risques associés à la GenAI (biais, hallucinations, etc.), mais aussi de donner des perspectives sur les futures possibilités techniques qui seront mises à disposition et les cas d’usage qui pourront ainsi être mis en œuvre. Ces réflexions doivent s’inscrire dans un cadrage stratégique, qui lui-même doit respecter la vision et les valeurs de chaque entreprise.
Aude Calais
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