L'IA générative : un engouement mérité

3 bonnes raisons de mettre l’IA générative entre les mains des développeurs

Le développement augmenté existe d’ores et déjà. Souvent regardés de haut, les outils de GenAI sont une évolution naturelle des fonctionnalités d’autocomplétion. À adopter d’urgence pour en tirer tous les bénéfices.

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<TendancesTech2024/TECH

L'IA générative domine les discussions - et c'est bien normal. Son potentiel de transformation est immense. Aucune entreprise ne peut rater ce virage. Il faut bien prendre conscience que l’IA générative est parmi nous - durablement.

Les tendances d’usage de l’IA Générative en 2024 s'organisent autour de la création mais aussi de la recherche de contenu. Il s'agit d'apporter la connaissance de l'entreprise directement aux utilisateurs, de manière simple.

Cette interaction en langage naturel, en mode chat, est véritablement le déclencheur de cette révolution GenAI : la technologie existait depuis plusieurs années, lorsqu'OpenAI a lancé ChatGPT. L’IA révolutionne nos interactions avec le SI et ce qu'on en voit aujourd'hui n'est que le début.

Déjà, les entreprises se dotent de moyens pour interroger des PDF, le but étant de pérenniser les interactions avec des bases de connaissance, et du RAG. Vectoriser les données de l’entreprise pour dialoguer avec le SI sera un enjeu majeur de l'année.

Très vite, ce seront des assistants personnalisés qui verront le jour, pour faciliter ces interactions, en fonction du contexte des utilisateurs. Nous voyons ainsi arriver le début des agents autonomes, qui sauront s'adapter au collaborateur et effectuer un certain nombre de tâches.

Dans un premier temps, bien sûr, l'urgence pour les entreprises est de fournir une plateforme GenAI : puisque les outils grand public doivent être interdits, pour des raisons évidentes de sécurité, il faut proposer des capacités similaires, sous peine que les collaborateurs passent outre. Soit des IA génératives d’entreprise, pour limiter risques et shadow AI.

Il faut accompagner cela d'un programme d'acculturation et de conduite du changement. Nous voyons ainsi 3 grands challenges sociaux en perspective, auxquels il faudra bien répondre pour tirer pleinement la valeur de ces technologies.

Du côté purement technologique, nous avons identifié 4 grands challenges techniques à relever dans les mois et années à venir pour augmenter la pertinence des modèles.

Dans l'immédiat, le choix pour les entreprises se fera surtout en fonction de l'évolution des modèles actuels : nous passons des LLM aux LMM - les modèles multimodaux, et cela pourrait sensiblement améliorer la pertinence du dialogue avec le SI, dans le cadre de documents complexes, comprenant des tableaux ou des images.

Pour d'autres usages plus ciblés, en revanche, il faudra s'interroger : LLM ou SLM ? Les modèles de langage se mettent au régime avec l'idée d'un coût et d'une empreinte écologique inférieures pour des résultats très pertinents car cantonnés à un domaine précis.

Il faudra donc comparer les modèles entre eux, car leurs performances peuvent grandement varier. C'est pourquoi nous nous proposons les benchmarks LLM à suivre en 2024.

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