Pour les entreprises, la question n’est plus de savoir quel modèle d’IA est le plus performant, mais de l’exploiter efficacement pour obtenir des résultats concrets et mesurables. Dans une analyse publiée par Journal du Net, la création de valeur liée à l’intelligence artificielle est présentée comme dépendant désormais surtout des données des entreprises et de leur capacité à les mobiliser.
L’auteur rappelle que l’IA suit une trajectoire comparable à celle du cloud, du stockage ou de la puissance de calcul. À mesure que ces technologies gagnent en maturité, elles deviennent plus performantes, plus accessibles et s’intègrent davantage au fonctionnement des entreprises. Face à l’accélération actuelle, l’enjeu n’est plus tant d’y avoir accès que d’en tirer une valeur réelle.
Des débats centrés sur les modèles
Une grande partie du débat sur l’IA générative a porté sur les modèles eux-mêmes : lequel est le plus puissant, le plus fiable, le plus rapide. Les discussions évoluent, en se tournant vers la manière dont l’IA peut accélérer le développement de produits, améliorer l’expérience client, accroître l’efficacité opérationnelle ou réduire les coûts. Les grands modèles d’IA générative se multiplient et leurs performances progressent, de sorte que les entreprises disposent d’un choix sans précédent. Elles se différencieront, selon ce texte, moins par l’intelligence à laquelle elles ont accès que par la façon dont elles l’exploitent.
Les modèles apportent des capacités générales, mais ce sont les données propres à chaque organisation qui leur fournissent les connaissances nécessaires à des résultats pertinents. Pour créer de la valeur, ces données doivent être faciles à exploiter, dans un cadre de confiance, par les équipes métiers comme par les systèmes d’IA. Des données cloisonnées limitent ce que l’IA peut apporter, alors que des données gouvernées, contextualisées et accessibles peuvent en accroître fortement l’impact.
Une architecture capable d’évoluer
Les dirigeants ont donc besoin d’architectures capables d’évoluer aussi vite que les modèles. Bâtir une stratégie autour d’un modèle unique risque d’enfermer l’entreprise dans un environnement technologique en constante mutation. L’objectif consiste plutôt à intégrer les innovations à mesure qu’elles apparaissent, tout en garantissant la cohérence et la gouvernance des données.
Le texte met en avant le routage automatique des modèles, qui consiste à orienter chaque tâche vers le modèle le plus adapté selon des critères tels que les performances, le coût ou la complexité. Cette approche permet d’utiliser l’IA plus efficacement, sans recourir systématiquement au modèle le plus puissant pour chaque tâche.
Les critères de réussite doivent eux aussi changer. Le nombre de requêtes ou de tokens, unités de texte traitées par un modèle, mesure l’usage, mais ne dit rien de la valeur créée. La question à poser est celle-ci : l’IA permet-elle de prendre de meilleures décisions, d’améliorer un produit, de renforcer la relation client, d’optimiser les opérations ou de créer de nouvelles opportunités de croissance ?
« Pendant longtemps, nous avons pensé que la concurrence dans l’intelligence artificielle se jouerait entre les modèles. La réalité est pourtant que l’intelligence se banalise progressivement. » La création de valeur se déplace donc vers les données des entreprises et leur capacité à les exploiter pour fournir à l’IA le contexte dont elle a besoin.
