La plupart des entreprises en sont encore au stade des projets pilotes ou de l’assistance aux salariés, selon les résultats d’une enquête présentés dans un contenu produit par Insights, la division de contenus sur mesure de MIT Technology Review. Pour Prukalpa Sankar, cofondatrice d’Atlan, le principal manque tient moins aux modèles qu’au contexte dans lequel ils sont utilisés.
- La plupart des entreprises restent aux projets pilotes ou à l’assistance des salariés.
- Seules 12 % d’entre elles utilisent des agents IA en production.
- Pour Prukalpa Sankar, le principal frein est le manque de contexte, non les modèles.
- Une couche de contexte traduit l’information d’entreprise pour que les agents et modèles d’IA la comprennent.
Un écart entre les capacités et les usages
D’après ces résultats, 38 % des répondants indiquent que leur entreprise mène surtout des projets pilotes en matière d’IA, tandis que 35 % l’utilisent pour aider les employés dans leur travail, avec des outils tels que des copilotes ou des assistants conversationnels. Seuls 12 % des entreprises ont des agents IA en production, et 3 % affirment utiliser l’IA pour accomplir la majeure partie du travail dans les processus clés.
« Il existe un grand écart entre ce que les modèles sont capables de faire et la manière dont ils sont réellement utiles au sein des organisations », affirme Prukalpa Sankar. Elle ajoute : « Pour chaque usage concret, l’intelligence artificielle générale est déjà là. Elle n’est simplement pas vraiment utile dans la plupart des entreprises aujourd’hui. »
La couche de contexte
Selon elle, la pièce manquante est le contexte, c’est-à-dire la capacité de l’IA à bien comprendre une entreprise. Elle décrit une « couche de contexte » comme une infrastructure d’architecture placée entre les systèmes métiers d’une organisation, par exemple les systèmes d’enregistrement et les données, et ses plateformes d’IA. Cette couche traduit l’information d’entreprise en un contexte encadré et exploitable par des machines, destiné aux agents ou aux modèles d’IA, et permet à la connaissance de s’accumuler.
« Sans couche de contexte pour l’IA, c’est presque comme si vous embauchiez le stagiaire le plus brillant du monde, que vous lui bandiez les yeux et que vous le jetiez dans votre organisation », déclare Prukalpa Sankar.
Ce contenu a été rédigé par des humains, selon MIT Technology Review, et n’a pas été produit par sa rédaction. Les outils d’IA éventuellement utilisés y sont limités aux processus de production, sous supervision humaine.
