Découvrez le panorama des grands défis du Raise Summit 2023 à Paris par notre expert Data et IA, Lionel Regis-Constant.
En dehors de la présence de plusieurs stars du domaine comme les CEO de Perplexity, Groq, Mistral et Dataiku, le salon R.AI.SE a permis des échanges de haut niveau sur les potentialités et les défis posés par la GenAI. Architecture data, IA ready, product focus, IA Gouvernance, transformation, adoption : tels sont les principaux thèmes qui ont été abordés. Au niveau architectural, les discussions ont été larges, allant du développement de puces spécialisées par Groq, promettant des vitesses de traitement jusqu'à dix fois supérieures, aux problématiques de déploiement et de choix des modèles.
Plusieurs sessions ont insisté sur le besoin pour les entreprises d’expérimenter l’IA, mais aussi d’accompagner les collaborateurs dans l’élaboration et le déploiement de cette technologie.
Les demandes pour le développement de compétences et la sensibilisation sont considérables, aussi bien pour les collaborateurs que pour la haute direction qui doit soutenir cette initiative étant donné son caractère transversal.
L’Impact Transformateur de la GenAI
Un thème récurrent à travers les conférences est l'impact profond de la GenAI sur l'optimisation et la transformation des processus d'affaires, du support client, des pratiques de développement, et même des fonctions gouvernementales. Des entreprises et des intervenants, y compris des géants de l'industrie tels que Dassault Systèmes, Orange, Aveva, IBM et diverses startups, ont partagé des insights sur comment la GenAI accélère non seulement le développement et réduit les coûts, mais élargit également les capacités des organisations à fournir de nouveaux services, améliorant ainsi l'étendue de ce qui est possible : il ne s’agit pas que d’optimisation, mais aussi de création.
Défis et Opportunités dans l'Adoption Publique de la GenAI
L'intégration de la GenAI dans les services publics, malgré son potentiel, semble rencontrer des défis significatifs. Les notes mettent en évidence une réflexion générale parmi les gouvernements pour adopter la GenAI, soulignée par des problèmes liés à l'infrastructure, aux manques de compétences, à la difficulté de l'expérimentation. Ceci souligne un récit plus large au sein de l'industrie de l'IA : la nécessité d'un écosystème de base qui soutient l'intégration transparente de cette technologie, impliquant des terrains de jeu pour l'expérimentation, une infrastructure robuste, le développement des compétences et un cadre réglementaire équilibré qui encourage l'innovation tout en assurant des considérations éthiques.
Dimension Internationale et Industrielle de la GenAI
La demande d'un ensemble de données diversifié qui englobe plusieurs langues et cultures pour réduire les biais et améliorer l'efficacité du modèle a été soulignée, aux côtés de la nécessité d'un environnement juridique stable qui soutient la croissance des technologies d'IA. Dans le secteur industriel, les défis du déploiement de solutions GenAI prêtes pour la production, en particulier dans les entreprises réglementées ou là où des changements de comportement soudains peuvent perturber les opérations, ont été discutés. Le concept du RAG STACK, présenté par Datastax, vise à simplifier le déploiement des applications GenAI en mettant l'accent sur la fiabilité, la sécurité et la performance. Cette initiative reflète la tendance de l'industrie à rendre la GenAI plus accessible et durable pour les entreprises.
Gouvernance de l'IA
La gouvernance de l'IA a également reçu une attention considérable, avec des discussions centrées sur la nécessité de transparence, d'audit et de surveillance pour atténuer les risques associés aux systèmes d'IA qui apprennent et s'améliorent eux-mêmes. Les dangers de l'empoisonnement des données et de la reproduction d'informations biaisées ou erronées soulignent l'importance d'établir des cadres de gouvernance robustes qui supervisent l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA.
Conclusion
En somme, les insights de ces conférences dépeignent un paysage où la GenAI est perçue comme une force transformatrice à travers les secteurs, prête à redéfinir la façon dont les entreprises opèrent, comment les services publics sont livrés, et comment les défis environnementaux sont adressés. Toutefois, cette transformation est conditionnée par là le fait de devoir surmonter divers défis techniques, réglementaires et éthiques significatifs, nécessitant un effort collaboratif entre technologues, entreprises, gouvernements et la société au sens le plus large.
Au-delà de ces considérations, un facteur semble s’affirmer : la France s’affiche comme le leader de l’IA en Europe. Pour consolider cette place, il faudra non seulement investir, mais surtout retenir les talents et en attirer de nouveaux.