Un signe certain de maturation du marché est le passage d'une conversation sur la technologie dans les revues spécialisées à une conversation sur les modèles financiers dans des publications plus généralistes.
Cet article du Financial Times, intitulé "From AI to ROI : some positive evidence" (De l'IA au retour sur investissement : quelques preuves positives), en est un bon exemple. Il résume les résultats d'une étude sur l'impact réel des projets d'IA dans différentes entreprises et différents domaines.
L'avenir du travail
Alors que certaines des informations les plus négatives et sensationnalistes sur l'IA laissent entendre qu'elle va supprimer un grand nombre d'emplois, cela ne semble pas être le cas :
"Les résultats suggèrent qu'il est préférable d'utiliser l'IA pour renforcer les analystes humains, plutôt que d'essayer de les remplacer. Cela ne devrait pas changer avec l'amélioration des modèles d'IA - les décisions à fort enjeu, en particulier, resteront probablement du ressort des humains dans un avenir prévisible".
Nous observons le même mécanisme dans les déploiements d'AgentCreator. Nos études de cas sur les clients de l'IA confirment les mêmes conclusions que celles de l'étude menée par les universités de Zhejiang et de Columbia dont parle le FT : le principal avantage de la technologie de l'IA est de libérer le temps des experts pour les tâches qui nécessitent trop de contexte et de connaissances du domaine pour être facilement déléguées ou automatisées à l'aide de moyens déterministes traditionnels.
En effet, l'IA automatise des tâches discrètes et ne remplace pas des emplois entiers. Mais ces tâches doivent être exécutées dans de nombreux endroits, ce qui a pour effet d'augmenter les rendements :
"Premièrement, la valeur de la GenAI se manifeste déjà dans des domaines ordinaires : service à la clientèle, affinement des requêtes, traduction et adéquation plus efficace entre les clients et les produits. Ces cas d'utilisation de la GenAI pourront être reproduits dans de nombreux domaines de l'économie et, par conséquent, de petits changements dans les meilleures pratiques pourraient avoir des effets considérables.
La valeur distribuée de l'adoption de l'IA
L'IA n'est pas une révolution technologique centralisée de grande ampleur, comme celles que nous avons connues dans le passé ; ses avantages sont plutôt distribués. Il ne s'agit pas tant de rendre possible ce qui était auparavant impossible, mais plutôt de diffuser des capacités qui existaient mais n'étaient pas universellement disponibles ou accessibles. Lorsque la traduction est coûteuse, moins de choses sont localisées. Lorsque l'IA peut prendre en charge une grande partie du travail fastidieux de traduction répétitive, beaucoup plus de choses peuvent être localisées, même si la supervision d'experts humains est nécessaire pour obtenir des résultats de bonne qualité.
Et quels sont les effets de second ordre de cette localisation ? Si l'on essaie de calculer les avantages en ne tenant compte que de l'évitement des coûts lié au fait de ne pas avoir à embaucher de traducteurs humains, on passe à côté de la plus grande partie de la valeur. Le véritable avantage de l'adoption d'une technologie réside dans l'abaissement de la barre du possible.
Cette répartition de l'adoption - et donc de la valeur - signifie à son tour que les grands gagnants ne seront pas nécessairement les entreprises qui développent les derniers modèles d'avant-garde, mais celles qui parviennent le mieux à intégrer ces modèles dans leur propre contexte :
"Deuxièmement, les gagnants du thème de l'IA ne se limiteront pas à ceux qui participent à la mise en place de l'infrastructure de l'IA. Certains des meilleurs résultats pourraient provenir des entreprises qui intègrent l'IA dans leurs activités afin de réduire leurs coûts, d'augmenter leurs revenus, ou les deux à la fois. En effet, nous avons déjà constaté que les cours des actions des entreprises américaines qui ont intégré l'IA dans leurs opérations ont surpassé ceux de leurs homologues qui ne l'ont pas fait."
Ce que savent les lauréats de l'IA
Nous constatons d'ores et déjà que les fournisseurs de modèles d'IA n'ont pas vraiment de marge de manœuvre concurrentielle. Un modèle est un peu meilleur qu'un autre pour une tâche donnée, mais moins bon pour une autre ; puis la technologie fait un nouveau bond en avant. Entre-temps, les organisations qui s'efforcent d'alimenter les modèles avec les bonnes données et de leur donner accès aux systèmes internes sont celles qui en tirent de réels avantages.
Tous ces thèmes ont été abordés lors de la tournée mondiale de SnapLogic Integreat, qui s'est achevée à Londres la semaine dernière. Nos partenaires Slalom ont organisé un atelier sur la manière de calculer le retour sur investissement d'un projet d'IA, tandis que des clients tels que Spotify, IKEA, Dentsu, National Grid et Cambridge and Counties Bank ont expliqué comment ils ont réussi dans leurs domaines respectifs.
Séance après séance, les mêmes thèmes sont apparus :
- La valeur de l'IA est directement proportionnelle à sa spécificité
- L'IA peut absolument être utilisée avec des données sensibles et dans des secteurs réglementés
- L'IA n'est pas un produit que l'on peut acheter sur étagère
Prenons-les l'une après l'autre.
La valeur de l'IA est directement proportionnelle à sa spécificité
La plupart des gens ont découvert la GenAI par l'intermédiaire de l'un ou l'autre des différents chatbots. La démonstration de Jeremiah Stone lors de sa keynote est partie d'une interface conversationnelle - en l'occurrence, Claude Desktop d'Anthropic.
Mais la valeur est venue de l'interaction avec divers systèmes dorsaux, par l'intermédiaire de SnapLogic. Sans ces systèmes spécifiques et les données qu'ils contiennent, les capacités de l'outil d'IA auraient été considérablement limitées.
L'IA peut être utilisée avec des données sensibles et dans des secteurs réglementés
Certains pensent que l'IA ne peut tout simplement pas être utilisée dans certains secteurs ou pour certains cas d'utilisation. D'après ce que nous et nos clients avons constaté, ce n'est tout simplement pas vrai. Ce qui est vrai, c'est que certains types de données (par exemple, RH, médicales ou financières) sont plus sensibles et peuvent être soumises à des réglementations spécifiques, et doivent être traitées avec précaution. Ne téléchargez pas vos données salariales sur ChatGPT !
Mais avec une gouvernance appropriée, vous pouvez absolument utiliser l'IA pour les tâches financières et comptables, comme le fait d'ailleurs l'équipe financière de SnapLogic.
L'IA n'est pas un produit que l'on peut acheter sur étagère
Le système que Spotify a déployé pour gérer certains de ses processus financiers n'a de valeur pour Spotify que dans la mesure où il suit correctement ces processus. Cela signifie que même si nous prenions ce travail et essayions de le déployer chez Dentsu, il ne serait pas utile, parce que Dentsu a des processus et des exigences complètement différents. Les technologues doivent collaborer étroitement avec les parties prenantes pour comprendre ces spécificités s'ils veulent réussir.
La clé d'un déploiement réussi de l'IA dans l'entreprise est une structure d'intégration qui facilite la connexion des systèmes, des applications et des données spécifiques à ce contexte particulier entre eux et avec les modèles d'IA. Il s'agit d'un domaine qui évolue encore très rapidement, tant sur le plan technologique qu'en termes de bonnes pratiques, et il est donc préférable de rechercher des outils capables de couvrir le plus large spectre de possibilités.
SnapLogic s'étend de l'intégration des données, en passant par l'APIM, jusqu'aux dernières capacités d'IA, qu'il s'agisse de développer des agents personnalisés dans AgentCreator ou de les intégrer via MCP. Mais vous seul savez à quoi cela ressemblera dans votre contexte spécifique.
Vos données, votre avantage
La clé d'un déploiement réussi de l'IA dans l'entreprise ne se trouve pas dans les modèles de pointe eux-mêmes, mais dans l'intégration intelligente de ces modèles avec vos données, systèmes et processus spécifiques. À mesure que le marché mûrit, l'avantage concurrentiel passe de ceux qui se contentent de développer de nouveaux modèles à ceux qui les appliquent le mieux à leur propre contexte commercial.
Les thèmes sont clairs : la valeur réelle de l'IA est proportionnelle à sa spécificité, elle peut être utilisée en toute sécurité dans les industries réglementées avec une gouvernance appropriée, et il s'agit d'une capacité intégrée, pas d'un produit prêt à l'emploi. En se concentrant sur une structure d'intégration qui relie tous les systèmes et toutes les données à l'IA, les organisations peuvent libérer du temps pour les experts, réaliser des rendements composés à partir de l'adoption de l'IA distribuée et, en fin de compte, faire de leurs propres données leur plus grand avantage concurrentiel.
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