IA générative en entreprise: 11 cas d'usage et bonnes pratiques

L'IA générative (GenAI) offre des opportunités inédites aux grandes entreprises par rapport aux entreprises de taille intermédiaire ou aux startups, notamment :

• Cas d'usage de l'IA générative en entreprise.
• La possibilité de construire les modèles de votre entreprise sans exposer les données privées à des 3rd parties.

Cependant, l'IA générative apporte des défis propres aux grandes organisations. Par exemple :

• 36 % des entreprises citent des préoccupations concernant l'exposition des données propriétaires lors de l'utilisation de LLMs commerciaux.¹
• La GenAI accélérera également le développement de nouveaux services et solutions, permettant aux concurrents d'entrer plus rapidement sur les marchés et de gagner des parts de marché.
• L'automatisation alimentée par les modèles génératifs peut améliorer l'expérience client ou réduire les coûts, mais elle peut aussi introduire des risques opérationnels et de réputation dus aux biais de l'IA ou aux hallucinations.

Découvrez nos cas d'usage d'IA en entreprise pratiques pour apprendre comment les grandes entreprises peuvent construire, déployer et gouverner efficacement leurs propres modèles d'IA générative.

Cas d'usage de l'intelligence artificielle générative en entreprise

Le web regorge de cas d'usage B2C comme la rédaction d'e-mails avec l'aide de l'IA générative qui ne nécessitent pas d'intégration profonde ni de modèles spécialisés. Cependant, la valeur de l'IA générative en entreprise provient des applications d'IA d'entreprise énumérées ci-dessous :

Cas d'usage courants

Gestion des connaissances d'entreprise (EKM) : Alors que les PME et les entreprises de taille intermédiaire n'ont pas de difficultés à organiser leurs données limitées, les entreprises du Fortune 500 ou du Global Forbes 2000 ont besoin d'outils de gestion des connaissances d'entreprise pour de nombreux cas d'usage. L'IA générative peut les servir. Les applications incluent :

1. Extraction d'informations par le marquage de données non structurées comme des documents.
2. Résumé de données non structurées.
3. Recherche d'entreprise qui va au-delà de la recherche par mots-clés en tenant compte des relations entre les mots.

Une partie de la recherche d'entreprise comprend la réponse aux questions des employés sur :

4. Les pratiques de l'entreprise (par ex. les politiques RH)
5. Les données internes de l'entreprise comme les prévisions de ventes
6. Une combinaison de données internes et externes. Par exemple : Comment de futures sanctions potentielles visant les ventes de systèmes MLOps à notre 3rd plus grand marché géographique pourraient-elles affecter notre performance d'entreprise ?

Les grandes organisations servent des clients mondiaux et la capacité de traduction automatique des LLMs est précieuse dans des cas d'usage tels que :

7. Localisation de sites web
8. Création de documentation comme des manuels techniques à grande échelle pour toutes les zones géographiques
9. Service client multilingue
10. Écoute des médias sociaux ciblant un public mondial
11. Analyse de sentiments multilingue

Applications spécifiques à l'industrie

La majeure partie de la valeur en entreprise proviendra probablement de l'utilisation des technologies d'IA générative pour l'innovation dans les secteurs spécifiques des entreprises : cela pourrait prendre la forme de nouveaux produits et services ou de nouvelles méthodes de travail (par ex. amélioration des processus avec la GenAI). Les listes ci-dessous d'applications d'IA générative peuvent servir de points de départ :

• GenAI pour les services financiers
• IA générative pour l'éducation
• IA générative pour la mode
• IA générative pour la santé

Comment les entreprises devraient-elles tirer parti de l'IA générative ?

Nous avons tracé un chemin détaillé pour que les entreprises tirent parti de l'IA générative. Si la plupart des entreprises n'ont pas besoin de construire leurs propres modèles, la plupart des grandes entreprises (c'est-à-dire les Forbes Global 2000) devraient construire ou optimiser un ou plusieurs modèles d'IA générative spécifiques à leurs besoins métier dans les prochaines années. Le réglage fin (fine-tuning) peut permettre aux entreprises d'atteindre ces objectifs :

• Atteindre une plus grande précision en personnalisant la sortie du modèle en détail pour leur propre domaine
• Réduire les coûts. Les modèles personnalisables avec des licences permettant une utilisation commerciale se sont révélés presque aussi précis que les modèles propriétaires pour un coût nettement inférieur.²
• Réduire la surface d'attaque pour leurs données confidentielles

Des entreprises comme Bloomberg génèrent des performances de classe mondiale en construisant leurs propres outils d'IA générative exploitant leurs données internes. ³

Quelles sont les directives pour les modèles d'IA d'entreprise ?

Au minimum, un modèle d'IA générative d'entreprise devrait être :

Fiable

Cohérent

La plupart des LLMs actuels peuvent fournir des résultats différents pour la même entrée. Cela limite la reproductibilité des tests, ce qui peut conduire à la mise en production de modèles insuffisamment testés.

Contrôlé

Les entreprises devraient héberger ou intégrer l'IA générative dans des environnements où elles peuvent gérer la sécurité et la conformité à un niveau granulaire (par ex., sur site ou instances cloud dédiées). L'alternative est d'utiliser des interfaces de chat en ligne ou des APIs comme les APIs LLM d'OpenAI.

L'inconvénient de s'appuyer sur les APIs est que l'utilisateur peut avoir besoin d'exposer des données propriétaires confidentielles au propriétaire de l'API. Cela augmente la surface d'attaque pour les données propriétaires. Des leaders mondiaux comme Amazon et Samsung ont subi des fuites de documents internes et de code source précieux lorsque leurs employés ont utilisé ChatGPT.^{4 5}

Depuis lors, les offres pour les entreprises ont considérablement mûri :

• OpenAI Enterprise (2023) et, plus tard, l'équipe ChatGPT Team (2024) ont introduit la non-rétention des données, la conformité SOC 2, l'intégration SSO/SAML et des contrôles administrateur.⁶
• Les principaux fournisseurs (par ex., Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) proposent désormais des options de désactivation des données clients, ce qui signifie que les invites (prompts) et les sorties des utilisateurs ne sont pas utilisées pour l'entraînement des modèles.
• Les fournisseurs ont également commencé à s'aligner sur les exigences de la loi sur l'IA de l'UE (2024), qui mettent l'accent sur les principes d'IA responsable tels que la transparence, l'auditabilité et la gestion des risques dans les systèmes d'IA à haut risque.

Malgré ces avancées, des risques résiduels subsistent lorsqu'on s'appuie sur des systèmes cloud tiers :

• Des initiés malveillants ou des fournisseurs compromis pourraient encore accéder aux données d'entreprise.
• Les mauvaises configurations d'API peuvent exposer des flux de données sensibles.
• Le manque d'explicabilité des LLMs continue de poser des défis aux équipes de conformité.

Pour les secteurs fortement réglementés, l'auto-hébergement ou le déploiement privé de modèles de fondation (via des modèles à poids ouverts comme LLaMA-4, Mistral ou Granite) reste l'approche la plus sûre, bien qu'à un coût opérationnel plus élevé.

Explicable

Malheureusement, la plupart des modèles d'IA générative ne sont pas capables d'expliquer pourquoi ils fournissent certaines sorties. Cela limite leur utilisation car les utilisateurs en entreprise qui souhaitent fonder des décisions importantes sur des assistants alimentés par l'IA aimeraient connaître les données qui ont motivé ces décisions. L'XAI pour les LLMs est encore un domaine de recherche.

Fiable

L'hallucination (c'est-à-dire inventer des faussetés) est une caractéristique des LLMs et il est peu probable qu'elle soit complètement résolue. Les systèmes de GenAI d'entreprise nécessitent les processus et les garde-fous nécessaires pour garantir que les hallucinations nuisibles soient minimisées, détectées ou identifiées par des humains avant qu'elles ne puissent nuire aux opérations de l'entreprise.

Les entreprises s'appuient de plus en plus sur les pipelines de génération augmentée par récupération (RAG) pour réduire les hallucinations en ancrant les modèles dans des données fiables. Cependant, des défis subsistent en matière d'infrastructure, de stockage et de sécurité, faisant du RAG une exigence à long terme pour les entreprises.⁷

Sécurisé

Les modèles à l'échelle de l'entreprise peuvent avoir des interfaces pour les utilisateurs externes. Des acteurs malveillants peuvent utiliser des techniques comme l'injection de prompt pour amener le modèle à effectuer des actions non souhaitées ou à partager des données confidentielles.

Éthique

Entraîné de manière éthique

Le modèle doit être entraîné sur des données provenant de sources éthiques dont la propriété intellectuelle (PI) appartient à l'entreprise ou à son fournisseur et où les données personnelles sont utilisées avec consentement.

1. Les problèmes de propriété intellectuelle liés à l'IA générative, comme des données d'entraînement incluant du contenu protégé par des droits d'auteur dont le titulaire n'est pas le propriétaire du modèle, peuvent conduire à des modèles inutilisables et à des procédures juridiques.
2. L'utilisation d'informations personnelles dans l'entraînement des modèles peut entraîner des problèmes de conformité. Par exemple, ChatGPT d'OpenAI a dû divulguer ses politiques de collecte de données et permettre aux utilisateurs de supprimer leurs données après les préoccupations de l'Autorité italienne de protection des données (Garante).⁸

Lisez les problèmes et solutions de droit d'auteur lié à l'IA générative pour en savoir plus.

Équitable

Pour les entreprises, des modèles inéquitables peuvent entraîner plusieurs risques :

• Risque réglementaire : Les systèmes d'IA utilisés dans le recrutement, le crédit, l'assurance ou la santé peuvent violer les lois anti-discrimination s'ils produisent des résultats biaisés.
• Risque opérationnel : Des sorties biaisées peuvent dégrader la qualité des décisions, comme recommander des candidats inadaptés ou classer incorrectement les segments de clientèle.
• Risque de réputation : L'exposition publique de comportements d'IA biaisés peut nuire à la confiance dans la marque et aux relations avec les clients.
• Limitations de marché : Les modèles entraînés principalement sur une zone géographique, une langue ou un groupe démographique peuvent avoir de mauvaises performances sur les marchés mondiaux.

Comment les entreprises abordent l'équité

Les entreprises abordent l'équité dans l'IA par une combinaison de pratiques de gouvernance et de garde-fous techniques :

• Elles sélectionnent des ensembles de données d'entraînement diversifiés et représentatifs et suppriment les attributs sensibles ou les variables proxy qui pourraient introduire des biais.
• Les modèles sont évalués à l'aide de mesures d'équité (par ex., parité démographique ou égalité des chances) et testés sur des cas limites pour identifier les disparités potentielles.
• Les organisations intègrent également une supervision humaine, comme la validation humaine dans la boucle pour les décisions à fort impact et des comités d'éthique de l'IA.
• Les entreprises surveillent en continu les sorties des modèles en production pour détecter des schémas biaisés et réentraînent les modèles lorsque de nouvelles données plus équilibrées deviennent disponibles.

Sous licence

L'entreprise doit disposer d'une licence commerciale pour utiliser le modèle. Par exemple, l'utilisation de modèles comme LLaMa de Meta a des licences non commerciales empêchant leur utilisation légale dans la plupart des cas d'usage dans une entreprise à but lucratif. Les modèles avec des licences permissives comme Vicuna construit sur LLaMa se retrouvent également avec des licences non commerciales puisqu'ils exploitent le modèle LLaMa.^{9 10}

Durable

Entraîner des modèles d'IA générative à partir de zéro est coûteux et énergivore, contribuant aux émissions de carbone. Les dirigeants d'entreprise doivent être conscients du coût total de la technologie d'IA générative et identifier les moyens de minimiser ses coûts écologiques et financiers.

Les entreprises peuvent tendre vers la plupart de ces directives et elles existent sur un continuum, à l'exception des questions de licence, de préoccupations éthiques et de contrôle.

• Il est clair comment obtenir une licence correcte et éviter les préoccupations éthiques, mais ce sont des objectifs difficiles à atteindre.
• Atteindre le contrôle nécessite que les entreprises construisent leurs propres modèles de fondation, mais la plupart des entreprises ne savent pas clairement comment y parvenir.

Comment les entreprises peuvent-elles construire des modèles de fondation ?

Il existe 2 approches pour construire l'infrastructure LLM de votre entreprise dans un environnement contrôlé.

1- Construisez votre propre modèle (BYOM)

Cette approche permet des performances de classe mondiale pour un coût de quelques millions de dollars, incluant le calcul (1.3M heures de GPU sur des GPUs A100 de 40GB dans le cas de BloombergGPT) et les coûts de l'équipe de data science.¹¹

Le BYOM est principalement adopté par les entreprises des secteurs fortement réglementés (par ex., finance, santé, défense) où la sensibilité des données et les exigences de conformité l'emportent sur les coûts. Certaines entreprises suivent une approche hybride en entraînant des modèles plus petits spécifiques à un domaine tout en exploitant des modèles de fondation externes pour le raisonnement général.

2- Améliorer un modèle existant

La plupart des entreprises adoptent cette approche en raison de son rapport coût-efficacité et de sa flexibilité. Plusieurs méthodes sont disponibles :

2.1- Réglage fin (fine-tuning)

C'est une technique d'apprentissage automatique moins coûteuse pour améliorer les performances des grands modèles de langage pré-entraînés (LLMs) à l'aide de jeux de données sélectionnés.

Le réglage fin des instructions se faisait auparavant avec de grands jeux de données, mais il peut désormais être réalisé avec un petit jeu de données (par ex. 1 000 invites et réponses sélectionnées dans le cas de LIMA).¹² L'importance d'une approche robuste de collecte de données optimisant la qualité et la quantité des données est mise en évidence dans les premières expériences commerciales de réglage fin des LLM.¹³

Les coûts de calcul dans les articles de recherche ont été aussi bas que 100 dollars tout en atteignant des performances proches de la classe mondiale.¹⁴

Le réglage fin des modèles est un domaine émergent avec de nouvelles approches comme l'Intervention au moment de l'inférence (ITI), une approche pour réduire les hallucinations des modèles, qui sont publiées chaque semaine.¹⁵

2.2- Apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF)

Un modèle réglé fin peut être encore amélioré par une évaluation avec des humains dans la boucle. ^{16 17}

2.3- Génération augmentée par récupération (RAG)

RAG permet aux entreprises de transmettre des informations cruciales aux modèles au moment de la génération. Les modèles peuvent utiliser ces informations pour produire des réponses plus précises.

Des frameworks contemporains tels que LangChain et LlamaIndex facilitent l'intégration sécurisée des données d'entreprise structurées et non structurées. Les méthodes RAG avancées incluent désormais la récupération multi-sauts et l'intégration de recherche en temps réel, améliorant encore la fiabilité et l'exactitude factuelle.

Les entreprises s'orientent vers l'auto-ancrage, où les modèles se connectent automatiquement à des sources de données en direct pour maintenir les sorties à jour. Les fournisseurs de cloud comme Azure présentent désormais le RAG comme l'architecture centrale pour les copilotes, les systèmes de connaissances et les applications clientes, en donnant la priorité à l'évolutivité et à la sécurité.¹⁸

Compte tenu des coûts élevés du BYOM, nous recommandons aux entreprises d'utiliser initialement des versions optimisées de modèles existants. L'optimisation des modèles de langage est un domaine émergent avec de nouvelles approches développées chaque semaine. Par conséquent, les entreprises doivent être ouvertes à l'expérimentation et prêtes à changer d'approche.

Meilleurs modèles de fondation rentables pour les entreprises

Les plateformes d'apprentissage automatique ont publié des modèles de fondation avec des licences commerciales s'appuyant principalement sur les textes disponibles sur Internet comme source de données primaire. Ces modèles peuvent être utilisés comme modèles de base pour construire des grands modèles de langage d'entreprise :

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 est le dernier modèle de pointe d'OpenAI conçu pour le travail de connaissance professionnel et complexe. Les capacités incluent :

• Raisonnement avancé et travail de connaissance : Produit des sorties de haute qualité pour des tâches telles que les rapports, les feuilles de calcul, les présentations et l'analyse dans de nombreux domaines professionnels.
• Capacité de codage : Intègre les forces de codage de GPT-5.3-Codex, permettant une génération de code de qualité production et des modifications logicielles sur plusieurs fichiers.
• Flux de travail agentiques et utilisation d'outils : Peut rechercher et sélectionner des outils, automatiser des flux de travail en plusieurs étapes et exécuter des tâches longues de manière plus fiable.
• Capacité native d'utilisation d'ordinateur : Les agents peuvent interagir avec les logiciels en utilisant des captures d'écran, des actions souris/clavier ou du code d'automatisation pour accomplir des tâches sur des applications et des sites web.
• Grande fenêtre de contexte : Prend en charge jusqu'à 1 million de tokens, permettant l'analyse de grandes bases de code, de longs documents ou de flux de travail étendus en une seule invite.

GPT-5.4 montre de fortes améliorations sur plusieurs benchmarks. Il atteint 83 % de victoires/égalités sur GDPval pour les tâches de travail de connaissance (contre 70.9 % pour GPT-5.2). En génie logiciel, il obtient 57.7 % sur SWE-Bench Pro, indiquant des performances de codage solides. Pour les tâches d'utilisation d'ordinateur, il atteint 75 % sur OSWorld-Verified, dépassant la référence humaine de 72.4 %.

Il obtient également de bons résultats en recherche web avec 82.7 % sur BrowseComp.

De plus, les réponses de GPT-5.4 sont 33 % moins susceptibles d'être fausses et 18 % moins susceptibles de contenir des erreurs par rapport à GPT-5.2.¹⁹

GPT-5.3-Codex est le modèle de codage agentique d'OpenAI, combinant les capacités avancées de génie logiciel de GPT-5.2-Codex avec le raisonnement plus large et les connaissances professionnelles de GPT-5.2.

Le modèle gère des flux de travail de développement complexes, tels que la recherche, l'utilisation d'outils en plusieurs étapes et les tâches de codage de longue durée, sur de grandes bases de code.

Figure 1 : Un exemple de génération de diapositives à partir d'une invite utilisant GPT-5.3-Codex.²⁰

DeepSeek

DeepSeek-V3 de DeepSeek est un modèle MoE (~671B, sous licence MIT) avec de fortes performances de raisonnement et de codage, et est open source depuis mars 2025. ²¹

DeepSeek-V3.1 de DeepSeek (août 2025) étend les capacités de contexte long avec un tokenizer mis à jour et des poids ouverts. ²²

Google DeepMind

Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind) est un LLM de pointe conçu pour le raisonnement complexe, le codage et les tâches multimodales, capable de traiter des informations sur le texte, les images, l'audio, la vidéo, le code et les documents.

Sur plusieurs benchmarks, Gemini Pro démontre de solides performances en raisonnement, codage et tâches multimodales. Il atteint 77.1 % sur ARC-AGI-2 pour le raisonnement abstrait et 94.3 % sur GPQA Diamond pour les questions de sciences de niveau master. Sur Humanity’s Last Exam, qui mesure le raisonnement académique, il obtient 44.4 % sans outils.

Pour le codage et le génie logiciel, le modèle atteint 68.5 % sur Terminal-Bench 2.0 et 80.6 % sur SWE-Bench Verified. Il obtient également de bons résultats sur les benchmarks de connaissances et multimodaux, avec 92.6 % sur MMMLU (connaissances multilingues) et environ 80.5 % sur MMMU-Pro (raisonnement multimodal).²³

Meta LLaMA

LaMA 4 de Meta est publié en tant que LLaMA 4 Maverick, Scout et un aperçu de Behemoth. Ces modèles sont nativement multimodaux (texte et vision), prennent en charge des fenêtres de contexte allant jusqu'à 10 millions de tokens, et restent optimisés pour l'efficacité. ²⁴

Llama 3 de Meta était l'ancien modèle avec une licence d'utilisation commerciale avec certaines limitations pour les grandes entreprises. ²⁵

Mistral IA

Mistral 8x22B est le dernier modèle à poids ouverts développé par la startup européenne d'IA générative Mistral. Avec sa licence permissive (c'est-à-dire Apache 2.0) qui permet une utilisation commerciale sans restrictions spécifiques pour les grandes entreprises, il peut être attractif pour toutes les entreprises.²⁶ Mistral propose également des modèles comme Mistral Large, mais ce modèle a des licences plus restrictives.²⁷

Récemment, Mistral a élargi sa gamme pour inclure des modèles tels que Mistral Large 3 ; des modèles plus petits comme Mistral Small et Medium ; des modèles de codage spécialisés tels que Codestral et Devstral ; et des modèles audio comme Voxtral Transcribe 2, qui offre des capacités de transcription vocale par lots et en temps réel.²⁸

IBM

Les modèles Granite d'IBM sont très performants selon les benchmarks de génération de code et sont disponibles avec la licence permissive Apache 2.0.²⁹

L'écosystème Granite s'est également étendu pour inclure des modèles vocaux, tels que Granite-4.0-1B-Speech, qui prennent en charge la reconnaissance vocale et la traduction multilingues.³⁰

Databricks

DBRX est un modèle à poids ouverts développé par la plateforme de données Databricks. Il est livré avec une licence commerciale avec des limitations similaires à celles des modèles de Meta. Les limitations s'appliquent aux entreprises servant plus de 700 millions d'utilisateurs actifs. ³¹

Grok

Grok-4 de xAI a été publié en juillet 2025 avec une utilisation native d'outils, une intégration de recherche en temps réel et une variante « Heavy » pour le raisonnement avancé. Grok 4.1 a été déployé en novembre 2025, améliorant le raisonnement, la cohérence, la nuance de la personnalité/émotionnelle et réduisant les hallucinations par rapport à Grok 4.³²

xAI a récemment introduit Grok 4.20 Beta, qui ajoute des capacités multi-agents, permettant l'exécution coordonnée de tâches par plusieurs agents spécialisés. Par ailleurs, Grok 5 serait en cours d'entraînement, ce qui suggère que de nouvelles avancées en matière de raisonnement et de capacités agentiques sont en développement.³³

Explorez les benchmarks et les détails de prix à jour des modèles de fondation pour les applications genAI d'entreprise :

Quelle est la bonne pile technologique pour construire des grands modèles de langage ?

L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle et les grandes entreprises construisent des solutions d'IA depuis la dernière décennie. L'expérience a montré que l'utilisation de plateformes d'opérations de machine learning (MLOps) accélère considérablement les efforts de développement de modèles.

En plus de leurs plateformes MLOps, les organisations d'entreprise peuvent s'appuyer sur une liste croissante d'outils et de frameworks d'opérations de grands modèles de langage (LLMOps) comme Langchain, Semantic Kernel ou watsonx.ai pour personnaliser et construire leurs modèles, ainsi que des outils de gestion des risques d'IA comme Nemo Guardrails.

Aux premiers jours des nouvelles technologies, nous recommandons aux dirigeants de privilégier les plateformes ouvertes pour construire des systèmes à l'épreuve du temps. Dans les technologies émergentes, l'enfermement propriétaire est un risque important. Les entreprises peuvent se retrouver coincées avec des systèmes obsolètes à mesure que des changements technologiques rapides et sismiques se produisent.

Enfin, l'infrastructure de données d'une entreprise est l'une des technologies sous-jacentes les plus importantes pour l'IA générative :

1. De vastes quantités de données internes doivent être organisées et formatées.
2. Les efforts de qualité et d'observabilité des données doivent garantir que les entreprises ont accès à des jeux de données de haute qualité, uniques et faciles à utiliser avec des métadonnées claires.
3. Les capacités de données synthétiques peuvent être nécessaires pour l'entraînement des modèles.

Comment évaluer les performances des grands modèles ?

Sans mesure de l'efficacité, la valeur des efforts d'IA générative ne peut pas être quantifiée. Cependant, l'évaluation des LLM est un problème difficile en raison de problèmes dans les jeux de données de référence, des benchmarks s'immisçant dans les données d'entraînement, de l'incohérence des évaluations humaines et d'autres facteurs.

Nous recommandons une approche itérative qui augmente l'investissement dans l'évaluation à mesure que les modèles se rapprochent de la mise en production :

• Utilisez les scores des tests de référence pour préparer des listes restreintes. Ceci est disponible publiquement pour un grand nombre de modèles open source.^{34 35}
• Fiez-vous aux scores Elo utilisés pour classer les joueurs dans les jeux à somme nulle comme les échecs, pour comparer les modèles à sélectionner. S'il existe des modèles plus performants qui ne sont pas disponibles (par ex. pour des raisons de licence ou de sécurité des données), ils peuvent être utilisés pour comparer les réponses de différents modèles. ¹⁴
  • Si ces modèles ne sont pas disponibles, des experts du domaine peuvent comparer la précision de différents modèles.

Quelles sont les alternatives au contrôle des modèles ?

Les organisations d'entreprise peuvent exploiter des modèles pré-entraînés et réglés finement provenant de géants de la technologie ou d'entreprises d'IA (par ex. OpenAI) dans les cas où elles se trouvent dans l'une de ces situations :

• Expérimenter avec des données qui n'incluent pas d'informations sensibles pour prouver une hypothèse
• Ne pas être préoccupé par l'augmentation de la surface d'attaque des données d'entrée
• Être confiant que leurs entrées ne seront pas interceptées ou stockées par des 3rd parties
• Être confiant que même si leurs entrées sont stockées, elles le sont pour une durée limitée et ne seront pas divulguées pendant le stockage

Dans de tels cas, les équipes techniques peuvent utiliser des APIs pour accéder aux modèles à des coûts abordables par appel d'API. Elles peuvent utiliser ces approches :

• Apprentissage zéro-shot, également appelé ingénierie des prompts, consiste à structurer l'invite pour aider à améliorer la sortie du LLM
• Apprentissage few-shot, également appelé apprentissage en contexte, consiste à ajouter des exemples avant l'invite pour améliorer la qualité de la réponse.³⁶

Figure 2 : Amélioration de l'apprentissage few-shot par OpenAI.

Cela peut également inclure l'incitation par chaîne de pensée. L'incitation par chaîne de pensée est une technique d'ingénierie des prompts qui guide un modèle de langage pour raisonner sur un problème étape par étape avant de produire une réponse finale. En générant des étapes de raisonnement intermédiaires, le modèle peut mieux gérer des tâches complexes telles que les mathématiques, la logique ou la prise de décision en plusieurs étapes.

Cette approche améliore souvent la précision et la transparence car le modèle décompose le problème en parties logiques plus petites plutôt que de répondre immédiatement par une seule réponse.

Figure 3 : Exemple montrant comment fonctionne l'incitation par chaîne de pensée.³⁷

Génération augmentée par récupération (RAG) peut également être utilisée avec des modèles commerciaux si l'entreprise est satisfaite des politiques de sécurité des données du fournisseur du modèle de fondation.

Le réglage fin (fine-tuning) est également disponible pour améliorer davantage les performances des modèles commerciaux proposés via des APIs.³⁸

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

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Étapes préalables aux modèles de fondation pour les entreprises

Construire votre modèle d'entreprise peut prendre des mois car les étapes ci-dessous doivent être réalisées. Chacune de ces étapes peut prendre des semaines à des mois, et elles ne peuvent pas être entièrement parallélisées :

• La collecte de données peut prendre des semaines à des mois. Les services de collecte de données IA peuvent accélérer ce processus en aidant les entreprises à générer des jeux de données d'instructions équilibrés et de haute qualité ainsi que d'autres données pour la construction ou le réglage fin des modèles. Vous pouvez également travailler avec des plateformes de crowdsourcing de données pour des jeux de données plus diversifiés.
• L'embauche de data scientists ayant une expertise en LLM ou l'embauche de consultants peut prendre des semaines à des mois.
• Formation et déploiement
• Intégration des modèles aux processus et systèmes d'entreprise

Nous recommandons aux dirigeants d'entreprise d'encourager l'expérimentation avec la GenAI. Cela nécessite un changement de paradigme : nous devons considérer les machines non pas comme des robots insensés mais comme des co-créateurs. Les organisations devraient commencer à utiliser la GenAI pour favoriser ce changement d'état d'esprit, en éduquant les employés sur son potentiel et en leur donnant les moyens de changer leur façon de travailler. Comme le disent souvent les consultants, la clé de toute transformation, y compris la transformation par l'IA, ce sont les personnes.

Figure 4 : Cadre de BCG pour l'aspect humain de l'adoption de la GenAI en entreprise³⁹

Les équipes peuvent exploiter les APIs existantes pour automatiser les processus dans les domaines où la valeur des données confidentielles est plus faible et l'intégration système est plus facile. Voici des domaines où les équipes peuvent tirer parti de la GenAI pour améliorer la productivité et accroître la familiarité des équipes avec l'IA générative sans construire leurs propres modèles :

• Création de nouveaux contenus et optimisation du contenu généré pour les campagnes marketing
• Génération de code pour les logiciels front-end
• IA conversationnelle pour l'engagement et le support client

Durabilité et coûts

L'IA générative nécessite des ressources informatiques importantes et a donc à la fois des coûts financiers et environnementaux. Les entreprises doivent évaluer soigneusement ces compromis lorsqu'elles décident de construire ou d'optimiser des modèles.

Les principales considérations incluent :

• Modélisation du cycle de vie : La recherche montre que l'empreinte carbone des LLMs couvre l'entraînement, l'inférence et même le matériel lui-même. Des outils tels que LLMCarbon fournissent des cadres pour estimer ces coûts de bout en bout.⁴⁰
• Contrôles de durabilité dans le cloud : Les fournisseurs de cloud (par ex., Google, Microsoft, AWS) publient désormais des données sur l'intensité carbone de leurs centres de données.⁴¹
  • Choisir des régions plus vertes ou des installations à faible PUE (efficacité de l'utilisation de l'énergie) peut réduire considérablement les émissions.⁴²
• Rapports sectoriels : Des rapports indépendants (par ex., Stanford IA Index, MIT Tech Review) soulignent que les émissions des centres de données augmentent, même si l'efficacité s'améliore.⁴³ Cela souligne la nécessité de dimensionner correctement les modèles et d'optimiser l'inférence plutôt que de toujours courir après le plus grand modèle disponible.⁴⁴

Tactiques pratiques de réduction des coûts

Les entreprises adoptent des méthodes telles que :

• Utiliser des modèles plus petits et spécialisés (réglés finement sur des données internes) plutôt que de s'entraîner à partir de zéro.
• Appliquer des techniques d'efficacité comme la quantification (compression des modèles) ou la mise en cache des requêtes.
• Exploiter le RAG pour que les modèles génèrent quand c'est nécessaire, au lieu de se réentraîner à chaque nouveau jeu de données.
• Suivre à la fois le coût financier, le CO₂ et la consommation d'eau au niveau du cas d'usage pour plus de transparence.

Recommandation : Les dirigeants d'entreprise doivent considérer la durabilité à la fois comme une stratégie de contrôle des coûts et une priorité de conformité. En alignant le déploiement de l'IA sur les objectifs ESG de l'entreprise, les entreprises peuvent réduire les dépenses et limiter les risques de réputation.

Quel est le niveau d'intérêt pour l'IA générative en entreprise ?

Bien qu'il y ait de nombreux signes montrant que l'IA générative en entreprise est en plein essor (par ex. les revenus des consultants liés à l'IA générative), cela ne s'est pas encore reflété dans les requêtes des moteurs de recherche. Cependant, il y a un intérêt croissant pour l'IA d'entreprise, probablement déclenché par le lancement de ChatGPT :

Niveau d'adoption

Depuis l'année dernière, les grands cabinets de conseil ont mis à jour les feuilles de route d'adoption de la GenAI en entreprise pour mettre l'accent sur le changement de modèle opérationnel, la gouvernance et la capture de valeur plutôt que sur les seuls outils :

• 78 % des organisations déclarent utiliser l'IA dans au moins une fonction ; les entreprises restructurent les flux de travail, nomment des responsables de la gouvernance de l'IA et formalisent les processus de risque lié aux modèles.⁴⁵
• La GenAI dépasse le « pic de hype », avec des orientations de feuille de route s'orientant vers des cas d'usage gouvernés et industrialisés et une réflexion de plateforme.

Le fossé de la mise en production de l'IA

Alors que les performances des modèles s'améliorent toutes les quelques semaines, les produits d'entreprise accusent souvent un retard. De nombreuses solutions ajoutent l'IA dans les flux de travail existants (par ex., widgets de chat, remplisseurs de formulaires) au lieu de créer des expériences centrées sur l'IA conçues dès le départ.

La véritable opportunité réside dans la refonte des produits pour que l'IA devienne le modèle d'interaction central, et non un simple ajout.⁴⁶

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Liens de référence

1.

AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

2.

Unpopular opinion: Current AI is mostly engineering without science and can be a net negative for society for years. This is painful to say. I have been fascinated by AI for the last 20 years and… | Cem Dilmegani

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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