IA générative d'entreprise: 11 cas d'utilisation et meilleures pratiques

L'IA générative (GenAI) présente de nouvelles opportunités pour les entreprises par rapport aux entreprises de taille intermédiaire ou aux startups, notamment :

• Cas d'utilisation de l'IA générative d'entreprise.
• L'opportunité de développer les modèles de votre entreprise sans exposer de données privées à des tiers.

Cependant, l'IA générative présente des défis uniques aux grandes organisations. Par exemple :

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

Découvrez nos cas d'utilisation d'IA pratiques pour les entreprises afin de savoir comment les grandes entreprises peuvent développer, déployer et gérer efficacement leurs propres modèles d'IA générative.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle générative d'entreprise

Le web regorge de cas d'utilisation B2C tels que la rédaction d'e-mails avec l'aide de l'IA générative qui ne nécessitent pas d'intégration approfondie ou de modèles spécialisés. Cependant, la valeur de l'IA générative pour les entreprises provient des applications d'IA d'entreprise listées ci-dessous :

Cas d'utilisation courants

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

1. Extraction d'informations en étiquetant des données non structurées comme des documents.
2. Résumé de données non structurées.
3. Recherche d'entreprise qui va plus loin que 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 exemple, 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 ciblant les ventes de systèmes MLOps vers notre 3e plus grand marché géographique affecteraient-elles notre performance d'entreprise ?

Les grandes organisations desservent des clients mondiaux et la capacité de traduction automatique des LLM est précieuse dans des cas d'utilisation tels que :

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

Applications spécifiques à l'industrie

La plupart de la valeur pour les entreprises proviendra probablement de l'utilisation des technologies d'IA générative pour l'innovation dans les industries spécifiques des entreprises : Cela pourrait se présenter sous la forme de nouveaux produits et services ou de nouvelles façons de travailler (par exemple, l'amélioration des processus avec 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 exploiter l'IA générative ?

Nous avons tracé un parcours détaillé pour que les entreprises exploitent l'IA générative. Bien que la plupart des entreprises n'aient peut-être pas besoin de développer leurs propres modèles, il est attendu que la plupart des grandes entreprises (c'est-à-dire Forbes Global 2000) développent ou optimisent un ou plusieurs modèles d'IA générative spécifiques à leurs besoins commerciaux au cours des prochaines années. Le Fine-tuning peut permettre aux entreprises d'atteindre ces objectifs :

• Atteindre une précision plus élevée en personnalisant la sortie du modèle en détail pour leur propre domaine
• Économiser des coûts. Les modèles personnalisables avec des licences permettant une utilisation commerciale ont été mesurés comme étant presque aussi précis que les modèles propriétaires à un coût significativement inférieur.²
• Réduire la surface d'attaque pour leurs données confidentielles

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

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

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

Fiable

Cohérent

La plupart des LLM actuels peuvent fournir des sorties différentes pour la même entrée. Cela limite la reproductibilité des tests, ce qui peut conduire à la publication 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 au niveau granulaire (par exemple, sur site ou instances cloud dédiées). L'alternative est d'utiliser des interfaces de chat en ligne ou des API comme les LLM API de OpenAI.

L'inconvénient de s'appuyer sur des API est que l'utilisateur peut devoir 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 connu des fuites de documents internes et de code source précieux lorsque leurs employés ont utilisé ChatGPT.^{4 5}

Depuis lors, les offres d'entreprise ont considérablement mûri :

• OpenAI Enterprise (2023) et, plus tard, ChatGPT Team (2024) ont introduit la rétention de données zéro, la conformité SOC 2, l'intégration SSO/SAML et les contrôles d'administration.⁶
• Les principaux fournisseurs (par exemple, Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) annoncent désormais des opt-out pour les données clients, ce qui signifie que les invites et les sorties des utilisateurs ne sont pas utilisées pour l'entraînement des modèles.
• Les fournisseurs ont également commencé à se conformer aux exigences de la loi européenne sur l'IA (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 lors de l'utilisation de systèmes cloud tiers :

• Des initiés malveillants ou des fournisseurs compromis pourraient toujours accéder aux données de l'entreprise.
• Les API mal configurées peuvent exposer des flux de données sensibles.
• Le manque d'explicabilité des LLM continue de défier les équipes de conformité.

Pour les industries fortement réglementées, l'hébergement autonome 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 par les utilisateurs d'entreprise qui souhaiteraient baser des prises de décision importantes sur des assistants alimentés par l'IA et qui voudraient connaître les données qui ont conduit à ces décisions. L'XAI pour les LLM est toujours un domaine de recherche.

Fiable

L'hallucination (c'est-à-dire inventer des faussetés) est une caractéristique des LLM et il est peu probable qu'elle soit complètement résolue. Les systèmes GenAI d'entreprise nécessitent les processus et garde-fous nécessaires pour s'assurer que les hallucinations nuisibles sont minimisées ou 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 des pipelines de génération augmentée par la récupération (RAG) pour réduire les hallucinations en ancrant les modèles dans des données fiables. Pourtant, des défis subsistent dans l'infrastructure, le stockage et la sécurité, rendant le RAG non seulement une solution mais une exigence d'entreprise à long terme.⁷

Sécurisé

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

Éthique

Formé de manière éthique

Le modèle devrait être formé sur des données acquises de manière éthique où la propriété intellectuelle (IP) appartient à l'entreprise ou à son fournisseur et où les données personnelles sont utilisées avec consentement.

1. Les problèmes de propriété intellectuelle de l'IA générative, tels que les données d'entraînement incluant du contenu protégé par le droit d'auteur dont le droit d'auteur n'appartient pas au 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, le ChatGPT de 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 de l'IA générative pour en savoir plus.

Équitable

Pour les entreprises, des modèles injustes peuvent causer plusieurs risques :

• Risque réglementaire : Les systèmes d'IA utilisés dans le recrutement, le prêt, l'assurance ou la santé peuvent violer les lois antidiscrimination s'ils produisent des résultats biaisés.
• Risque opérationnel : Les sorties biaisées peuvent dégrader la qualité de la décision, comme recommander des candidats inadaptés ou mal classifier les segments de clients.
• Risque de réputation : L'exposition publique d'un comportement d'IA biaisé peut nuire à la confiance dans la marque et aux relations clients.
• Limites du marché : Les modèles formés principalement sur une géographie, une langue ou un groupe démographique donné peuvent mal performer sur les marchés mondiaux.

Comment les entreprises abordent l'équité

Les entreprises abordent l'équité dans l'IA grâce à une combinaison de pratiques de gouvernance et de garanties techniques :

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

Licencié

L'entreprise doit avoir 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'utilisation dans une entreprise à but lucratif. Les modèles avec des licences permissives comme Vicuna construit sur la base de LLaMa finissent également par avoir des licences non commerciales car ils exploitent le modèle LLaMa.^{9 10}

Durable

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

Les entreprises peuvent s'efforcer de respecter la plupart de ces directives et elles existent sur un continuum, à l'exception des problèmes de licence, de préoccupations éthiques et de contrôle.

• Il est clair comment obtenir la bonne licence et éviter les préoccupations éthiques, mais ce sont des objectifs difficiles à atteindre
• Atteindre le contrôle nécessite aux entreprises de développer leurs propres modèles de fondation, cependant la plupart des entreprises ne sont pas claires sur la façon d'atteindre cela

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

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

1- Développez votre propre modèle (BYOM)

Cette approche permet des performances de classe mondiale coûtant quelques millions de $ incluant le calcul (1,3M d'heures GPU sur des GPU A100 de 40 Go dans le cas de BloombergGPT) et les coûts de l'équipe de science des données.¹¹

BYOM est principalement poursuivi par des entreprises dans des secteurs fortement réglementés (par exemple, 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 formant de plus petits modèles spécifiques au domaine tout en exploitant des modèles de fondation externes pour le raisonnement à usage général.

2- Améliorez un modèle existant

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

2.1- Fine-tuning

C'est une technique d'apprentissage automatique moins chère pour améliorer les performances des grands modèles de langage pré-entraînés (LLM) en utilisant des ensembles de données sélectionnés.

Le fine-tuning d'instruction était précédemment effectué avec de grands ensembles de données, mais il peut maintenant être réalisé avec un petit ensemble de données (par exemple, 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 de fine-tuning de LLM commerciaux.¹³

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

Le fine-tuning de modèle est un domaine émergent avec de nouvelles approches comme l'intervention au moment de l'inférence (ITI), une approche pour réduire les hallucinations de modèle, étant publiée chaque semaine.¹⁵

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

Un modèle fine-tuné peut être davantage amélioré par une évaluation humaine dans la boucle. ^{16 17}

2.3- Génération augmentée par la récupération (RAG)

Le RAG permet aux entreprises de transmettre des informations cruciales aux modèles pendant le temps de 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 de 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 davantage la fiabilité et l'exactitude factuelle.

Les entreprises se tournent 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 de base pour les copilotes, les systèmes de connaissances et les applications clients, en priorisant l'évolutivité et la sécurité.¹⁸

Compte tenu des coûts élevés impliqués dans 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 devraient être ouvertes à l'expérimentation et prêtes à changer d'approche.

Principaux modèles de fondation rentables pour les entreprises

Les plateformes d'apprentissage automatique ont publié des modèles de fondation avec des licences commerciales en s'appuyant principalement sur le texte sur Internet comme source de données principale. Ces modèles peuvent être utilisés comme modèles de base pour développer des grands modèles de langage d'entreprise :

OpenAI GPT-5

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

• Raisonnement avancé et travail de connaissances : Produit des sorties de haute qualité pour des tâches telles que des rapports, des feuilles de calcul, des présentations et des analyses dans de nombreux domaines professionnels.
• Capacité de codage : Intègre les forces de codage de GPT-5.3-Codex, permettant la génération de code de qualité production et les modifications de logiciels multi-fichiers.
• Flux de travail agentiques et utilisation d'outils : Peut rechercher et sélectionner des outils, automatiser des flux de travail multi-étapes et exécuter des tâches longues de manière plus fiable.
• Capabilité native d'utilisation d'ordinateur : Les agents peuvent interagir avec des logiciels en utilisant des captures d'écran, des actions souris/clavier ou du code d'automatisation pour accomplir des tâches dans des applications et des sites web.
• Fenêtre de contexte large : 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 dans une seule invite.

GPT-5.4 montre de fortes améliorations sur plusieurs benchmarks. Il atteint 83 % de victoires/égalité sur GDPval pour les tâches de travail de connaissances (en hausse par rapport à 70,9 % dans GPT-5.2). En ingénierie logicielle, il obtient 57,7 % sur SWE-Bench Pro, indiquant une solide performance de codage. Pour les tâches d'utilisation d'ordinateur, il atteint 75 % sur OSWorld-Verified, dépassant la base humaine de 72,4 %.

Il fonctionne également bien dans la recherche web avec 82,7 % sur BrowseComp.

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

GPT-5.3-Codex est le modèle de codage agentique de OpenAI, combinant les capacités avancées d'ingénierie logicielle 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 multi-étapes et les tâches de codage de longue durée, sur de grandes bases de code.

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

DeepSeek

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

DeepSeek-V3.1 par 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 à travers texte, images, audio, vidéo, code et documents.

Sur plusieurs benchmarks, Gemini Pro démontre de solides performances dans le raisonnement, le codage et les tâches multimodales. Il atteint 77,1 % sur ARC-AGI-2 pour le raisonnement abstrait et 94,3 % sur GPQA Diamond pour les questions scientifiques de niveau universitaire. Sur Humanity's Last Exam, qui mesure le raisonnement académique, il obtient 44,4 % sans outils.

Pour le codage et l'ingénierie logicielle, le modèle atteint 68,5 % sur Terminal-Bench 2.0 et 80,6 % sur SWE-Bench Verified. Il fonctionne également bien sur les benchmarks de connaissances et multimodaux, obtenant 92,6 % sur MMMLU (connaissances multilingues) et environ 80,5 % sur MMMU-Pro (raisonnement multimodal).²³

Meta LLaMA

LaMA 4 par Meta est publié sous la forme de LLaMA 4 Maverick, Scout et un aperçu 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 par Meta était l'ancien modèle avec une licence d'utilisation commerciale avec certaines limitations pour les très grandes entreprises. ²⁵

Mistral AI

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 attrayant pour toutes les entreprises.²⁶ Mistral fournit également des modèles comme Mistral Large mais ce modèle a une licence plus restrictive.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 fournit des capacités de transcription de parole par lots et en temps réel.²⁸

IBM

Les modèles Granite de IBM sont 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 de parole, 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 aux modèles de Meta. Les limitations s'appliquent aux entreprises desservant plus de 700 millions d'utilisateurs actifs. ³¹

Grok

Grok-4 par 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 personnalité/la nuance 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 sur plusieurs agents spécialisés. Pendant ce temps, Grok 5 a été signalé comme étant en cours d'entraînement, suggérant que de nouvelles avancées dans le raisonnement et les capacités agentiques sont en cours de développement.³³

Découvrez les benchmarks et détails de tarification à jour des modèles de fondation pour les applications GenAI d'entreprise :

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

L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle et les grandes entreprises développent des solutions d'IA depuis la dernière décennie. L'expérience a montré que l'exploitation des plateformes d'opérations d'apprentissage automatique (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 développer leurs modèles, des outils de gestion des risques d'IA comme Nemo Guardrails.

Dans les premiers jours des nouvelles technologies, nous recommandons aux dirigeants de prioriser les plateformes ouvertes pour développer des systèmes pérennes. Dans les technologies émergentes, l'enfermement propriétaire est un risque important. Les entreprises peuvent rester coincées avec des systèmes obsolètes alors que des changements technologiques rapides et sismiques ont lieu.

Enfin, l'infrastructure de données d'une entreprise fait partie 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 s'assurer que les entreprises ont accès à des ensembles de données de haute qualité, uniques et facilement utilisables avec des métadonnées claires.

3. Les capacités de données synthétiques peuvent être nécessaires pour l'entraînement des modèles

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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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 ensembles de données de benchmark, les benchmarks qui s'infiltrent dans les données d'entraînement, l'incohérence des revues humaines et d'autres facteurs.^{34 35} .

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

• Utilisez les scores de test de benchmark pour préparer des listes courtes. Cela est disponible publiquement pour un grand nombre de modèles open source.^{36 37}
• S'appuyez sur les scores Elo utilisés pour classer les joueurs dans des jeux à somme nulle comme les échecs, comparez les modèles à sélectionner. S'il existe des modèles plus performants qui ne sont pas disponibles pour être utilisés (par exemple, en raison de problèmes de licence ou de sécurité des données), ils peuvent être utilisés pour comparer les réponses de différents modèles. ³⁸

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

Cela peut également inclure l'invite de chaîne de pensée. L'invite de chaîne de pensée est une technique d'ingénierie d'invite qui guide un modèle de langage à raisonner à travers 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 multi-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 avec une seule réponse.

Figure 3 : Exemple montrant comment fonctionne l'invite de chaîne de pensée.³⁹

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

Le Fine-tuning est également disponible pour améliorer davantage les performances des modèles commerciaux offerts via des API.⁴⁰

Étapes pré-modèles de fondation pour les entreprises

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

• Collecte de données peut prendre des semaines à des mois. Les services de collecte de données d'IA peuvent accélérer ce processus en aidant les entreprises à générer des ensembles de données d'instruction équilibrés et de haute qualité et d'autres données pour développer ou fine-tuner des modèles. Vous pouvez également travailler avec des plateformes de crowdsourcing de données pour des ensembles de données plus diversifiés.
• Embauche de scientifiques de données avec une expertise LLM ou l'embauche de consultants peut prendre des semaines à des mois.
• Entraînement et déploiement
• Intégration des modèles aux processus et systèmes d'entreprise

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

Figure 4 : Cadre de BCG pour le côté humain de l'adoption de GenAI d'entreprise⁴¹

Les équipes peuvent exploiter les API existantes pour automatiser les processus dans des domaines où la valeur des données confidentielles est plus faible et l'intégration du système est plus facile. Domaines d'exemple où les équipes peuvent exploiter GenAI pour améliorer la productivité et augmenter la familiarité des équipes avec l'IA générative sans développer leurs propres modèles :

• Création de nouveau contenu et optimisation du contenu généré pour les campagnes marketing
• Génération de code pour les logiciels frontaux
• IA conversationnelle pour l'engagement et le support client

Durabilité et coûts

L'IA générative nécessite des ressources de calcul importantes et a donc des coûts financiers et environnementaux. Les entreprises devraient évaluer ces compromis attentivement lorsqu'elles décident de développer ou d'optimiser des modèles.

Les considérations clés incluent :

• Modélisation du cycle de vie : La recherche montre que l'empreinte carbone des LLM s'étend à l'entraînement, à l'inférence et même au matériel lui-même. Des outils tels que LLMCarbon fournissent des cadres pour estimer ces coûts de bout en bout.⁴²
• Contrôles de durabilité du cloud : Les fournisseurs de cloud (par exemple, Google, Microsoft, AWS) publient désormais des données sur l'intensité carbone de leurs centres de données.⁴³
  • Choisir des régions plus vertes ou des installations à faible PUE (efficacité de l'utilisation de l'énergie) peut considérablement réduire les émissions.⁴⁴
• Rapports de l'industrie : Des rapports indépendants (par exemple, Stanford AI Index, MIT Tech Review) soulignent que les émissions des centres de données augmentent, même si l'efficacité s'améliore.⁴⁵ 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.⁴⁶

Tactiques pratiques de réduction des coûts

Les entreprises adoptent des méthodes telles que :

• Utiliser des modèles plus petits et spécialisés (fine-tunés sur des données internes) plutôt que de former à partir de zéro.
• Appliquer des techniques d'efficacité comme la quantification (compression des modèles) ou la mise en cache des demandes.
• Exploiter le RAG afin que les modèles ne génèrent que lorsque nécessaire, au lieu de réentraîner à chaque nouvel ensemble de données.
• Suivre non seulement le coût financier mais aussi l'utilisation de CO₂ et d'eau au niveau du cas d'utilisation pour la transparence.

Recommandation : Les dirigeants d'entreprise devraient traiter 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 d'entreprise ?

Bien qu'il y ait de nombreux signes montrant que l'IA générative d'entreprise est en plein essor (par exemple, les revenus liés à l'IA générative des consultants), 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 qui a probablement été déclenché par le lancement de ChatGPT :

Niveau d'adoption

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

• 78 % des organisations déclarent utiliser l'IA dans au moins une fonction ; les entreprises réorganisent les flux de travail, nomment des responsables de la gouvernance de l'IA et formalisent les processus de risque de modèle.⁴⁷
• GenAI dépasse le « pic de hype », les orientations de feuille de route se déplaçant vers des cas d'utilisation produits et gouvernés et une pensée plateforme.⁴⁸

Le fossé de la productisation de l'IA

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

La véritable opportunité réside dans la refonte des produits afin que l'IA devienne le modèle d'interaction principal, et non un ajout.⁴⁹

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Liens de référence

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AI Agent Operations Platform | Rubrik

Rubrik

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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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Amazon Warns Staff Not to Share Confidential Information With ChatGPT - Business Insider

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Samsung Bans ChatGPT, Google Bard, Other Generative AI Use by Staff After Leak - Bloomberg

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Training language models to follow instructions with human feedback

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Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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