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

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

• Cas d'usage de l'IA générative d'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 LLM commerciaux.¹
• La GenAI accélérera également de 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 aussi introduire des risques opérationnels et de réputation via les biais d'IA ou les hallucinations.

Explorez nos cas d'usage pratiques de l'IA en entreprise pour découvrir 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 pour l'entreprise provient des applications d'IA d'entreprise listées ci-dessous :

Cas d'usage courants

Gestion des connaissances d'entreprise (EKM) : Alors que les PME et les entreprises du marché 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'insights en étiquetant des 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 consiste à répondre aux questions des employés sur :

4. Les pratiques de l'entreprise (ex. 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 d'éventuelles futures sanctions ciblant les ventes de systèmes MLOps vers notre 3rd plus grand marché géographique affecteraient-elles notre performance d'entreprise ?

Les grandes organisations servent des clients mondiaux et la capacité de traduction automatique des LLM 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 sentiment multilingue

Applications spécifiques à l'industrie

La plus grande valeur pour les entreprises proviendra probablement de l'utilisation des technologies d'IA générative pour l'innovation dans les secteurs spécifiques des entreprises : cela peut prendre la forme de nouveaux produits et services ou de nouvelles façons de travailler (par ex. amélioration des processus grâce à 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 doivent-elles tirer parti de l'IA générative ?

Nous avons tracé un chemin détaillé pour que les entreprises tirent parti de l'IA générative. Bien que la plupart des entreprises n'aient pas besoin de construire leurs propres modèles, on s'attend à ce que la plupart des grandes entreprises (c'est-à-dire le Forbes Global 2000) construisent ou optimisent un ou plusieurs modèles d'IA générative spécifiques à leurs besoins métier dans les 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
• Réduire les coûts. Les modèles personnalisables avec des licences autorisant une utilisation commerciale se sont avérés presque aussi précis que les modèles propriétaires à 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 en exploitant les données internes. ³

Quelles sont les lignes directrices pour les modèles d'IA d'entreprise ?

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

Fiable

Cohérent

La plupart des LLM 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 doivent 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 dans des instances cloud dédiées). L'alternative est d'utiliser des interfaces de chat en ligne ou des API comme celles de OpenAI pour les LLM APIs.

L'inconvénient de s'appuyer sur des API est que l'utilisateur peut avoir besoin d'exposer des données confidentielles propriétaires 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 entreprises ont considérablement mûri :

• OpenAI Enterprise (2023) et, plus tard, ChatGPT Team (2024) ont introduit une conservation zéro des données, la conformité SOC 2, l'intégration SSO/SAML et des contrôles administrateurs.⁶
• Les principaux fournisseurs (par ex., Anthropic, Microsoft, Google, Cohere) annoncent désormais des options de non-utilisation des données clients, ce qui signifie que les prompts et les sorties des utilisateurs ne sont pas utilisés pour l'entraînement des modèles.
• Les fournisseurs ont également commencé à s'aligner sur les exigences de l'EU IA Act (2024), qui mettent l'accent sur les principes d'IA responsable comme 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 toujours accéder aux données de l'entreprise.
• Les mauvaises configurations des API peuvent exposer des flux de données sensibles.
• Le manque d'explicabilité des LLM continue de poser des défis aux équipes de conformité.

Pour les industries fortement réglementées, 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 souhaiteraient fonder des décisions importantes sur des assistants alimentés par l'IA voudraient connaître les données qui ont motivé ces décisions. L'XAI pour les LLM reste 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 de GenAI d'entreprise nécessitent les processus et garde-fous nécessaires pour s'assurer que les hallucinations nuisibles sont 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. Pourtant, des défis persistent 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 intentionnelles ou à partager des données confidentielles.

Éthique

Entraîné de manière éthique

Le modèle doit être entraîné sur des données éthiquement sourcées où 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 PI liés à l'IA générative, tels que les 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 judiciaires.
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 inquiétudes de l'Autorité italienne de protection des données (Garante).⁸

Lisez les problèmes de droits d'auteur liés à l'IA générative et leurs solutions pour en savoir plus.

Équitable

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

• Risque réglementaire : Les systèmes d'IA utilisés dans le recrutement, le prêt, l'assurance ou la santé peuvent enfreindre les lois anti-discrimination s'ils produisent des résultats biaisés.
• Risque opérationnel : Les sorties biaisées peuvent dégrader la qualité des décisions, par exemple en recommandant des candidats inadaptés ou en classifiant mal les segments de clientèle.
• Risque de réputation : L'exposition publique d'un comportement biaisé de l'IA 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 mal fonctionner 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 garanties techniques :

• Elles constituent 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 métriques 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 avec un humain 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 les schémas biaisés et ré-entraînent les modèles lorsque des données nouvelles ou 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 est soumise à des licences non commerciales empêchant leur utilisation légale dans la plupart des cas d'usage au sein d'une entreprise à but lucratif. Les modèles avec des licences permissives comme Vicuna, construits au-dessus de 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 des moyens de minimiser ses coûts écologiques et financiers.

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

• Il est clair comment obtenir les bonnes licences et éviter les préoccupations éthiques, mais ce sont des objectifs difficiles à atteindre
• Atteindre le contrôle exige 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- Construire votre propre modèle (BYOM)

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

Le BYOM est principalement poursuivi par les entreprises de secteurs hautement réglementés (par ex., finance, santé, défense) où les exigences de sensibilité des données et de conformité l'emportent sur les coûts. Certaines entreprises suivent une approche hybride en entraînant de plus petits modèles spécifiques au domaine tout en s'appuyant sur 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- Fine-tuning

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

Le fine-tuning d'instructions était auparavant réalisé avec de grands ensembles de données, mais il peut désormais être réalisé avec un petit ensemble (par ex., 1 000 prompts et réponses sélectionnés 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 soulignée 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 des modèles est un domaine émergent avec de nouvelles approches comme l'Inference-Time Intervention (ITI), une approche pour réduire les hallucinations des modèles, publiée chaque semaine.¹⁵

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

Un modèle fine-tuné peut être encore amélioré par une évaluation avec un humain dans la boucle. ^{16 17}

2.3- Génération augmentée par récupération (RAG)

Le 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.

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

Les entreprises s'orientent vers l'auto-grounding, où les modèles se connectent automatiquement aux sources de données en direct pour maintenir les sorties à jour. Les fournisseurs cloud comme Azure présentent désormais le RAG comme l'architecture de base pour les copilotes, les systèmes de connaissances et les applications client, en privilégiant la scalabilité et la sécurité.¹⁸

Étant donné les 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.

Principaux modèles de fondation rentables pour les entreprises

Les plateformes de machine learning ont publié des modèles de fondation avec des licences commerciales, s'appuyant principalement sur le texte d'Internet comme source de données principale. Ces modèles peuvent servir de modèles de base pour construire de grands modèles de langage d'entreprise :

OpenAI GPT-5

GPT-5.4 est le dernier modèle frontière 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 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 des modifications logicielles multi-fichiers.
• Workflows agentiques et utilisation d'outils : Peut rechercher et sélectionner des outils, automatiser des workflows en plusieurs étapes et exécuter des tâches longues de manière plus fiable.
• Capacité native d'utilisation d'ordinateur : Les agents peuvent interagir avec des logiciels à l'aide de captures d'écran, d'actions souris/clavier ou de code d'automatisation pour accomplir des tâches sur plusieurs applications et 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 workflows étendus en un seul prompt.

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 une solide performance de codage. Pour les tâches d'utilisation d'ordinateur, il atteint 75% sur OSWorld-Verified, dépassant la référence humaine de 72,4%.

Il performe également bien 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 et la connaissance professionnelle plus larges de GPT-5.2.

Le modèle gère des workflows 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 diapositive à partir d'un prompt 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 à travers le texte, les images, l'audio, la vidéo, le code et les documents.

Sur plusieurs benchmarks, Gemini Pro démontre de fortes 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 des questions scientifiques 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 performe également bien sur les benchmarks de connaissance et multimodaux, obtenant 92,6% sur MMMLU (connaissances multilingues) et environ 80,5% sur MMMU-Pro (raisonnement multimodal).²³

Meta LLaMA

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

Llama 3 de Meta était le modèle précédent avec une licence d'utilisation commerciale assortie de 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 fournit 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 comme 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 multilingue et la traduction.³⁰

Databricks

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

Grok

Grok-4 de xAI est sorti 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 émotionnelle/personnalité 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 entre plusieurs agents spécialisés. Par ailleurs, Grok 5 serait en cours d'entraînement, suggérant de nouvelles avancées en raisonnement et capacités agentiques.³³

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

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

L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle et les grandes entreprises construisent des solutions d'IA depuis une décennie. L'expérience a montré que l'utilisation de plateformes d'opérations de machine learning (MLOps) accélère significativement 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 stades des nouvelles technologies, nous recommandons aux dirigeants de privilégier les plateformes ouvertes pour construire des systèmes pérennes. Dans les technologies émergentes, le verrouillage fournisseur est un risque important. Les entreprises peuvent se retrouver coincées avec des systèmes obsolètes alors que des changements technologiques rapides et sismiques ont lieu.

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 ensembles de données de haute qualité, uniques et facilement utilisables avec des métadonnées claires.
3. Des capacités de données synthétiques peuvent être nécessaires pour l'entraînement des modèles

Comment évaluer la performance des grands modèles ?

Sans mesure de l'efficacité, la valeur des efforts d'IA générative ne peut être quantifiée. Cependant, l'évaluation des LLM est un problème difficile en raison des problèmes liés aux ensembles de données de référence, de l'infiltration des benchmarks dans les données d'entraînement, de l'incohérence des revues 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 de tests de référence pour préparer des listes restreintes. Ceux-ci sont disponibles publiquement pour un grand nombre de modèles open source.^{34 35}
• Appuyez-vous sur les scores Elo utilisés pour classer les joueurs dans les jeux à somme nulle comme les échecs, pour comparer les modèles à sélectionner. Si des modèles plus performants ne sont pas disponibles (par exemple en raison de problèmes de licence ou de sécurité des données), ils peuvent être utilisés pour comparer les réponses de différents modèles. ³⁶
  • Si ces modèles ne sont pas disponibles, des experts du domaine peuvent comparer la précision des différents modèles.

Quelles sont les alternatives au contrôle des modèles ?

Les organisations d'entreprise peuvent tirer parti de modèles pré-entraînés et fine-tunés par des géants de la tech ou des 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
• Avoir confiance que leurs entrées ne seront pas interceptées par des 3rd parties ni stockées
• Avoir confiance que même si leurs entrées sont stockées, elles le sont pour une durée limitée et ne seront pas divulguées pendant leur stockage

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

• Apprentissage zero-shot, également appelé ingénierie de prompt, consiste à structurer le prompt pour aider à améliorer la sortie du LLM
• Apprentissage few-shot, également appelé apprentissage en contexte, consiste à ajouter des exemples avant le prompt pour améliorer la qualité de la réponse.³⁷

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

Cela peut également inclure le chain-of-thought prompting. Le chain-of-thought prompting est une technique d'ingénierie de prompt qui guide un modèle de langage pour raisonner étape par étape avant de produire une réponse finale. En générant des étapes de raisonnement intermédiaires, le modèle peut mieux gérer les 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 avec une seule réponse.

Figure 3 : Exemple montrant comment fonctionne le chain-of-thought prompting.³⁸

La 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 fine-tuning est également disponible pour améliorer davantage les performances des modèles commerciaux proposés via des API.³⁹

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Étapes pré-modèle de fondation pour les entreprises

Construire votre modèle d'entreprise peut prendre des mois car les étapes ci-dessous doivent être achevées. 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 ensembles de données d'instructions équilibrés et de haute qualité et d'autres données pour construire ou fine-tuner des modèles. Vous pouvez également travailler avec des plateformes de crowdsourcing de données pour des ensembles de données plus diversifiés.
• Le recrutement de data scientists avec une expertise en LLM ou l'embauche de consultants peut prendre des semaines à des mois.
• L'entraînement et le déploiement
• L'intégration des modèles aux processus et systèmes métier

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 de mentalité, 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 du BCG pour le côté humain de l'adoption de la GenAI en entreprise⁴⁰

Les équipes peuvent tirer parti des API existantes pour automatiser des processus dans des domaines où la valeur des données confidentielles est plus faible et l'intégration système plus facile. Exemples de 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 de calcul importantes, et a donc des coûts à la fois financiers et environnementaux. Les entreprises doivent évaluer ces compromis avec soin lorsqu'elles décident de construire ou d'optimiser des modèles.

Les considérations clés incluent :

• Modélisation du cycle de vie : La recherche montre que l'empreinte carbone des LLM 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.⁴¹
• Contrôles de durabilité du cloud : Les fournisseurs cloud (par ex., Google, Microsoft, AWS) publient désormais des données sur l'intensité carbone de leurs centres de données.⁴²
  • Choisir des régions plus vertes ou des installations à faible PUE (Power Usage Effectiveness) peut réduire significativement les émissions.⁴³
• 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.⁴⁴ 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.⁴⁵

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 s'entraîner à partir de zéro.
• Appliquer des techniques d'efficacité comme la quantification (compression des modèles) ou la mise en cache des requêtes.
• Tirer parti du RAG pour que les modèles génèrent quand c'est nécessaire, au lieu de ré-entraîner avec chaque nouvel ensemble de données.
• Suivre à la fois le coût financier, les émissions de CO₂ et la consommation d'eau au niveau de chaque cas d'usage pour la transparence.

Recommandation : Les dirigeants d'entreprise doivent 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 le risque 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, on observe 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 repensent les workflows, nomment des responsables de la gouvernance de l'IA et formalisent les processus de risque lié aux modèles.⁴⁶
• La GenAI dépasse le « pic du hype », les orientations des feuilles de route se tournant vers des cas d'usage gouvernés et industrialisés et une réflexion en termes de plateforme.

Le fossé de l'industrialisation de l'IA

Alors que les performances des modèles s'améliorent toutes les quelques semaines, les produits d'entreprise sont souvent à la traîne. De nombreuses solutions ajoutent de l'IA dans les workflows existants (par ex., widgets de chat, remplisseurs de formulaires) au lieu de créer des expériences conçues dès le départ pour être « IA-first ».

La véritable opportunité réside dans la refonte des produits pour que l'IA devienne le modèle d'interaction central, et non un ajout.⁴⁷

FAQ

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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 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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