Les grandes entreprises disposent désormais de plus de capacités d’IA qu’elles n’en utilisent. Les modèles les plus avancés sont accessibles à chaque banque, assureur et énergéticien. Pour la plupart, la limite n’est plus le modèle. C’est la capacité de l’organisation à absorber ce que le modèle sait déjà faire.
Large, mais peu profonde
Dans presque toutes les grandes entreprises que nous rencontrons, l’IA est déjà là : des pilotes dans plusieurs fonctions, des licences déployées, un comité de pilotage en place. Très peu de ces projets sont en production, intégrés aux processus où se prennent les décisions.
L’adoption est large. Elle n’est pas encore profonde.
Ce qui freine l’adoption
Les obstacles que nous observons sont rarement techniques. Il faut décider où l’IA doit agir en premier et qui porte cette décision. Il faut repenser le processus autour d’elle et former ceux qui le font tourner. Il faut respecter les règles de gouvernance et de sécurité avant toute mise en production, surtout dans les secteurs réglementés, où le statu quo est le concurrent le plus redoutable.
Aucun de ces obstacles ne relève du modèle. Chacun est une affaire de décisions, de processus et de règles au sein de l’entreprise.
Ce que nous voyons sur le terrain
Une banque européenne de financement et d’investissement avec laquelle nous avons travaillé avait des pilotes IA performants en test, qui n’ont jamais atteint les analystes chargés des dossiers de crédit des entreprises.
Le modèle n’a jamais été en cause. Personne n’avait décidé où l’IA devait agir en premier, et rien n’avait été construit pour fonctionner sur les serveurs de la banque, selon ses propres règles de sécurité. Une fois ces décisions prises avec le comité exécutif, le système était en production en 14 semaines. L’analyse d’un dossier est passée de 45 minutes à 12, pour 320 analystes et banquiers.
Pourquoi les programmes partenaires existent
Les fournisseurs de modèles savent où se situe la contrainte. Ils se développent grâce aux cabinets qui déploient leurs modèles au sein des grandes entreprises. L’OpenAI Partner Network est l’un de ces programmes, et Quicksort l’a rejoint en tant que membre enregistré.
Registered est le premier niveau, et nous le considérons comme un point de départ. Un programme donne aux partenaires un accès au fournisseur. Il ne remplace pas l’expérience de la mise en production de l’IA dans une entreprise réglementée.
Où se situe désormais le travail
Le travail qui décide de la valeur de l’IA se situe entre un modèle performant et une organisation qui s’en sert :
- choisir la première décision que l’IA doit transformer, et qui en est responsable ;
- repenser le processus et les rôles autour d’elle ;
- l’intégrer aux systèmes que l’entreprise utilise déjà, sur ses serveurs ou son cloud ;
- respecter ses règles de gouvernance et de sécurité dès le premier jour.
Ce travail s’apprend déploiement après déploiement. C’est la raison d’être de l’ingénierie déployée sur le terrain.
Les fournisseurs fixent le rythme des modèles. La vitesse à laquelle les grandes entreprises les absorbent dépend de ceux qui font ce travail.