Il est temps de devenir productif avec GenAI

L'intelligence artificielle (IA), en particulier l'IA générative (GenAI), préoccupe tous les responsables informatiques.  

La GenAI est la discipline qui connaît la croissance la plus rapide au sein du marché de l'IA, d'une valeur de 308 millions de dollars, et atteindra 143 milliards de dollars d'ici 2027. IDC prévoit également que la GenAI ajoutera près de 10 000 milliards de dollars au PIB mondial. 

Les organisations doivent explorer les possibilités de incorporer la GenAI dans leurs opérations pour stimuler l'innovation et rester pertinentes. Mais face à l'évolution rapide des technologies et aux incertitudes de cette nouvelle frontière, comment tracer une voie claire pour optimiser votre investissement et atténuer les risques tout en raccourcissant le délai de création de valeur ? 

Une mise en œuvre réussie de la GenAI ne se limite pas à l'acquisition de la technologie la plus récente. Vous devez également identifier les meilleures opportunités et soutenir votre vision de l'entreprise avec les bonnes solutions. Explorons les avantages de l'utilisation de la GenAI dans les entreprises, comment surmonter les défis de l'adoption de la GenAI, et comment combiner la meilleure technologie et la meilleure stratégie pour maximiser votre retour sur investissement. 

Qu'est-ce que GenAI ? 

GenAI est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur la création de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique, du code ou de la vidéo, sur la base de modèles provenant de données existantes. Elle utilise des modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux neuronaux pour générer de nouveaux contenus en prédisant et en synthétisant des résultats qui imitent la créativité humaine. 

Alors que l'IA peut traiter rapidement de grandes quantités de données et soutenir un large éventail d'applications telles que la traduction linguistique, l'analyse de données, la modélisation prédictive et la reconnaissance d'images, GenAI a un champ d'action beaucoup plus restreint. Pourtant, ses capacités de création et de résolution de problèmes permettront d'obtenir des informations et une productivité sans précédent. 

Bien que la plupart des entreprises utilisent déjà des outils alimentés par l'IA pour faciliter l'analyse, l'automatisation et les opérations, la mise en œuvre de la GenAI est plus complexe. Elle nécessite des efforts considérables et une solution adaptée à votre organisation et à votre infrastructure de données. Alors, l'investissement en vaut-il la peine ? 

Les avantages de GenAI dans les entreprises 

GenAI est déjà en train de changer la façon dont les organisations travaillent, mais nous ne faisons qu'effleurer la surface. Voici les principales raisons pour lesquelles les entreprises sautent dans le train de la GenAI: 

• Améliorer l'efficacité : GenAI porte l'automatisation des processus à un niveau supérieur, en facilitant la création de contenu (par ex, rapports, descriptions de produits et codes), l'analyse de données et l'assistance à la clientèle afin de gagner du temps et de réduire les erreurs, tout en libérant le personnel pour qu'il se concentre sur des tâches stratégiques à forte valeur ajoutée. 

• Économiser des coûts : L'automatisation permet de rationaliser le flux de travail et de réduire les coûts de main-d'œuvre associés aux tâches répétitives. Les entreprises peuvent également utiliser GenAI pour optimiser la logistique, les opérations de la chaîne d'approvisionnement, l'allocation des ressources et d'autres processus commerciaux afin de réduire les frais généraux. 

• Améliorer l'expérience client: Les outils de GenAI vous aident à exploiter les données clients pour offrir des expériences hautement personnalisées, telles que des recommandations de produits sur mesure et des campagnes de marketing individualisées. En outre, les chatbots offrent une assistance 24 heures sur 24 pour fournir des réponses rapides aux demandes des clients. 

• Accélérer l'innovation : La GenAI analyse de grandes quantités de données et fournit des informations pour guider la prise de décision. Vous pouvez également utiliser ces outils pour trouver de nouvelles idées de produits, vérifier les concepts de design et contribuer à la recherche et au développement afin de raccourcir les délais de mise sur le marché. 

• Améliorer la cybersécurité: Vous pouvez utiliser des outils GenAIpour surveiller les vulnérabilités et détecter les menaces de sécurité potentielles en temps réel. Vous pouvez également automatiser les processus de réponse aux incidents afin de minimiser les dommages causés par une violation et de garantir la conformité aux exigences réglementaires. 

• Augmenter la créativité : Bien que GenAIne puisse pas remplacer la créativité humaine, elle peut contribuer au brainstorming, à la création de contenu, à la conception graphique et aux campagnes de marketing - en offrant des idées et des perspectives que son homologue humain n'aurait peut-être pas envisagées. 

• Améliorer les prévisions : GenAI analyse rapidement et avec précision de vastes ensembles de données pour fournir des informations sur les tendances du marché, le comportement des consommateurs et l'efficacité opérationnelle. Vous pouvez déployer des modèles prédictifs pour fournir des prévisions précises et soutenir la prise de décision proactive. 

Comment surmonter les défis de l'adoption de la GenAI 

La mise en œuvre de la GenAI est complexe. Elle nécessite une architecture de données robuste et des capacités informatiques étendues. Voici les principaux défis auxquels les organisations sont confrontées et comment les surmonter avec les bons outils et la bonne stratégie. 

• Complexité hybride : La GenAI s'appuie sur des quantités massives de données réparties sur de multiples plateformes et environnements, y compris des systèmes en nuage, sur site et en périphérie. Une infrastructure hybride mal conçue peut entraîner une fragmentation des données, des flux de travail complexes et des problèmes de conformité.
  ➡️ Surmonter ce défi: Donner aux utilisateurs de données des applications et des cadres pour accéder, traiter et intégrer des données et des informations tout en maintenant la sécurité, la conformité et le contrôle. Par exemple, vous pouvez déployer des plateformes d'orchestration des données et utiliser des outils de gestion multi-cloud pour fournir un accès unifié et prendre en charge la synchronisation des données. 
• Interopérabilité et soutien aux entreprises : Les outils open-source sont largement utilisés pour construire et innover les modèles de GenAI. Bien qu'ils offrent flexibilité, rentabilité et soutien communautaire, ils peuvent présenter des problèmes d'interopérabilité avec les systèmes d'entreprise et un soutien limité pour les déploiements de production à grande échelle. 
  ➡️ Surmonter ce défi: Travaillez avec des fournisseurs qui proposent les meilleures versions d'outils open-source pour les entreprises (par ex.g., HPE's Machine Learning Development Environment Software) pour une meilleure prise en charge. Appliquez également des politiques de gouvernance open-source pour gérer la sécurité, les mises à jour et les dépendances afin de garantir une infrastructure d'IA sûre et stable. 
• Adaptation du modèle d'IA : Les modèles d'IA générique sont hautement spécialisés, et la plupart des organisations doivent affiner les modèles pré-entraînés pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques. L'évolution rapide de l'IA signifie que ces modèles nécessitent des mises à jour fréquentes, mais les nouveaux modèles ou les mises à jour peuvent ne pas être compatibles avec l'infrastructure existante.  
  ➡️ Surmonter ce défi: Faciliter l'évolution continue en identifiant le meilleur modèle et le meilleur cadre pour vos stratégies commerciales à long terme. Mettez en œuvre un cadre d'opérations d'apprentissage automatique (MLOps) pour gérer le cycle de vie du modèle d'IA. Vous pouvez également explorer les places de marché de modèles d'IA afin d'accélérer le déploiement pour des cas d'utilisation spécifiques au secteur. 

Systèmes hérités

Les infrastructures informatiques traditionnelles et les systèmes hérités ne sont pas optimisés pour gérer les demandes de calcul élevées et les flux de données importants que requièrent les applications GenAI. Le matériel, le stockage et les réseaux obsolètes ne peuvent souvent pas prendre en charge les pipelines de données à grande échelle pour l'entraînement des modèles et l'inférence en temps réel.  

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