Exploration des situations ambiguës : Carrefours de l’IA
En plus de ses opportunités et de ses limites, l'IA présente également plusieurs situations ambiguës ou « carrefours » que les entreprises doivent prendre en compte. Ces carrefours impliquent des domaines où les implications de l'IA ne sont pas tout à fait claires, nécessitant une navigation minutieuse et une planification stratégique.
Le futur de l'innovation
La GenAI aura un impact variable sur l'innovation selon les secteurs. En fabrication, elle est appliquée différemment que dans le génie logiciel. Les processus d'innovation traditionnels sont à un tournant. Le consensus général est que la GenAI transformera profondément l'avenir de la gestion de l'innovation et les processus créatifs des entreprises. Toutefois, la manière dont cet impact se manifestera sur les processus d'innovation reste incertaine et fait l'objet de discussions et de recherches.
Exemples et réflexions :
- Une entreprise pharmaceutique utilise la GenAI pour accélérer la découverte de médicaments, ce qui réduit les temps de développement et propose des traitements vitaux. Cela soulève cependant des questions sur le rôle futur des chercheurs humains et les implications éthiques des découvertes par IA.
- Une entreprise manufacturière adopte la GenAI pour concevoir et optimiser de nouveaux prototypes, accélérant ainsi le cycle de développement. Cela pose des questions sur le rôle des concepteurs humains et les implications éthiques des conceptions par IA en termes de propriété et d'originalité.
- Les organisations doivent se préparer à une rupture potentielle. La GenAI sera-t-elle extrêmement perturbatrice, avec des machines dominant l'innovation, ou soutiendra-t-elle la créativité avec de nouveaux outils basés sur l'IA ? L'impact pourrait aussi se situer entre ces deux extrêmes.
Le prompt engineering n'est pas l'avenir
Le prompt engineering est une pratique où le texte décrit ce qu'un système d'IA doit produire. Bien qu'elle reçoive actuellement une attention considérable, son importance pourrait être temporaire. La « formulation des problèmes » – la capacité d'identifier, d'analyser et de définir les problèmes – sera une compétence plus durable et adaptable. Cette compétence permet d'exploiter pleinement le potentiel de la GenAI.
Exemples et réflexions :
- Une société d'ingénierie logicielle se concentre sur le développement de solides compétences en formulation de problèmes chez ses employés, en veillant à ce qu'ils puissent tirer efficacement parti de la GenAI pour relever des défis complexes de développement logiciel.
- Dream school est une plate-forme en ligne qui propose des énoncés « standard » pour les questions liées à la GenAI dans le domaine de l'éducation. Les enseignants n'ont pas à écrire eux-mêmes les énoncés, ils commencent avec les nombreux exemples fournis sur cette plate-forme.
Un problème de durabilité ou une solution de durabilité
La transition écologique sera numérique, la « transition jumelle » faisant référence à l'intégration de l'innovation numérique et de la durabilité environnementale. La technologie numérique, en particulier l'IA, peut aider à relever les défis de la durabilité. Cependant, les créateurs de solutions numériques sont confrontés à des préoccupations croissantes sur l'impact environnemental de leur technologie, comme la consommation d'énergie et d'eau.
Exemples et réflexions :
- Les constructeurs de solutions numériques sont de plus en plus interrogés et critiqués sur l'impact et le coût environnemental (caché) de leurs solutions (consommation énergétique du numérique, impact sur les ESG, consommation d'eau...). C’est pour eux une préoccupation relativement nouvelle qui persiste depuis quelques années.
- L'adoption massive de la GenAI nécessite une consommation colossale d'énergie et d'eau. Non seulement pour l'entraînement des modèles, mais aussi pour l'exécution des énoncés des utilisateurs : Un énoncé typique de ChatGPT consomme entre cinquante et quatre-vingt-dix fois plus d'énergie par requête qu'une recherche « Google » conventionnelle.
- Futurecraft d’Adidas : Adidas a utilisé le design génératif pour créer la Futurecraft Loop, une chaussure de course 100% recyclable. La conception générée par l'IA se concentre sur l'utilisation d'un seul type de matériau et l'optimisation de la structure de la chaussure pour la performance et la recyclabilité, réduisant ainsi les déchets et l'impact environnemental.
- Ingénierie générative de Siemens : Siemens utilise l'IA générative afin de concevoir des pièces et des processus de fabrication plus efficaces pour des industries telles que l'aérospatiale et l'automobile. Les conceptions générées par l'IA utilisent moins de matériaux et permettent d'obtenir des composants plus légers et plus solides, ce qui réduit les déchets et la consommation d'énergie pendant la production.
Ces situations ambiguës mettent en évidence le paysage complexe dans lequel les entreprises doivent naviguer lorsqu'elles intègrent une IA dans leurs opérations. Le Sirris AI Insight Chart peut aider les entreprises à comprendre et à aborder ces carrefours, en fournissant des conseils pour prendre des décisions éclairées et planifier stratégiquement leurs initiatives en matière d'IA.
Définissez votre terrain de jeu GenAI
OPPORTUNITÉS
L'IA générative (GenAI) transformera les entreprises en rendant les technologies d'IA avancées plus accessibles, offrant des expériences client innovantes et des applications auto-apprenantes. Découvrons les opportunités spécifiques que la GenAI peut apporter à votre entreprise.
OBSTACLES
Bien que l'IA offre de nombreuses opportunités, il est essentiel de reconnaître les défis que vous devez relever en tant qu'entreprise. Deux contraintes importantes sont à prendre en compte.
