Sommes-nous réellement en plein cœur d’une révolution de l’IA, ou s’agit-il d’un mirage alimenté par les promesses des vendeurs de technologie?
Les entreprises sont-elles en mesure de tirer profit de l’IA générative, ou bien se heurtent-elles à des défis techniques complexes tels que la dette technique ou le manque de compétences adéquates?
Selon une étude récente de Gartner, 49% des entreprises peinent à estimer et démontrer la valeur des solutions d’IA, tandis que 42% ont des difficultés à trouver du talent. Est-ce que ces deux éléments entravent vraiment leur progression?
La complexité technique et le manque de talents menacent la mise en œuvre efficace de l’IA générative.
Un rapport de LucidWorks révèle que seulement une entreprise sur quatre réussit à implémenter des projets d’IA générative. Pourquoi est-ce si difficile? Est-ce que la montagne de défis techniques en est la cause principale?
Aamer Baig de McKinsey explique que même des projets simples nécessitent 20 à 30 éléments technologiques différents. Quels sont ces éléments et pourquoi sont-ils si indispensables? Est-ce que des compétences comme l’ingénierie des prompts et le contrôle des données compliquent encore plus la tâche?
Parlons des plateformes technologiques vieillissantes. Baig indique que trop de plateformes technologiques différentes peuvent freiner les projets d’IA. Pourquoi les anciennes technologies sont-elles un frein, et comment les entreprises peuvent-elles surmonter ces obstacles?
Quant à Mike Mason de Thoughtworks, il évoque l’importance de la préparation technologique pour accueillir l’IA. Quelle est la envergure de cette préparation et comment les entreprises peuvent-elles évaluer leur propre dette technique?
La qualité des données est-elle le nerf de la guerre dans cette révolution de l’IA? Baig suggère de se concentrer sur un ensemble limité de données réutilisables. Est-ce là le secret pour surmonter les barrières et réussir la mise en œuvre de l’IA?
Alors que les entreprises explorent les possibilités offertes par l’IA générative, la prudence est de mise. Comment peuvent-elles équilibrer l’enthousiasme et les précautions nécessaires pour naviguer ce nouveau paysage technologique? Si ces défis sont insurmontables, l’IA générative peut-elle vraiment tenir toutes ses promesses?
Source : Techcrunch
