À notre époque de progrès technologique fulgurant, l'intelligence artificielle (IA) s'est infiltrée dans tous les aspects de nos vies, des assistants intelligents aux robots conversationnels, facilitant notre quotidien.
Cependant, alors que de plus en plus d'entreprises intègrent l'IA dans leurs activités, beaucoup ignorent les risques sous-jacents. Récemment, deux analystes de la société Gartner ont partagé leurs précieux éclairages lors d'un séminaire en Australie, méritant une réflexion approfondie.
Source : Image générée par IA, fournisseur de services d'autorisation d'images Midjourney
Tout d'abord, Mesaglio a déclaré sans ambages : « Gâcher de l'argent sur l'IA générative est un jeu d'enfant ! » Elle a également mentionné le choc et la confusion ressentis lors de la première réception des factures de cloud computing, une situation que de nombreuses entreprises sont sur le point de revivre. Mesaglio a mis en garde : « Les coûts de l'IA peuvent présenter une marge d'erreur de 500 % à 1000 % ! » Imaginez l'enthousiasme initial face à l'IA, suivi par une facture plusieurs fois supérieure aux prévisions.
Comment une telle situation peut-elle se produire ? Une des raisons est la hausse des prix des fournisseurs, mais il existe également un « trou noir » insidieux : la négligence des entreprises quant à l'utilisation des ressources cloud. Souvent, les entreprises n'ont pas besoin de l'IA pour traiter des requêtes simples, un point souvent négligé. Imaginez poser une question à l'IA et recevoir en réponse des milliers de mots complexes alors qu'une seule phrase suffisait. Les coûts augmentent alors naturellement.
De plus, un autre point important. Mesaglio a mentionné que le traitement de données non structurées (documents, e-mails, etc.) par l'IA, bien qu'il permette d'obtenir plus d'informations et de meilleurs résultats, est une voie coûteuse. Gérer les données de manière centralisée est plus économique, mais pose des défis de gestion au service informatique. C'est comme en cuisine : faut-il ajouter plus d'épices pour améliorer le goût ou simplifier les ingrédients pour maîtriser les coûts ? Un choix cornélien.
Ceci nous amène à un autre « problème potentiel » : la « fuite de productivité » pouvant résulter d'une application réussie de l'IA. Selon une étude de Gartner, les employés utilisant l'IA gagnent en moyenne 43 minutes par jour. Cela semble excellent, n'est-ce pas ?
Mais comment utilisent-ils ce temps ? Mesaglio a plaisamment mentionné : « Je prendrais un café. » Cela montre que beaucoup peuvent choisir de se détendre plutôt que de travailler plus dur, réduisant ainsi les avantages de l'IA.
Pour illustrer l'amélioration de la productivité grâce à l'IA, les analystes ont utilisé un exemple concret. Imaginez deux avocats, un débutant et un expert chevronné. Le débutant verra son efficacité augmenter rapidement grâce à l'IA, tandis que l'expert, maîtrisant déjà les connaissances, n'en tirera peut-être pas de bénéfices. Ce phénomène peut créer des tensions internes, surtout si les performances des nouveaux employés se rapprochent de celles des anciens, qui peuvent se sentir marginalisés.
Alors, comment les entreprises doivent-elles gérer cette « épée à double tranchant » qu'est l'IA ? Les analystes recommandent de définir le rythme d'adoption de l'IA : « stable » ou « accéléré ». Pour les secteurs non encore touchés par la révolution de l'IA, une approche stable est préférable. Les entreprises souhaitant se positionner sur le marché grâce à l'IA doivent accélérer le processus. Cependant, chaque organisation a son propre rythme, il ne faut pas suivre aveuglément la tendance, mais choisir la voie la mieux adaptée.
L'IA est un outil puissant, capable d'apporter une valeur énorme aux entreprises lorsqu'elle est utilisée correctement, mais il faut la manipuler avec prudence pour éviter les problèmes liés à une mauvaise utilisation.
Points clés :
🌟 Les coûts de l'IA peuvent présenter une marge d'erreur de 500 % à 1000 % !
💰 Une mauvaise utilisation de l'IA pour des problèmes simples entraîne des gaspillages de coûts inutiles.
⏳ Le succès de l'IA peut entraîner une « fuite de productivité », les employés n'utilisant pas forcément le temps gagné pour améliorer leur efficacité.
