Par Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data

L’intelligence artificielle (IA) est désormais bien plus qu’une promesse futuriste. Si le Machine Learning et le Deep Learning ont déjà largement contribué à des cas d’usage en production dans la plupart des secteurs, l’IA générative s’impose comme un game changer, redéfinissant les standards de productivité, d’innovation et de collaboration. En 2025, elle marque l’avènement d’une nouvelle ère industrielle où les entreprises devront impérativement s’adapter pour rester compétitives.

Une stack technologique spécifique pour exploiter pleinement l’IA générative

Pour industrialiser l’IA générative et en tirer un maximum de valeur, il est indispensable de s’appuyer sur une stack technologique robuste et adaptée. Les bases vectorielles, comme Pinecone, Weaviate ou Milvus (open-source) pour ne citer qu’elles, permettent de stocker et de récupérer efficacement les embeddings, qui sont essentiels pour des applications comme la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Grâce à ces bases de données, les entreprises peuvent optimiser la recherche contextuelle et améliorer les performances des LLM.

Les modèles d’embedding et les LLM eux-mêmes constituent une autre composante essentielle. Des solutions open-source, telles que Hugging Face Transformers, offrent une grande flexibilité avec à une large bibliothèque de modèles préentraînés comme BERT ou GPT. Pour les entreprises qui recherchent des solutions SaaS prêtes à l’emploi, OpenAI (GPT-4) ou Anthropic (Claude) figurent parmi les meilleures options disponibles à date mais l’écosystème évolue très vite.

Une gouvernance IT-métiers pour une IA efficace

La mise en oeuvre d’une IA générative efficace repose autant sur la technologie que sur la manière dont les équipes collaborent. Les entreprises doivent dépasser les silos entre l’IT et les métiers pour favoriser une adoption fluide. La DSI joue un rôle central dans cette transformation, en garantissant une gouvernance solide et en facilitant l’acculturation des équipes métiers. Cette acculturation est essentielle pour sensibiliser les collaborateurs au potentiel de l’IA et pour identifier les cas d’usage à forte valeur ajoutée.

Chaque projet doit être évalué en fonction de son impact business et de sa faisabilité technologique. En parallèle, les entreprises doivent gérer les initiatives non officielles (Shadow IA) qui peuvent générer des risques si elles ne sont pas correctement encadrées.

Industrialisation et responsabilité, des enjeux de taille

Passer des expérimentations à une mise à l’échelle industrielle reste un obstacle majeur pour les organisations. Cela nécessite de surmonter des défis techniques, organisationnels et financiers. Les coûts, par exemple, doivent être maîtrisés grâce à une gestion précise des infrastructures. Des solutions cloud comme Azure AI, AWS ou Google Cloud AI permettent aux entreprises de payer à l’usage, mais nécessitent une planification rigoureuse pour éviter les dérives budgétaires.

L’impact environnemental est un autre enjeu crucial. Les modèles d’IA, notamment les LLM, consomment énormément d’énergie. Des outils comme CodeCarbon (open-source) permettent de mesurer et de réduire cette empreinte carbone, aidant ainsi les entreprises à adopter une approche plus durable.

Enfin, l’éthique et la transparence sont des piliers incontournables de l’industrialisation de l’IA. Les biais présents dans les modèles doivent être identifiés et corrigés, tandis que les décisions algorithmiques doivent être explicables.

L’IA générative, un levier stratégique pour le leadership

Les entreprises qui maîtrisent les technologies d’IA générative, des LLM aux bases vectorielles, s’imposeront comme des leaders dans leur secteur. Elles ne gagneront pas seulement en efficacité opérationnelle, mais établiront également de nouveaux standards en matière d’innovation et de responsabilité.

Chez Smartpoint, ESN spécialisée dans la Data, nos experts et consultants accompagnent les DSI et leurs équipes dans cette transformation technologique, en intégrant des solutions qui renforcent une approche encore plus data-driven et orientée résultats.

Êtes-vous prêt à relever le défi de l’industrialisation de l’IA ? Venez en discuter lors de notre prochain Smartday avec des intervenants prestigieux.

L’adoption de l’IA Générative par les entreprises

L’adoption de l’IA générative s’accélère à un rythme effréné. En 2024, 25 % des entreprises avaient déjà déployé des capacités d’IA générative dans certaines ou toutes leurs fonctions, contre seulement 6 % en 2023. Par ailleurs, 80 % des organisations ont augmenté leurs investissements dans cette technologie par rapport à l’année précédente. Ces chiffres montrent que l’IA générative est en train de devenir une priorité stratégique pour les entreprises, notamment dans des secteurs comme la banque, la santé, le retail et l’industrie manufacturière.

Demain commence aujourd’hui

Pour tirer pleinement parti de ces technologies révolutionnaires, les entreprises doivent investir dans la compréhension des données, l’analytique avancée et les compétences. Se faire accompagner par des professionnels, c’est se donner les capacités de s’adapter à un paysage technologique en évolution rapide et pour rester compétitives à long terme.

l’industrialisation de l’IA générative, des LLM et de la vectorisation n’est pas seulement une opportunité technologique, mais une nécessité stratégique pour les entreprises qui souhaitent rester à la pointe de l’innovation en 2025 et au-delà.