Découvrez les 3 prochaines étapes de l’IA générative

27 novembre 2024

Malgré tout le bien qu’on en dit, il existe encore peu de cas d’usage où l’IA générative fait sauver du temps ou de l’argent aux entreprises. Ces dernières sont encore en phase d’exploration et de test, pour se démarquer des concurrents. Afin de tirer tout le profit de cette nouvelle technologie, il faudra intégrer 3 nouvelles notions dans notre manière de penser et de s’approprier l’IA générative. Voici lesquels.

1. Passer du «dialogue» au «bouton»

À MTL Connecte, en octobre passé, Philippe Harel, directeur de la pratique IA d’Umanis, a apporté une première clé, lors de la conférence «IA Générative : Réinventer les Outils et Réévaluer les Stratégies».

Si on a besoin de dialoguer avec un agent d’IA générative, ça veut généralement dire que l’outil est mal conçu. Au lieu de taper sur un clavier 20 secondes pour poser une question, l’interface devrait déjà nous proposer quelque chose. Idéalement, on devrait seulement avoir à appuyer sur un bouton, plutôt que taper sur un clavier pour exprimer un besoin et que ça déclenche un processus. L’IA devrait déjà être au courant des besoins d’un utilisateur.»

Le directeur de la practice IA d’Umanis dit voir un changement d’approche dans le développement de l’expérience utilisateur:

L’IA générative n’est plus uniquement tournée vers l’humain, mais tournée vers l’outil, le produit ou l’interface, pour adapter cette interface afin de la rendre plus malléable, selon ce qu’on sait des besoins utilisateurs.»

2. Passer du chatbot à la création de travailleurs numériques (avec l’IA argentique)

Dialoguer, c’est bien… Mais si on peut demander à l’IA générative de faire des tâches, ce serait encore mieux. Et c’est ce que «l’IA agentique » a la prétention de faire (agentique, provenant du mot « agency », signifie agir de manière autonome). Dans une entrevue au Journal Les Affaires, Vasi Philomin, vice-président de l’IA générative d’Amazon Web Services (AWS), a qualifié la prochaine génération d’agent virtuel de « travailleurs numériques ».

Pour lui, ces « chatbots » pourront gérer des retours, des changements d’inventaires ou des demandes de remboursement, en accédant directement aux API concernés, sans aucune supervision humaine.

3. Créer des agents virtuels « maison »

Le dernier point de friction de l’IA générative : la forte consommation énergétique des puissants modèles de ChatGPT, Gemini, Copilote et consorts. Or, à MTL Connecte (lors de la conférence «Catalyser l’entreprise par l’IA : Guide pratique pour une intégration réussie»), Marc Boyer, directeur des services infonuagiques de Google pour l’est du Canada, pointait vers une tendance à développer des IA « locales » :

En B2C, ce qu’on voit, c’est une fédération des modèles où la capacité d’intelligence artificielle n’est accessible qu’à partir de gros centres de données et de fournisseurs de services d’infonuagiques comme Amazon, Microsoft, Google, etc. Mais on va commencer à fédérer les modèles où on va avoir une puissance de traitement locale. On le voit déjà avec les nouveaux téléphones Pixel ou les nouveaux iPhones avec des puces de réseaux neuronaux, où l’on pourra accomplir certaines tâches sans être obligé d’interroger le nuage. »

Il donne deux exemples : l’édition de photos et l’ajout de personnages, qui seront possibles avec la seule puissance du téléphone. Une autre piste à explorer pour tirer tout le potentiel de l’IA générative à l’avenir !