Les implications de cette transition sont nombreuses, car elle nécessite souvent une attention particulière afin de structurer le SI pour répondre aux besoins de l’IA. Que ce soit la gestion des données, de l’infrastructure, de la sécurité, des compétences, de la gouvernance et du changement organisationnel, l’intégration de l’IA est structurante pour le SI et les processus de l’entreprise.
D’après les spécialistes de Snowflake, « les douze prochains mois devraient être marqués par une transition importante vers l’intelligence artificielle ». Le rapport qu’ils ont publié prévoit que l’adoption de la pile technologique de l’IA en entreprise aura des implications majeures pour l’évolution du système d’information des entreprises, en particulier en ce qui concerne la donnée. Les interfaces en langage naturel permettront aux décideurs d’entreprise d’accéder directement aux données sans avoir besoin de passer par des experts techniques tels que les scientifiques de données ou les analystes commerciaux.
Cela entraînera une véritable « démocratisation des données ». Les outils d’IA générative soutenus par les LLM accéléreront la productivité et amélioreront les connaissances. Les scientifiques de données, les ingénieurs de données et les analystes BI devraient être fortement impactés par l’adoption de l’IA générative et des LLM, car une grande partie du travail de préparation des données sera automatisée par des outils d’IA plus intelligents. En fin de compte, l’adoption de la pile technologique de l’IA en entreprise changera les rôles, les responsabilités et les compétences des travailleurs, ainsi que la façon dont les entreprises travaillent avec les données.
L’IA devrait révolutionner les stratégies de données
L’intelligence artificielle générative devrait révolutionner les stratégies de données dans les grandes entreprises, affirme Snowflake dans son rapport. Bien qu’une refonte totale de la stratégie d’IA ne soit pas anticipée — puisque les fondations telles qu’une plateforme unifiée qui élimine les silos de données et renforce la sécurité et la gouvernance sont déjà en place — c’est la rapidité avec laquelle les investissements sont consentis et l’innovation dans ce domaine qui s’intensifiera, augmentant ainsi la compétitivité des entreprises.Concernant les applications basées sur les grands modèles linguistiques (LLM), celles-ci deviendront monnaie courante, mais nous assisterons également à l’émergence de modèles plus spécialisés. Avec la démocratisation des LLM, les organisations voudront adopter des modèles linguistiques de taille réduite, mais nettement plus efficaces. On peut s’attendre à une standardisation dans la création de modèles d’IA, avec une tendance à l’externalisation et à la spécialisation. Les fournisseurs se concentreront sur le développement de modèles spécifiques pour des secteurs et des cas d’utilisation bien définis.
En cybersécurité, l’IA est à « double tranchant »
L’IA éthique va gagner rapidement du terrain, tant dans le secteur privé que public. Malgré les défis liés à la régulation de la technologie, les préoccupations croissantes autour de l’impact de l’IA sur des aspects comme la vie privée ont déjà suscité des dialogues plus précoces et plus pertinents entre les acteurs de l’industrie et les régulateurs. Ces interactions devraient ouvrir la voie à une stratégie éthique plus globale pour l’utilisation de l’intelligence artificielle.En matière de cybersécurité, l’IA générative représente une épée à double tranchant. D’une part, elle améliorera significativement la détection des intrusions. D’autre part, dans un premier temps, elle pourrait également être exploitée par les cybercriminels, offrant un avantage temporaire aux attaquants qui l'adoptent rapidement. Le déploiement responsable et prudent de nouveaux outils de sécurité nécessite du temps.
Enfin, les outils d'IA vont transformer radicalement les métiers de la data. Les solutions d'IA avancées, en facilitant l'accès et l'analyse des données pour les utilisateurs non techniques, vont permettre aux data scientistes, aux ingénieurs et aux analystes de données d'approfondir et d'élargir leurs domaines d'expertise.
