Comment les stratégies data solides alimentent l’innovation en IA générative

Si l’innovation est aujourd’hui l’objectif ultime dans les affaires et la technologie, alors considérez l’IA générative comme le véhicule qui nous y emmène et une stratégie data solide, le carburant. Malgré toutes ses promesses de gains de productivité et de nouvelles découvertes, l'IA générative seule ne peut pas tout faire. Selon un nouveau rapport de MIT Technology Review Insights, en partenariat avec Snowflake, la technologie a besoin d'une stratégie data « très prête » sur laquelle s’appuyer, ce dont la grande majorité des entreprises aujourd'hui (78 %) ne disposent pas.

Cette enquête a interrogé plus de 275 dirigeants d’entreprise du monde entier, issus d’un large éventail de secteurs, sur leurs espoirs en l’IA générative. Cette enquête a révélé que 4 entreprises sur 5 ne sont pas prêtes à exploiter les avantages de la technologie en raison de mauvaises pratiques en matière de données. 

Lors de mes échanges avec des clients, j’ai vu des entreprises considérer l’IA générative comme un moyen de remodeler leurs modes de fonctionnement et ce qu’elles vendent. Mais ce n’est pas possible sans une stratégie data solide, au cœur des capacités de l’IA générative. Les dirigeants d’entreprise doivent agir rapidement pour lutter contre les problèmes liés à l’adoption de l’IA, tels que la sécurité des données et les coûts, et établir les bases dont ils ont besoin pour tenir les promesses de la technologie.

Notre étude conjointe avec le MIT montre qu’à mesure que les entreprises ressentent l’urgence croissante de déployer des applications d’IA, elles réalisent que leurs données peuvent les aider à obtenir des informations à partir de sources d’informations jusqu’alors inexploitées. L’enquête a décomposé les priorités des clients de l’IA, révélant où les entreprises concentrent leurs efforts et ce qu’elles attendent des solutions d’IA.

Les entreprises demandent confiance et responsabilité à l’IA

L’une des révélations les plus frappantes de l’enquête est que 59 % des dirigeants privilégient avant tout la gouvernance des données, la sécurité ou la confidentialité. Cela en dit long sur le niveau de confiance et de responsabilité que les entreprises attendent lors de l’intégration de l’IA dans leurs opérations. Suivent de près les préoccupations de qualité, en particulier la réduction du phénomène des « hallucinations » dans les résultats générés par l’IA, et la gestion des coûts. Autant de questions que Snowflake s’est beaucoup employé à résoudre.

Nous avons vu des entreprises investir déjà massivement dans leur infrastructure de données, reconnaissant que les données sont le moteur de l’IA. Notre plateforme Snowflake fournit un soutien solide à cet égard, en offrant des contrôles d’accès et un partage sécurisé des données qui aident les entreprises à gouverner efficacement leurs données.

Nos clients peuvent maximiser leurs investissements et générer des gains de productivité en positionnant les capacités d’IA directement aux côtés de leurs données. Par exemple, Siemens Energy a créé un chatbot d’IA basé sur une architecture de génération augmentée de récupération (RAG) pour faire remonter et résumer rapidement plus de 700 000 pages de documents internes. L’outil a permis d’accélérer la recherche et le développement et de transformer les informations précédemment verrouillées en une ressource consultable pour leur organisme de recherche. Cela permet non seulement d’augmenter la productivité, mais aussi de favoriser l’innovation dans divers secteurs.

Point intéressant, tandis que les entreprises surmontent certains des défis, elles nourrissent également de sérieuses ambitions en matière d'IA générative grâce à des réussites telles que celle de Siemens Energy. 

Plus précisément, près de 3 participants sur 4 (72 %) ont déclaré vouloir améliorer leur efficacité, tandis que 47 % se sont concentrés sur le développement de meilleurs produits et services grâce à l’IA. Ces conclusions mettent en évidence un double objectif : le besoin fondamental d’une IA sécurisée et fiable et une volonté constante d’innovation et d’amélioration.

Surmonter les défis de l’adoption de l’IA

Malgré des perspectives optimistes, de nombreuses entreprises sont encore confrontées à des obstacles dans l’adoption de l’IA, notamment en matière de gouvernance des données et de confidentialité. Les participants à l’enquête ont déclaré que ces défis représentaient des obstacles importants à l’évolution de leurs initiatives d’IA. Pour naviguer dans ce paysage, les entreprises doivent établir un cadre de gouvernance qui favorise la confiance tout en garantissant la conformité.

Nous avons vu des entreprises mettre en œuvre de plus en plus de contrôles d’accès rigoureux et de protocoles de gouvernance des données. Prenons l’exemple d’un chatbot RH conçu pour répondre à des questions sensibles, comme des promotions au sein d’une entreprise. Garantir que les bonnes informations parviennent au bon utilisateur tout en préservant la confidentialité des données est essentiel. Construire des mesures de sécurité robustes dans les systèmes d’IA permet aux entreprises d’exploiter la puissance de l’IA sans compromettre la confiance.

L’impératif de qualité des données

La qualité des données est un autre aspect stratégique que les entreprises doivent privilégier. La précision de l’IA n’est pas négociable. Pour y remédier, Snowflake s’efforce de fournir des plateformes qui aident ses clients à créer des systèmes d’IA capables de distinguer entre quand répondre avec confiance et quand demander des éclaircissements. Cette capacité est essentielle pour prévenir la désinformation et faire en sorte que l’IA soit un outil fiable pour la prise de décision.

L’avenir de l’IA

Alors que nous examinons l’avenir de l’IA, les opportunités sont infinies. Nous constatons actuellement des gains de productivité dans divers domaines, des améliorations du service client aux informations recueillies sur de vastes ensembles de données. Mais nous voyons un avenir encore plus transformateur où les systèmes d’IA non seulement répondront aux questions, mais prendront également des mesures proactives basées sur les informations tirées des données. Cette transition vers des systèmes plus agentiques marque un chapitre passionnant pour l’IA, et nous avons hâte de mener cette évolution chez Snowflake.

Ces derniers mois, nous avons déployé plusieurs fonctionnalités intéressantes telles que Snowflake Arctic et Snowflake Cortex AI. L’objectif de Snowflake est de rendre l’IA facile, fiable et efficace. En exécutant l’IA près des données, nos solutions privilégient la qualité et la rentabilité, le tout dans un cadre sécurisé.

L’avenir de l’IA est immense et, avec les bonnes stratégies data et la bonne gouvernance en place, les entreprises peuvent libérer une valeur sans précédent. Chez Snowflake, nous avons à cœur de donner à nos clients les moyens d’y parvenir, en nous assurant qu’ils peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA en toute confiance et en sécurité.