Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ?
Par Mike Barmonde, Marketing produit, IA
Qu'est-ce que l'IA d'entreprise ?
L'IA d'entreprise est l'utilisation de la technologie de l'IA qui s'intègre aux opérations commerciales à grande échelle. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui se concentre sur des applications autonomes, l'IA d'entreprise est une approche holistique qui améliore les flux de travail, la prise de décision et l'automatisation dans l'ensemble d'une organisation. Il contribue également à rendre les opérations commerciales moins manuelles, moins vulnérables aux erreurs humaines et moins chronophages. L'IA d'entreprise s'appuie sur le cloud computing, le big data et l'apprentissage automatique pour favoriser l'efficacité, l'innovation et la compétitivité.
L'IA d'entreprise se distingue des solutions d'IA traditionnelles par son évolutivité, sa sécurité et son approche centrée sur l'entreprise. Alors que les applications d'IA traditionnelles peuvent se concentrer sur des tâches étroites et spécifiques, l'IA d'entreprise est conçue pour gérer des processus à grande échelle - tels que l'analyse des données, la gestion des risques et le service à la clientèle -, s'intégrer de manière transparente aux logiciels d'entreprise existants et se conformer aux exigences réglementaires. Des secteurs tels que la santé, la finance, la fabrication et la vente au détail tirent parti de l'IA d'entreprise pour optimiser leurs opérations et améliorer l'expérience des clients.
Exemples et applications de l'IA d'entreprise
L'IA d'entreprise est en train de révolutionner un large éventail de secteurs avec des applications du monde réel qui génèrent des résultats commerciaux tangibles. Il a un impact significatif sur les industries suivantes :
Soins de santé : Les diagnostics pilotés par l'IA, l'analyse prédictive pour les soins aux patients et les plans de traitement personnalisés transforment les services médicaux. Les entreprises utilisent des chatbots et des assistants virtuels alimentés par l'IA pour améliorer l'engagement des patients.
Optimisation de la chaîne d'approvisionnement : Les outils d'IA aident à identifier les problèmes ou les perturbations potentielles grâce à l'analyse prédictive. Ils peuvent également aider à optimiser les stocks et la logistique et à prévoir la demande de produits.
Finance : La détection des fraudes, l'évaluation des risques et les systèmes de négociation automatisés s'appuient sur l'IA pour analyser de grandes quantités de données en temps réel. L'IA améliore également le service à la clientèle grâce à des chatbots intelligents et à des conseils financiers automatisés.
Fabrication : La maintenance prédictive, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et le contrôle de la qualité sont améliorés grâce à l'IA, ce qui permet de réduire les temps d'arrêt et d'améliorer l'efficacité.
Commerce de détail : Les moteurs de recommandation, la gestion des stocks et l'analyse des sentiments des clients alimentés par l'IA aident les détaillants à améliorer la personnalisation et à rationaliser les opérations.
Gestion des ressources humaines : L'IA peut présélectionner les CV et faire correspondre les candidats dès les premières étapes du processus d'embauche, ce qui permet aux employés de se consacrer à des questions plus cruciales.
Recherche et développement : L'IA accélère l'analyse des ensembles de données, les prévisions de tendances et les simulations de résultats afin d'optimiser les ressources et le temps consacrés à la recherche.
Gestion des actifs : L'IA permet des capacités telles que la maintenance prédictive qui alerte les gestionnaires sur les dysfonctionnements potentiels. Il peut également formuler des recommandations sur les ajustements ou les mises à jour à apporter aux machines et autres équipements pour les rendre plus productifs et plus efficaces.
L'énergie : L'IA peut optimiser les réseaux intelligents pour une consommation et une distribution plus efficaces, et stocker et distribuer l'énergie renouvelable.
Importance et impact commercial de l'IA d'entreprise
L'IA d'entreprise améliore l'efficacité opérationnelle en automatisant les flux de travail complexes et en permettant une prise de décision fondée sur les données. En adoptant l'IA, votre organisation peut bénéficier d'avantages stratégiques, tels que :
Productivité accrue : L'IA automatise les tâches routinières, ce qui permet aux employés de se concentrer sur les activités à forte valeur ajoutée.
Amélioration de la prise de décision : L'IA analyse de vastes ensembles de données en temps réel, ce qui permet d'obtenir des informations exploitables et des capacités prédictives.
Avantage concurrentiel : L'intégration de l'IA dans vos processus vous permet de vous adapter rapidement aux évolutions du marché et d'optimiser vos performances.
Amélioration de l'innovation : L'IA peut permettre aux employés à tous les niveaux d'une organisation d'innover et de trouver des solutions créatives à des problèmes courants.
Une meilleure gouvernance : Lorsque l'IA est utilisée dans l'ensemble d'une organisation, elle peut contribuer à supprimer les silos et à accroître la transparence et le contrôle de la manière dont les données sont utilisées, stockées et partagées.
Réduction des coûts : L'IA permet l'automatisation et l'optimisation des opérations, ce qui contribue à réduire les efforts redondants et à améliorer l'allocation des ressources et l'efficacité.
L'alignement des initiatives d'IA sur les objectifs de l'entreprise nécessite une approche stratégique, garantissant que les applications d'IA favorisent la croissance du chiffre d'affaires, la satisfaction des clients et la résilience opérationnelle.
Mise en œuvre de l'IA d'entreprise
Pour réussir la mise en œuvre de l'IA dans une entreprise, les étapes suivantes constituent les meilleures pratiques de l'industrie :
Évaluer l'état de préparation : Évaluez la qualité, l'accessibilité et la disponibilité des données actuelles, ainsi que l'infrastructure existante et l'expertise en IA au sein de l'organisation. Connaître l'état des données et de l'infrastructure de votre organisation vous aidera à identifier un point de départ pour la mise en œuvre de l'IA.
Définir les cas d'utilisation et les objectifs : Identifier les domaines d'activité qui peuvent bénéficier le plus des applications de l'IA. Il est également important de déterminer quels sont les objectifs sous-jacents de votre organisation dans la mise en œuvre de l'IA.
Élaborer une feuille de route pour l'IA : Définir les phases et les étapes de la mise en œuvre en se basant sur les meilleures pratiques du secteur. La feuille de route doit définir la portée de vos projets d'IA, fixer des échéances et affecter des ressources. Le plan doit rester suffisamment souple pour permettre de gérer les changements inattendus au fur et à mesure de l'évolution du projet.
Désignez une équipe interfonctionnelle : Vous aurez besoin d'un éventail de compétences et d'antécédents au sein de l'équipe - tels que des développeurs, des informaticiens, des spécialistes de la sécurité, des financiers et des gestionnaires du changement - afin de fournir une approche holistique à vos projets d'IA.
Choisissez la bonne pile technologique : Sélectionnez les modèles d'IA, les outils de traitement des données et les plateformes de cloud computing qui correspondent le mieux à vos objectifs en matière d'IA.
Lancer un programme pilote : Il est judicieux de commencer par un programme pilote pour tester la technologie et la mise en œuvre de l'IA à petite échelle et dans un environnement contrôlé. Il s'agit d'une étape essentielle pour déterminer le degré de réalisme et d'efficacité de votre stratégie d'IA.
Assurer la gouvernance et la conformité : Mettez en place des mesures de sécurité, des politiques de confidentialité des données et une adhésion aux réglementations qui vous aideront à maintenir plus efficacement la conformité et à assurer une gouvernance stricte dans l'ensemble de l'organisation.
Surveiller et optimiser : Évaluer en permanence les performances du système d'IA afin d'identifier les problèmes potentiels ou les domaines problématiques. Cela vous permet d'apporter continuellement des ajustements à votre mise en œuvre de l'IA et à votre stratégie d'IA en cours, en fonction des besoins.
Faire soi-même ou trouver un partenaire de confiance en matière d'IA
À un moment ou à un autre du processus décrit ci-dessus, chaque organisation devra décider si elle souhaite créer sa propre solution ou s'associer à un fournisseur d'IA expérimenté.
Si cette approche vous permet d'exercer le plus grand contrôle sur le projet et sur vos données, elle exige généralement que l'organisation emploie déjà des personnes possédant les compétences techniques et l'expérience requises. Travailler avec un fournisseur d'IA établi peut sembler plus coûteux au départ, mais cela garantit souvent un déploiement plus rapide, donne accès à des outils d'IA avancés, offre une formation au personnel peu qualifié et vous donne l'assurance que vous suivez les meilleures pratiques les plus récentes du secteur.
Défis et risques de l'IA d'entreprise
Malgré ses avantages, l'IA d'entreprise s'accompagne de certains défis :
Complexité des données
Il peut être difficile de gérer de vastes ensembles de données, d'assurer l'exactitude des données et d'intégrer l'IA dans les systèmes existants. Il faut que les gens aient l'habitude de travailler avec des solutions d'IA et qu'ils sachent comment obtenir les résultats les plus précis et les plus efficaces. Une intégration réussie de l'IA, en particulier lorsqu'elle est combinée avec des systèmes et des infrastructures existants, nécessite une planification délibérée et réfléchie. C'est pourquoi les projets pilotes constituent une pratique exemplaire pour toute organisation qui adopte l'IA d'entreprise. Ils offrent un environnement contrôlé et à petite échelle qui vous permet de voir si le projet d'IA vous aidera à atteindre vos objectifs organisationnels.
Questions réglementaires et éthiques
L'utilisation éthique et responsable de l'IA en entreprise est une préoccupation majeure. Par exemple, les développeurs d'IA peuvent inconsciemment introduire des biais ou des comportements contraires à l'éthique dans les systèmes d'IA s'ils ne sont pas formés à la manière d'éviter cela grâce à une conception appropriée et à un contrôle cohérent.
Les développeurs doivent également être très conscients de la manière dont les systèmes d'IA peuvent maintenir (ou mieux encore, simplifier) la conformité réglementaire, en particulier en ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données. L'élaboration de lignes directrices responsables permet de sensibiliser les développeurs et les autres parties prenantes aux questions d'éthique et de conformité.
Obstacles à la mise en œuvre
L'adoption de l'IA nécessite du personnel qualifié, des investissements dans l'infrastructure et des changements culturels. Les employés peuvent être divisés sur la question de savoir si les systèmes d'IA sont bénéfiques ou préjudiciables à l'organisation. L'apprentissage et l'inférence de modèles d'IA peuvent également être coûteux, selon que vous souhaitez conserver le système d'apprentissage sur site ou placer vos données propriétaires et confidentielles dans le nuage public.
Pour relever ces défis, il faut des stratégies solides de gestion des données, une feuille de route solide et bien planifiée en matière d'IA, des cadres éthiques en matière d'IA et un modèle de gouvernance solide pour atténuer les risques.
La pile technologique de l'IA d'entreprise
L'IA d'entreprise nécessite un ensemble de matériels et de logiciels capables de traiter et d'analyser des volumes massifs de données très rapidement, efficacement et en toute sécurité. L'IA nécessite d'énormes quantités de puissance de traitement et se compose généralement des éléments de base suivants :
Traitement et stockage des données : Les systèmes d'IA reposent sur un accès facile et sécurisé aux données basées sur le cloud ou sur site. Le pipeline d'ingénierie des données de votre entreprise devra être en mesure de prendre en charge le traitement des données par lots ou en continu et de permettre aux scientifiques d'accéder facilement aux ensembles de données dont ils ont besoin.
Grands modèles linguistiques : Les réseaux neuronaux déterminent des réponses contextuelles à l'aide d'un traitement du langage naturel formé et ajusté sur des données existantes créées par l'homme ou des données synthétiques. Cela nécessite une infrastructure permettant de construire et d'entraîner ces modèles. Les outils de soutien, tels que les systèmes de génération augmentée par extraction (RAG), permettent aux scientifiques des données d'adapter les modèles d'IA existants à vos données internes sans avoir à réapprendre complètement le modèle.
Outils d'automatisation : L'automatisation alimentée par l'IA améliore l'efficacité de l'entreprise en réduisant les efforts manuels. L'IA peut utiliser une quantité importante d'automatisation pour former des modèles et agréger des données provenant de nombreuses sources dans l'ensemble de l'organisation.
Déploiement multi-nuages : De nombreuses organisations font appel à plusieurs fournisseurs d'informatique en nuage pour garantir la flexibilité et réduire la dépendance à l'égard d'un seul fournisseur.
C'est GPT-in-a-Box ! | Nutanix Tech Trivia | I Bot You Didn't Know
Dans cet épisode de I Bot You Didn't Know, Laura Jordana explique AI, RAG, GPT, et tous les autres acronymes liés à l'IA. Nous partons à la découverte de l'IA générative et de la façon dont Nutanix vous aide à exécuter l'IA de manière privée et sécurisée avec GPT-in-a-Box.
Choisir le bon partenaire en matière d'IA d'entreprise
Si vous avez décidé de travailler avec un partenaire d'IA, il est essentiel que vous choisissiez un fournisseur d'IA qui offre exactement ce dont vous avez besoin. Un partenaire expérimenté en matière d'IA possède une expertise de longue date, une compréhension approfondie de l'évolution des méthodologies et des meilleures pratiques en matière d'IA, ainsi qu'une bonne connaissance de la science des données, de l'informatique en nuage et des outils d'IA, et des distinctions et nuances subtiles dans votre domaine de données.
La complexité est intrinsèque à l'IA d'entreprise. La technologie est également très fragile, ce qui signifie qu'une simple erreur dans une section du système d'intelligence artificielle peut interrompre les fonctions de l'ensemble de la plateforme. Un système d'IA efficace nécessite à la fois une mise en œuvre experte et une surveillance, une optimisation et des mises à jour continues. Au fil du temps, votre système risque de se dégrader ou de ne plus être parfaitement aligné sur vos objectifs en matière d'IA.
Un partenariat avec un fournisseur d'IA de confiance vous donne accès aux meilleures pratiques et aux outils les plus avancés et vous permet de vous assurer que vous tirerez le meilleur parti de votre système d'IA.
Lorsque vous recherchez un partenaire d'entreprise, gardez à l'esprit les considérations suivantes :
Expertise sectorielle : Choisissez des fournisseurs qui ont fait leurs preuves dans votre secteur d'activité.
Alignement sur les objectifs de l'organisation et les cas d'utilisation : Le fournisseur doit proposer des services et des solutions qui vous permettront d'atteindre vos objectifs commerciaux.
Évolutivité : Veillez à ce que la plateforme d'IA puisse évoluer en fonction des besoins de votre entreprise.
Sécurité et conformité : Vérifiez que le fournisseur d'IA respecte les normes de sécurité et les exigences réglementaires.
Soutien continu : Vous voulez un fournisseur qui maintiendra la relation après la mise en œuvre de l'IA et qui veillera à ce que votre système soit optimisé et fonctionne comme il se doit.
Tendances futures de l'IA d'entreprise
L'IA d'entreprise continue d'évoluer, avec des tendances émergentes qui façonnent son avenir :
IA générative multimodale : au-delà de l'IA générative basée sur le texte, des modèles d'IA comme DALL-E permettent de créer du contenu avec des photos, et d'autres modèles produisent de l'audio pour la création de contenu sur différents supports, afin d'améliorer la créativité des entreprises et les efforts de marketing.
Automatisation pilotée par l'IA avec des agents : L'automatisation de l'IA, de plus en plus sophistiquée, permettra de rationaliser davantage les opérations à l'aide d'agents et de flux de travail autonomes.
Edge AI: le traitement de l'IA au niveau de l'appareil réduira la latence et améliorera la prise de décision en temps réel.
Pour rester dans la course, les entreprises doivent investir dans l'innovation en matière d'IA, améliorer les compétences de leur personnel et adopter des modèles commerciaux axés sur l'IA.
Nutanix et l'IA
Nutanix dépasse le battage médiatique de l'IA pour fournir de vrais résultats en matière d'IA d'entreprise - en tirant parti de Nutanix Cloud Infrastructure (NCI) avec des accélérateurs d'IA, une plateforme d'inférence centralisée avec Nutanix Enterprise AI (NAI), et des opérations de données de haute performance avec Nutanix Unified Storage. Sa plateforme complète simplifie les opérations GenAI tout en garantissant que l'IA d'entreprise reste privée, sécurisée et résiliente. Les informations opérationnelles intégrées vont au-delà de la mise en œuvre, en soutenant les opérations au jour le jour et en transformant les ressources informatiques en ressources d'IA pour l'inférence, le réglage et l'entraînement, partout où cela est nécessaire, de la périphérie au cloud public.
Conclusion
L'IA d'entreprise transforme les industries en permettant une prise de décision plus intelligente, l'automatisation et l'innovation. En comprenant ses avantages, ses défis et ses stratégies de mise en œuvre, vous pouvez aligner les initiatives d'IA sur vos objectifs stratégiques. Les organisations qui souhaitent adopter l'IA doivent adopter une approche proactive, investir dans la bonne pile technologique et s'associer à des fournisseurs de confiance pour garantir leur succès dans un avenir dominé par l'IA.
