Surmonter la Surcharge de Données en IA Générative
À l'heure où l'intelligence artificielle générative bouleverse tous les secteurs, les entreprises sont confrontées à un défi de taille : la surcharge de données. Face à l'abondance des informations non structurées nécessaires pour entraîner les modèles d'IA, comment garder le cap ? Lors du TechCrunch Disrupt 2024, des experts ont livré leurs conseils pour naviguer dans cette nouvelle ère technologique.
Petits pas et objectifs ciblés : la clé du succès
Plutôt que de vouloir révolutionner toute l'entreprise d'un coup, mieux vaut avancer progressivement. C'est le message martelé par Vanessa Larco, partenaire chez NEA. Elle recommande de "travailler à rebours" en partant d'un problème précis à résoudre, puis en identifiant les données nécessaires, où qu'elles se trouvent.
Commencez petit, avec des applications internes, des objectifs très spécifiques, et trouvez les données qui correspondent à ce que vous essayez d'accomplir.
– Vanessa Larco, NEA
Ne résolvez que les problèmes d'aujourd'hui
George Fraser, CEO de Fivetran, abonde dans le même sens. Selon lui, les entreprises devraient se focaliser sur leurs enjeux actuels plutôt que d'anticiper à outrance :
Le mantra devrait être : ne résolvez que les problèmes que vous avez aujourd'hui.
– George Fraser, Fivetran
En innovation, rappelle-t-il, l'essentiel des coûts provient des initiatives qui n'ont pas porté leurs fruits, pas de celles qui ont marché mais qu'on aurait dû planifier à plus grande échelle dès le départ.
L'ère "Angry Birds" de l'IA générative
Pour Chet Kapoor, PDG de DataStax, nous vivons actuellement l'ère "Angry Birds" de l'IA générative. Si les applications et cas d'usage actuels offrent un aperçu d'un avenir radicalement nouveau, ils n'ont pas encore révolutionné notre quotidien. Mais les entreprises posent les bases en mettant en production leurs premiers projets, certes modestes et internes, mais qui leur permettent d'expérimenter et d'apprendre.
L'année prochaine sera celle de la transformation, où les gens commenceront à faire des applications qui changeront réellement la trajectoire de l'entreprise pour laquelle ils travaillent.
– Chet Kapoor, DataStax
Écrire le manuel plutôt que le lire
Chet Kapoor souligne également l'importance des équipes pionnières qui développent les premiers projets d'IA générative dans les entreprises. Elles ne suivent pas un manuel, elles l'écrivent. Un défi stimulant, mais qui requiert de la méthode pour ne pas se perdre.
En somme, la recette du succès en IA générative semble être la suivante :
- Identifier un problème précis à résoudre
- Trouver les données pertinentes, où qu'elles soient
- Avancer par petits pas, en commençant par des applications internes
- Se concentrer sur les enjeux actuels plutôt que d'anticiper à l'excès
- Expérimenter et apprendre en mettant en production des projets ciblés
Progressivement, ces initiatives permettront de poser les fondations d'une véritable transformation par l'IA à l'échelle de l'entreprise. Mais dans l'immédiat, mieux vaut procéder avec méthode que de se disperser. Le potentiel est immense, à condition de garder les pieds sur terre.
