Comment relever les défis financiers liés au développement à grande échelle de l'IA générative.

L'IA générative s'impose progressivement dans le monde du travail. Même si vous ne connaissez pas des plateformes telles que ChatGPT ou Midjourney, vous avez sans doute déjà remarqué la présence d'outils d'IA au sein de Google, d'Adobe et de Microsoft Office.

Ces outils sont généralement peu coûteux, voire gratuits, pour un usage personnel. Cependant, la mise à l’échelle de l’IA générative pour un usage en entreprise peut s’avérer onéreuse.

Les défis financiers liés à l’IA générative au niveau de l’entreprise

L’IA générative offre de nombreux cas d’utilisation en entreprise, de la gestion documentaire aux chatbots destinés aux clients. Lors de l’estimation du coût d’un projet d’IA, vous devez prendre en compte cinq éléments :

1. le coût de l’entraînement du modèle

Les grands modèles linguistiques (LLM), comme ChatGPT, sont entraînés sur un vaste corpus de données publiques. Vous devrez peut-être entraîner votre propre modèle à l’aide de données internes pour disposer d’un LLM maison. Entraîner un LLM à partir de zéro peut représenter une entreprise de taille, mais cela vous permet un meilleur contrôle.

Le coût de base ici correspond au tarif de calcul : le coût horaire d’utilisation de vos serveurs pour entraîner le modèle, multiplié par le nombre d’heures nécessaires. Vous devrez peut-être également mener un projet de nettoyage des données afin de préparer des données d’entrée de haute qualité.

2. le coût du réglage

Si vous utilisez un LLM spécialisé tel que ChatGPT, conçu pour les contextes conversationnels et la génération de texte, vous pouvez le former davantage à l’aide de vos propres données pour des tâches spécifiques à votre domaine. Ce processus de réglage fin permet à l’IA de produire des résultats qui correspondent davantage à vos objectifs et exigences métier spécifiques.

Les coûts de réglage varient en fonction de plusieurs facteurs. Si vous travaillez avec un LLM interne, vous devez prendre en compte le coût de calcul lié à l’entraînement supplémentaire. Pour les plateformes externes comme ChatGPT, le prestataire de services peut facturer en fonction du volume de données utilisées pour le réglage fin ou proposer des formules tarifaires à plusieurs niveaux incluant des services de réglage.

3. Coût d’inférence

L’IA générative traite les requêtes en deux phases : la phase de requête et la phase de sortie. Par exemple :

Requête : « Quel est le secret de la transformation numérique ? »

Réponse : « Une option consiste à travailler avec un partenaire de confiance, tel que Randstad Digital. »

Les LLM divisent ces requêtes et réponses en unités plus petites appelées « tokens », qui comprennent généralement entre 1 et 3 mots chacune. Chaque token nécessite un temps de calcul spécifique, ce qui alourdit le coût global de l’opération. C’est ce qu’on appelle le « coût d’inférence », c’est-à-dire la charge de calcul associée à la génération de réponses en temps réel ou à l’exécution d’autres tâches basées sur le modèle entraîné. Les plateformes d’hébergement d’IA facturent généralement au token, avec des structures tarifaires distinctes pour les tokens de requête, les tokens d’entraînement et les tokens de sortie.

4. Frais de SaaS/d’hébergement

Une nouvelle infrastructure technologique implique toujours de nouveaux frais mensuels ou annuels. Ces coûts dépendent de votre approche de l’IA générative, mais ils peuvent inclure :

• frais d’hébergement : dépenses liées à l’hébergement de logiciels dans le cloud ou sur site
• frais d’API : frais facturés par le fournisseur d’IA générative, qui peuvent être fixes ou facturés au token
• coûts d’intégration : l’intégration de l’IA à une autre plateforme tierce peut avoir une incidence sur la tarification de cette dernière

Lors de l’estimation du coût d’un projet, n’oubliez pas de prendre en compte l’évolutivité. Si l’IA générative devient un élément important de votre activité, les coûts associés pourraient augmenter de manière significative.

5. Coûts de main-d’œuvre et de perfectionnement

Le secret de la transformation numérique réside dans la mise en place des personnes et des processus adaptés, ainsi que des outils appropriés. Les équipes ont besoin d’une formation approfondie sur l’IA générative pour comprendre comment l’utiliser au quotidien. Vous devrez peut-être également aborder les impacts négatifs perçus de l’IA générative, tels que la confidentialité, les cybermenaces et la sécurité de l’emploi. Des data scientists, des ingénieurs en apprentissage automatique et d’autres spécialistes pourraient être nécessaires pour superviser le projet. Les coûts pourraient être considérables si vous recrutez en externe pour ces postes. Consultez Guide des salaires 2024 de Randstad pour obtenir des données salariales sur les postes liés à l’IA et des informations sur les tendances en matière de recrutement.

réussir dans le domaine de l’IA grâce à une approche axée sur les talents

S’il est essentiel de bien comprendre les aspects financiers de l’IA générative, n’oubliez pas que la technologie à elle seule ne suffira pas à exploiter pleinement son potentiel. Disposer d'une équipe non seulement experte en technologie, mais aussi passionnée par l'utilisation de l'IA pour résoudre des problèmes peut faire toute la différence. C'est cette combinaison d'outils adaptés et de talents adéquats qui peut véritablement propulser vos initiatives en matière d'IA vers le succès.

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