2e partie d’une série de trois articles de blog : la technologie de l’IA générative
La course à l’IA — et en particulier à l’IA générative — est lancée. Pour réussir, il est essentiel de bien cerner le niveau de préparation de votre organisation à l’IA en termes de processus, de technologies et de ressources humaines avant de se lancer dans tout nouveau projet. Dans cette deuxième partie de cette série de trois articles, je vais présenter les dimensions de maturité numérique en matière d’IA qui concernent les technologies nécessaires à la création et au soutien des applications d’IA. N’oubliez pas de lire la première et la troisième partie de cette série pour avoir une vue d’ensemble.
Les pionniers de l’intelligence artificielle (IA) et de l’IA générative (gen IA) sont appelés à se forger un avantage concurrentiel sur le marché — mais uniquement s’ils agissent en ayant pleinement conscience du niveau de préparation de leurs équipes, de leurs technologies et de leurs processus. S’il est certes justifié d’agir rapidement, il est important de prendre le temps d’évaluer la maturité de votre organisation en matière d’IA et de combler les éventuelles lacunes avant de se lancer. Être bien préparé vous permet de démarrer sur de bonnes bases et de développer de nouveaux projets en s’appuyant sur les succès obtenus en matière d’IA.
Un cadre de maturité numérique en matière d’IA constitue un outil utile pour évaluer l’état de préparation de votre organisation à l’IA à l’aide de cinq niveaux de maturité et de dix dimensions clés. Dans le premier article de cette série, j’ai abordé les critères d’évaluation des processus d’IA, qui incluent votre stratégie globale en matière d’IA, les cas d’utilisation ciblés, les pratiques de gestion des données, les indicateurs de performance prévus et les considérations éthiques. Dans cet article, je vais présenter les deux dimensions qui reflètent votre préparation technologique : l’infrastructure et la recherche et développement (R&D).
infrastructure technologique.
Au cœur de la préparation à l’IA se trouve une infrastructure technologique robuste, capable de prendre en charge des analyses de données complexes et gourmandes en ressources informatiques, ainsi que des modèles d’apprentissage automatique. Utilisez les niveaux de maturité ci-dessous pour évaluer votre situation actuelle, en notant dans quelle mesure vos capacités en IA correspondent à vos aspirations en la matière.
émergente
- L'infrastructure ne dispose que de peu ou pas de ressources spécifiques pour l’IA.
- Le matériel, les logiciels et les ressources de données sont limités ou obsolètes.
- Le service informatique ne dispose pas de capacités de cloud computing ni d’outils avancés de traitement des données.
expérimental
- Les outils et plateformes d’IA essentiels ont été ajoutés mais ne sont pas encore pleinement intégrés.
- L’adoption des services cloud et de l’infrastructure de traitement des données en est à ses débuts.
- Le service informatique commence à répondre aux besoins en stockage de données et en puissance de calcul pour l’IA, mais avec une évolutivité limitée.
maîtrisé
- Une infrastructure informatique robuste et fiable est disponible pour prendre en charge les applications d’IA.
- Le service informatique utilise efficacement des ressources évolutives de cloud computing, de stockage de données et de traitement.
- Des outils et plateformes intégrés, spécifiques à l’IA, permettent le développement et le déploiement efficaces de solutions d’IA.
progressive
- L’infrastructure intègre des technologies de pointe offrant une évolutivité et une flexibilité élevées.
- Des plateformes, des outils et des frameworks d’IA de pointe sont en place.
- L’accent est fortement mis sur la sécurité, la confidentialité des données et l’IA éthique dans la pile technologique.
innovant
- L’infrastructure est optimisée pour l’IA, notamment grâce à des ressources de calcul haute performance.
- Le service informatique fait figure de pionnier dans l’adoption de technologies modernes qui renforcent les capacités de l’IA, telles que l’informatique quantique et l’IA en périphérie.
- L’infrastructure prend en charge l’IA actuelle et est adaptable aux avancées futures.
R&D.
L’investissement dans la R&D en IA témoigne de l’engagement d’une entreprise en faveur de l’innovation, de l’expérimentation fondamentale aux avancées de pointe. Utilisez les questions ci-dessous pour évaluer les investissements de votre organisation dans la R&D en IA. Cela peut inclure des efforts internes et des collaborations avec des entités externes telles que des universités ou des instituts de recherche.
émergent
- Il n’y a pratiquement pas d’efforts dédiés à la R&D en IA.
- Tout développement en matière d’IA est ponctuel, sans processus de recherche structurés ni investissement dédié.
- Les principales sources des avancées ou des applications en IA sont externes.
expérimental
- Des investissements initiaux ont été réalisés dans la R&D en IA, mais à petite échelle et souvent à titre exploratoire.
- Il peut y avoir une certaine collaboration avec des entités externes pour la recherche en IA.
- Les efforts de R&D s’inscrivent dans le cadre de projets et ne constituent pas encore une partie intégrante et continue de la stratégie.
maîtrisé
- Les processus de R&D en IA sont structurés et disposent d’objectifs clairs ainsi que de ressources dédiées.
- Les projets et expériences en cours dans le domaine de l’IA ont donné des résultats contribuant à des applications métier.
- Trouver un équilibre entre la R&D interne et les partenariats externes stratégiques pour l’échange de connaissances et l’innovation est une priorité.
progressif
- Des investissements importants sont consacrés à la R&D en IA, avec des équipes bien établies et des projets à long terme.
- Les efforts de R&D sont étroitement alignés sur la stratégie d’entreprise, stimulant l’innovation et l’avantage concurrentiel.
- L’engagement actif au sein de la communauté plus large de la recherche en IA permet de rester au fait des dernières avancées.
innovant
- La R&D de pointe en IA définit souvent les tendances et les références du secteur.
- Il existe une forte culture de l’innovation, avec des investissements substantiels dans la recherche révolutionnaire en IA.
- Les percées et avancées régulières en IA contribuent au succès de l’entreprise et au développement plus large du domaine de l’IA.
Où vous situez-vous dans le cadre de maturité de l’IA ?
Un cadre complet de maturité de l’IA peut vous aider à déterminer dans quelle mesure votre organisation est prête à adopter l’IA. Une évaluation honnête de la maturité de votre organisation vous aidera à combler vos lacunes, vous mettant ainsi sur la voie de l’exploitation du plein potentiel de l’IA. Ne manquez pas le prochain article de cette série, qui abordera la dimension « humaine » de la maturité en matière d’IA.
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