Alors que les annonces se succèdent de la part des géants de la Tech, promettant un avenir toujours plus glorieux à l’IA Générative, l’enthousiasme suscité par les promesses antérieures a cédé la place, au sein de nombreuses entreprises, à de la frustration face aux multiples difficultés à exploiter cette technologie de manière productive et sécurisée.
Si nous ne sommes pas (encore) à l‘éclatement de la bulle de l’IA, nous nous retrouvons clairement dans le « creux des désillusions » du fameux cycle du hype de Gartner.
La part des entreprises qui abandonnent la plupart de leurs projets pilotes d’IA Générative est passée de 17% en 2024 à 42% cette année (source: S&P Global).
Sebastian Siemiatkowski, le patron de la solution suédoise de paiement différé Klarna a récemment admis qu’il était allé trop loin dans l’utilisation de l’IA Générative pour réduire ses effectifs en relation client et qu’il réembaucherait dorénavant des humains (source: The Economist).
Par contre les consommateurs continuent à adopter en masse et avec enthousiasme l’IA Générative. Sam Altman, le fameux patron d’Open AI a récemment déclaré que ChatGPT était utilisé par 800 millions d’utilisateurs par semaine, soit deux fois plus qu’en février! (source The Economist).
Ils sont d’ailleurs de plus en plus nombreux à l’utiliser dans le cadre de leur travail, alimentant massivement le phénomène du Shadow IA car 50% des entreprises interdisent l’usage de l’IA Générative (source: Étude VUCA Strategy).
D’un côté nous avons les géants de la Tech, dont la plupart sont des « hyperscalers » (Alphabet, Amazon, Microsoft et Meta), qui investissent toujours plus massivement dans la construction des infrastructures nécessaires au développement de l’IA. Leurs investissements cumulés dans ce domaine devraient de 12% de leur chiffre d’affaires en 2015 à 28% cette année (source: New Street Research). D’où leur frénésie à vanter toujours plus le potentiel de l’IA, par exemple lors de leurs conférences annuelles avec une vision d’un « web agentique » peuplé d’agents IA semi-autonomes interagissant entre eux au bénéfice de leurs maîtres humains.
Notons au passage que ces promesses sont vagues au niveau applicatif quant il s’agit des entreprises, à l’exemple de Sam Altman qui se garde bien, depuis la création de ChatGPT, de les identifier top précisément. Par contre les hyperscalers l’appliquent à leurs propres produits et opérations et c’est sans doute là qu’ils tireront l’essentiel de leurs retours sur investissement.
D’un autre côté nous avons les entreprises qui ont du mal à exploiter l’IA Générative et ce, pour plusieurs raisons.
Des processus de mise en œuvre inadaptés, des données internes cloisonnées, des Systèmes d’Information archaïques, des manques de compétences techniques et surtout un niveau de prise de risque ressenti comme élevé. Risques internes avec le Shadow IA ainsi que nous l’avons mentionné, risques de sécurité bien sûr (fuite de données, violation de la vie privée…) mais aussi le risque pour l’image de marque en laissant un robot commettre une erreur préjudiciable. La mésaventure de Canada Airlines avec son IA Générative ne fait pas encore partie du passé.
Selon Gartner, après le creux des désillusions vient la pente de la consolidation.
La peur de rater LA révolution technologique de ce début de siècle, le fameux FOMO, ne peut qu’inciter les entreprises à continuer à expérimenter l’usage de l’IA Générative, ne serait-ce que pour cadrer le phénomène de Shadow IA en interne. De leur côté, les géants de la Tech mettent en place des protocoles open source, tel Model Contexct Protocol pour améliorer le partage de données.
De nombreuses entreprises affirment que ce dont elles ont le plus besoin, ce ne sont pas des modèles d’IA Générative plus intelligents mais davantage de moyens de les rendre utiles. Lors de la dernière conférence Microsoft, Kevin Scott, son directeur technique, a exhorté les utilisateurs à voir grand et à garder confiance.
« Aie confiance », cela ne vous rappelle rien ?
