« Les hyperscalers et les GAFAM disposent d'un avantage concurrentiel important »
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L'intelligence artificielle générative est aujourd'hui à un tournant. Comme l'ont souligné les experts lors de la récente table ronde, la collecte massive de données disponibles sur le web pour l'entraînement des modèles d'IA arrive à saturation. Baptiste Pannier, CTO de Adaptive ML, a relevé que « cette course à la donnée a été motivée initialement par la découverte des lois d'échelle ».
Aujourd'hui, l'accent se déplace vers l'amélioration post-entraînement des modèles, une phase critique où « on ajuste le modèle pour différentes modalités », selon Pannier, un processus qui semble déterminant pour l'avenir des technologies GPT.
La question des données synthétiques a également été mise en avant, avec Youssef El Manssouri, co-fondateur & CEO de Sesterce, qui a averti :
Ces données, générées par les IA elles-mêmes, représentent un défi de taille pour les entreprises qui doivent assurer la fiabilité de leurs modèles. Par ailleurs, l'intérêt croissant pour les données multimodales, combinant texte, images et vidéos, a été identifié comme un vecteur d'avantage concurrentiel, malgré la complexité de leur traitement.
Dans les entreprises, l'accès fragmenté aux données et le manque d'expertise interne sont des obstacles significatifs à l'exploitation de l'IA générative. Les intervenants ont insisté sur la nécessité d'une meilleure collecte, gouvernance et utilisation des données pour tirer pleinement parti de l'IA.
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La souveraineté des données est devenue une préoccupation majeure, poussant les entreprises à opter pour des infrastructures On-Prem AI (IA sur sa propre infrastructure, NDLR) ou à chercher des solutions de cryptographie et de régulation pour protéger leurs données, en particulier face aux fournisseurs de cloud étrangers.
La souveraineté des données émerge comme un enjeu stratégique majeur. Les entreprises cherchent à renforcer la sécurité de leurs données face aux fournisseurs de cloud étrangers, en déployant des infrastructures d'IA sur site ou en recourant à des solutions de cryptographie avancée.
Malgré la saturation de la collecte des données du web et les défis liés à l'entraînement des modèles sur des données de qualité, les acteurs de l'IA générative se tournent vers de nouvelles méthodologies et stratégies pour rester compétitifs. La course à l'innovation se poursuit, avec un focus sur l'optimisation post-entraînement et la gouvernance des données, tout en tenant compte des enjeux de souveraineté. Les entreprises qui réussiront à maîtriser ces aspects seront celles qui se démarqueront dans le paysage technologique de demain.
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