Laurent Daudet
Laurent Daudet, le directeur général de LightOn.
Georges Vignal/La Tribune
En 2024, alors que les technologies liées à l'IA accélèrent leur adoption à grande échelle, la question de construire ou d'acquérir un modèle d'IA générative se pose avec acuité. Selon McKinsey, 57% des entreprises ont déjà intégré l'IA dans au moins une fonction métier. Une adoption qui devrait encore augmenter de 20% au cours des trois prochaines années.
Grâce à son impact sur la productivité, l'innovation et la réduction des coûts, l'IA générative pourrait ajouter jusqu'à 4.400 milliards de dollars par an à l'économie mondiale. Ces modules d'IA permettent aux entreprises de traiter des données massives, d'automatiser des processus complexes et de personnaliser leurs offres à grande échelle, augmentant ainsi leur compétitivité.
Selon une étude réalisée par Gartner, 72% des entreprises qui ont développé des solutions internes estiment que cette démarche leur a permis de mieux intégrer l'IA dans leurs infrastructures existantes et d'optimiser ainsi leurs performances. Créer une solution IA en interne permet également de mieux contrôler les données.
De plus, la multiplication des solutions et modèles en open source (ou "open weights") offre un avantage clé pour des secteurs comme la santé, où l'auditabilité et la sécurité sont primordiales.
Néanmoins, cette approche exige une adaptation constante à un environnement technologique en mutation rapide. Car le cycle de vie des modèles de langage et des technologies afférentes est court, ce qui implique des tests et mises à jour incessants. Par exemple, certaines technologies comme les nouveaux formats de tokens qui servent à analyser des tableaux ou des graphiques, n'existaient pas il y encore deux mois. Ces fonctionnalités étant nouvelles, leur maîtrise est rendue complexe pour les équipes internes, celles-ci étant souvent contraintes de jongler entre leurs activités quotidiennes et la gestion de ces évolutions technologiques.
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Le Boston Consulting Group estime qu'il faut entre 1 et 3 millions de dollars pour développer une solution d'IA avancée en interne, hors les coûts récurrents de maintenance et d'amélioration. Sans se baser sur l'open source, la construction d'un LLM propriétaire peut demander au moins un ordre de grandeur supplémentaire uniquement en coûts de serveurs de calcul.
Voir de nouvelles solutions arriver régulièrement sur le marché et rendre obsolète un modèle coûteux et chronophage récemment développé peut néanmoins créer des frustrations. Côté équipes internes, ces technologies évoluant toutes les semaines, les efforts à accomplir pour maintenir une infrastructure IA complexe à jour peuvent également s'avérer épuisants, rendant le projet non viable sur le long terme.
Une étude d'IDC révèle que 63% des entreprises ayant opté pour des solutions IA prêtes à l'emploi ont constaté une réduction de 15% de leurs coûts opérationnels dans les six premiers mois d'implémentation.
Néanmoins, la dépendance aux fournisseurs externes limite souvent la flexibilité de l'entreprise, en particulier lorsqu'il est nécessaire de mettre à jour ou de personnaliser des fonctionnalités spécifiques pour suivre le rythme des innovations. L'infrastructure évolue à un rythme parfois plus lent que les nouvelles technologies, créant un décalage qui peut rendre l'intégration des solutions IA plus difficile. Face à ce choix binaire, de nombreuses entreprises adoptent une approche hybride.
L'approche hybride permet d'acquérir rapidement des solutions performantes pour des fonctions standardisées, tout en personnalisant des modules spécifiques pour répondre aux besoins internes de l'entreprise.
Cette flexibilité offre aussi la possibilité de remplacer facilement certains modules au gré des avancées technologiques, garantissant ainsi une architecture évolutive et adaptable aux changements rapides du secteur. Selon une étude de Gartner, les entreprises optant pour cette approche hybride ont amélioré de 23 % leur capacité à innover rapidement.
La force de ces entreprises réside dans leur capacité à intégrer les dernières avancées technologiques tout en préservant une infrastructure stable et modulaire. La possibilité de se concentrer sur des éléments spécifiques, tels que la façon dont l'IA générative peut transformer leurs processus internes, leurs services ou leurs produits, permet aux entreprises de ne pas réinventer la roue en matière de développement de LLM.
Les LLMs ou LVMs (Large Vision Models) ne sont qu'un début de parcours dans l'utilisation de l'IA. Des outils comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou encore les agents autonomes constituent en effet d'autres technologies complètes. Cet écosystème est en réalité extrêmement complexe. L'infrastructure changera plus rapidement que les processus d'approvisionnement des entreprises nécessaires pour se mettre à la page. In fine, l'OPEX, qui consiste à ne pas investir des capitaux importants mais uniquement financer des coûts d'exploitation, représente la seule réponse viable pour certaines organisations qui ne sont pas prêtes à adapter leur budget à cette cadence d'évolution technologique.
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L'adoption d'une architecture flexible et modulaire devient cruciale pour rester compétitif dans un environnement en constante mutation. Dans un contexte d'innovation rapide en IA, l'approche hybride semble être la meilleure solution pour exploiter les dernières technologies sans sacrifier la flexibilité nécessaire pour personnaliser les solutions.
Laurent Daudet
