De nouvelles expériences numériques pour attirer de nouveaux clients

L’état de l’IA générative

Où nous en sommes, où nous allons et où réside la valeur

L’impact économique potentiel de l’IA générative est estimé entre 2 600 et 4 400 milliards d’USD. Mais comment les dirigeants peuvent-ils en tirer parti ? Rejoignez Tom Godden, stratégiste d’entreprise chez AWS, et Aamer Baig, associé principal chez McKinsey & Co., pour discuter de l’état actuel de l’IA générative et d’où elle pourra nous mener à l’avenir.

Une version étendue de cet entretien est également disponible en format audio sur le podcast Conversations avec des dirigeants. Écoutez l’entretien sur votre plateforme préférée via les icônes ci-dessous. Vous pouvez également consulter le rapport The State of AI in 2023: Generative AI’s Breakout Year de QuantumBlack, AI de McKinsey.

Découvrez comment l’IA générative peut permettre de relever les défis de longue date en matière de technologie d’entreprise, les stratégies visant à initier votre personnel à l’IA générative et pourquoi un socle de données solide est essentiel pour déployer la technologie de manière responsable. Consultez les détails de la conversation ci-dessous :

Quelle est la valeur de l’IA générative ?

Des expériences numériques qui renforcent la confiance des clients

Tom Godden (00:10) :
Que représente l’IA générative pour vous ? Quelle est sa valeur commerciale ? L’IA générative, qu’est-ce que c’est ?

Aamer Baig :
L’IA générative promet d’être ce que nous pourrions appeler une « technologie générationnelle », et va permettre aux entreprises et aux fonctions de se réinventer. Nous la considérons comme une évolution de l’IA qui a nécessité de nombreuses années de développement. Il s’agit de l’étape suivante, où une composante de l’IA génère et synthétise du contenu, mais est aussi capable de faire bien d’autres choses impressionnantes. Sa valeur pour les entreprises réside principalement dans la productivité, mais aussi dans la créativité. Chez McKinsey, nous avons examiné 63 cas d’utilisation portant sur un certain nombre de fonctions. En termes de valeur, voici un chiffre à garder en tête : l’impact économique de l’IA générative est estimé entre 2 600 et 4 400 milliards de dollars. Sur 63 cas d’utilisation, environ 75 % concernent quatre fonctions : les ventes et le marketing, la R&D, l’ingénierie logicielle et les opérations clients. Il s’agit des quatre fonctions qui, selon nous, connaîtront les transformations les plus fondamentales.

Tom Godden :
Pourquoi ces fonctions ? Pourquoi ces quatre-là ?

Aamer Baig :
Eh bien, parce que c’est au sein de ces fonctions que le processus de création et les activités peuvent être repensés ou transformés à l’aide d’une nouvelle technologie.

Tom Godden (3:10) :
Pouvons-nous nous arrêter sur ce point rapidement ? C’est ce que nous constatons souvent au sein des organisations qui se précipitent sur cette nouvelle technologie et qui l’utilisent pour simplement reproduire ce qu’elles faisaient auparavant. Pour générer de la valeur, cette nouvelle technologie doit être utilisée de manière à repenser complètement le processus.

Aamer Baig :
Prenons quelques exemples. Vous êtes représentant d’un service client, vous recevez de nombreux appels. Vous devez traiter de nombreuses informations et réagir en temps réel. Imaginez que vous puissiez obtenir des suggestions de réponses auxquelles vous pourriez appliquer votre propre jugement pour aider un client. En R&D, on apprend toujours à élaborer de nouvelles conceptions, de nouvelles formulations, de nouveaux plans au fil du temps. Imaginez que vous disposiez d’une technologie capable de vous aider à créer tout cela. 

Renforcer la confiance des utilisateurs dans l’IA générative

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Tom Godden (4:47) :
Cette technologie va aider les gens à être plus créatifs et plus efficaces, ce qui est totalement positif, mais les gens restent inquiets. Comment pensez-vous que les organisations vont aider les gens à se familiariser avec cette technologie ?

Aamer Baig :
Il existe trois stratégies importantes qui peuvent contribuer à cela. La première est liée à votre posture et à votre cadre de référence en ce qui concerne cette opportunité et le potentiel qu’elle représente. S’il s’agit d’une technologie assistée et gérée par l’homme, je pense que cela représente une opportunité, les gens y seront plus ouverts. Premier point. Deuxièmement, il convient également de mettre l’accent sur la formation des bonnes personnes afin de maîtriser cette technologie.

Tom Godden :
Former le personnel, continuellement.

Aamer Baig :
Exactement. La troisième stratégie consiste à adopter un ensemble de politiques qui permettront aux personnes d’être plus à l’aise tout en les protégeant. Vous devez vous assurer que les données sont utilisées en toute sécurité. Vous devez également faire attention, surtout s’il s’agit d’une application qui implique directement les clients, à certains éléments comme la toxicité. Vous devez mettre en place des garde-fous appropriés pour éviter les erreurs que cette technologie commet encore parfois. Toutes ces actions renforceront la confiance.

Établir une preuve de concept d’IA générative

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Tom Godden (7:55) :
Comment les organisations se préparent-elles pour établir la preuve de concept appropriée, pour identifier les idées qui produiront des résultats et ensuite les adapter à une plus grande échelle ? Elles font des choses intéressantes, mais pas des choses intéressantes qui génèrent nécessairement une valeur commerciale, ce qui devrait être l’objectif.

Aamer Baig :
Je pense que cela représente aujourd’hui d’un défi de gestion important, qui consiste à la fois à permettre l’expérimentation et l’apprentissage, mais aussi à privilégier les domaines dans lesquels cela fait la différence. Nous suggérons une approche deux par deux, qui consiste à choisir deux domaines dans lesquels vous pouvez avoir un impact très rapidement, afin d’en retirer des enseignements qui vous permettront d’avancer, et deux autres dans lesquels vous pensez que cela pourrait changer la donne pour votre entreprise.

Tom Godden :
D’accord. Quel est votre exemple préféré, un moment où vous vous êtes dit « C’est plutôt intelligent » ?

Aamer Baig :
J’en reviens à ce à quoi j’ai été formé, l’ingénierie logicielle. Je pense que l’opportunité la plus à portée de main est de réfléchir à comment utiliser cela pour améliorer la productivité des développeurs.

Tom Godden :
J’adore ça. En tant que DSI, il y a très peu de choses qui m’ont fait me dire : « Waouh ». Quand je vois les gains de productivité réalisés grâce à des outils comme Amazon CodeWhisperer, je suis épaté. Une augmentation de la productivité de 57 %, 27 % de chances de réussite en plus. Comment ne pas adopter cette technologie ? C’est incroyable.

Les données avec lesquelles vous alimentez des modèles d’IA générative

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Tom Godden (11:23) :
Pouvons-nous parler un peu de la fondation ? En particulier, vous devez faire en sorte que vos données soient les bonnes.

Aamer Baig :
Nous en revenons toujours au même problème, à savoir la qualité des données, leur gestion et la disponibilité des données appropriées. C’était important avant, mais ça l’est encore plus aujourd’hui, et cela devient de plus en plus évident. Il n’est pas exagéré de dire que tout ce que l’on veut faire avec l’IA, et pas seulement l’IA générative, dépend des données avec lesquelles on alimente les modèles. La création d’un écosystème de données adapté constitue un prérequis important pour tirer parti de l’IA générative. Dans certaines situations où vos données propriétaires ne sont pas utilisées, un grand modèle de langage peut être approprié. Lorsque cela concerne ce qui est le plus précieux, à savoir les données, les connaissances internes, les gens font très attention à ce qu’ils utilisent. Beaucoup plus de tests et d’analyses sont réalisés dans ce cas.

L’impact de l’IA générative sur les DSI

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Aamer Baig (14:45) :
Comment pensez-vous que cela va modifier l’organisation informatique à l’avenir et le rôle du DSI ?

Tom Godden :
Cela nous fait prendre conscience que la technologie doit être intégrée à presque toutes les activités d’une organisation. On assiste donc à une décentralisation massive de l’informatique.

Aamer Baig :
Tout d’abord, chaque fois qu’une technologie générationnelle est apparue, l’un des effets secondaires de celle-ci a concerné l’impact d’une fonction informatique dans les entreprises. Les ordinateurs centraux ont conduit à la création de services informatiques. Ensuite, Internet nous a fourni la bande passante et la disponibilité nécessaires pour accéder à des sites à l’étranger, et différents fournisseurs ont émergé. Ensuite, il y a eu le cloud et le mobile. On pourrait dire que cela a favorisé l’adoption de modèles d’exploitation de produits et de plateformes et guidé la structuration des organisations informatiques. Ensuite, cette décennie sera marquée par la prolifération ou l’adoption massive de l’IA. J’en arrive à ce que vous expliquiez, à savoir que la technologie ne sera plus une fonction, mais une capacité qui fera partie intégrante du modèle de création de valeur pour le client.

Ce qui est à la fois inquiétant et passionnant à propos de l’avenir de l’IA générative

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Aamer Baig (17:49) :
En tant que DSI, qu’est-ce qui vous inquiétait et qu’est-ce qui suscitait votre enthousiasme ?

Tom Godden :
L’une des choses qui m’inquiètent en ce qui concerne les sciences de la vie est le caractère aléatoire des réponses potentielles que vous pourriez obtenir d’une IA générative. On se dit « Bon sang, le potentiel est énorme, etc., mais je ne peux pas me contenter de suggestions de réponses ». Cela dit, je pense qu’il existe des techniques qui permettent de résoudre ce problème, notamment RAG, la génération augmentée de récupération. Vous pouvez interroger un répertoire de réponses connu, tout en ayant accès aux nombreuses informations de dialogue contextuel de la réponse en question, mais vous devez vous assurer que la réponse apparaît toujours en bleu, car il s’agit de la réponse approuvée, et non en vert. Le bleu est la solution. Ce que je trouve génial, et nous avons parlé de l’aspect développement, qui m’intéresse énormément, c’est que cela permet démocratiser l’informatique. Donner aux personnes les moyens de faire les choses est l’une des meilleures choses que vous puissiez faire.

Aamer Baig :
Je pense qu’il existe des problèmes de taille dans le domaine de la technologie d’entreprise, et que cela nous a donné l’occasion de commencer à y remédier à un coût supportable. Parmi les trois problèmes qui me viennent à l’esprit, le premier est la dette technologique. Il semble que cette dette augmente de plus en plus chaque année. Le deuxième concerne les talents. Nous avons toujours eu une pénurie de talents, donc les suppressions d’emplois ne m’inquiètent pas. Je suis vraiment enthousiaste à l’idée de continuer à travailler avec les talents dont nous disposons tout en améliorant l’expérience des développeurs.

Tom Godden :
 Je pense que cela va créer des emplois que nous n’avions même pas envisagés.

Aamer Baig :
Exactement. Et troisièmement, nous avons toujours eu du mal à livrer à temps les projets technologiques d’envergure. J’espère que certaines applications de l’IA générative permettront de résoudre certains de ces problèmes historiques.

Tom Godden :
Je pense que la technologie est enfin capable de régler les problèmes de notre époque.

À propos des dirigeants

La voie vers davantage de conversions

Tom Godden
AWS Enterprise Strategist

Tom a dirigé plusieurs projets de transformation numérique à grande échelle, dont un pour une grande société de diagnostic génomique. Il s’appuie sur son expérience de directeur des systèmes informatiques et de directeur technique pour consulter d’autres cadres sur la manière dont ils peuvent tirer une plus grande valeur de leurs propres migrations.

Aamer Baig
Associé principal, McKinsey & Company

Aamer dirige les activités de McKinsey dans le domaine de la technologie en Amérique du Nord et accompagne les chefs d’entreprise et les responsables techniques dans la transformation de leurs organisations. En accélérant l’adoption des technologies et de pratiques de gestion de pointe, et en dotant les talents techniques des compétences nécessaires pour s’adapter et prospérer dans un environnement en évolution rapide, Aamer aide les clients à se préparer à demain en misant sur la technologie. Il est également responsable de notre activité de service client numérique pour les industries de pointe, notamment l’aéronautique et la défense, l’automobile et l’assemblage, ainsi que la production industrielle et l’électronique. Depuis plus de vingt ans, Aamer aide ses clients à utiliser les technologies numériques pour stimuler l’innovation, transformer l’expérience client et améliorer la productivité, tout en renforçant les capacités organisationnelles ayant un impact durable et permettant une résilience à long terme. Aamer a à cœur d’aider ses clients à développer leur « quotient numérique » et collabore avec des acteurs du secteur industriel pour développer et renforcer leurs offres de solutions logicielles et de services.

Amazon Bedrock comprend tout ce dont les entreprises ont besoin pour créer des applications d’IA générative de manière sécurisée et responsable.

 

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