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AWS Executive Insights

IA générative

Exploitation de la valeur de l’IA générative pour les dirigeants d’entreprise

La nouvelle évolution de l’IA : l’IA agentique

L’IA agentique représente la nouvelle évolution de l’intelligence artificielle, allant au-delà des assistants réactifs pour devenir des agents autonomes capables d’exécuter des tâches complexes de manière indépendante. Ce guide exécutif explore la manière dont l’IA agentique transforme les entreprises, qu’il s’agisse d’accélérer considérablement le développement de logiciels ou de rationaliser la découverte de médicaments. Il fournit également une feuille de route pratique aux dirigeants d’entreprise pour tirer le meilleur parti des investissements dans l’IA agentique, qu’il s’agisse de créer les bases techniques et les structures organisationnelles appropriées, de mettre en œuvre des cadres de gouvernance ou de préparer les effectifs à la collaboration homme-IA. Alors que nous entrons dans cette nouvelle ère, le succès ne viendra pas à ceux qui ont les projets les plus ambitieux, mais aux organisations qui démarrent intelligemment, apprennent rapidement et adaptent de manière réfléchie les cas d’utilisation de l’IA agentique.

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Le manuel du perturbateur : comment gagner grâce à l’IA agentique

Plongez dans le « multivers de l’IA » avec les dirigeants d’AWS en résidence Jake Burns et Tom Soderstrom, qui explorent les raisons pour lesquelles certaines entreprises enregistrent des gains de productivité considérables grâce à l’IA agentique alors que d’autres ont du mal à en tirer parti. S’appuyant sur leur vaste expérience en entreprise, ils révèlent comment le fait de traiter les agents d’IA comme des membres humains de l’équipe, avec des spécifications claires, des retours d’information itératifs et un contexte approprié, peut permettre de réaliser des gains de productivité sans précédent qui dépassent de loin les 30 % d’amélioration signalés. Jake Burns et Tom Soderstrom partagent des informations pratiques sur la création d’une culture de l’expérimentation, en soulignant pourquoi les métriques de retour sur investissement traditionnelles peuvent entraver l’innovation et pourquoi le « retour sur attention » pourrait être un meilleur indicateur précoce de réussite.

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Le point de vue d’un directeur technique : discussion avec votre PDG à propos de l’IA agentique

Rejoignez les stratèges d’entreprise d’AWS Arvind Mathur et Matthias Patzak pour découvrir comment les leaders technologiques peuvent interagir efficacement avec leurs PDG au sujet de l’IA agentique. Inspiré d’un blog LinkedIn récemment publié par Matthias, cet épisode dévoile cinq étapes essentielles pour réussir : se concentrer sur l’impact commercial plutôt que sur la technologie, constituer des équipes de transformation interfonctionnelles, choisir le bon cas d’utilisation, mener des projets pilotes parallèles à grande échelle et mesurer les résultats commerciaux réels. Que vous soyez un leader technologique cherchant à multiplier par dix la valeur de vos implémentations d’IA ou un dirigeant d’entreprise explorant le potentiel de transformation de l’IA, cette discussion fournit des informations précieuses pour naviguer dans la révolution de l’IA agentique.

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Conversations sur l’IA générative dans le podcast Executive Insights

Une invention de pointe grâce à l’IA générative la plus récente d’AWS

Dr Swami Sivasubramanian, vice-président de l’IA et des données chez AWS, évoque les principaux développements et stratégies en matière d’intelligence artificielle. Il met l’accent sur l’approche globale d’AWS en matière d’innovation pour l’IA, qui permet de relever des défis tels que la précision des modèles et l’intégration des données.

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Le point de vue d’un directeur de l’IA sur la direction de la transformation et de la gouvernance de l’IA

Rejoignez Tom Soderstrom, stratège d’entreprise d’AWS, lors de son entretien avec Ron Keesing, directeur de l’IA chez Leidos, pour une discussion approfondie sur la transformation de l’IA d’entreprise. En tant que nouveau directeur de l’IA, Ron Keesing vise à intégrer l’IA dans la stratégie de Leidos à tous les niveaux, en passant de projets d’IA centralisés à un modèle d’excellence distribué dans l’ensemble de l’organisation.

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Stratégie en matière d’IA et de données en F1

Rejoignez Richard Taylor lors de son entretien avec Ruth Buscombe, une stratège émérite de Formule 1 qui est passée de l’ingénierie aérospatiale à celle de stratège de premier plan pour les meilleures équipes de Formule 1. Dans cette conversation instructive, Ruth Buscombe partage son expertise en matière de prise de décision, de leadership d’équipe et sur l’équilibre délicat entre les stratégies basées sur les données et les éléments humains dans des environnements de course à enjeux élevés.

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Exploration des nouvelles frontières de l’IA

Au cours de cette conversation informelle, Tom Godden d’AWS s’entretient avec Matt Fitzpatrick, ancien partenaire principal de QuantumBlack, AI by McKinsey et actuel PDG d’Invisible Technologies. S’appuyant sur son expérience à la tête de grandes initiatives d’IA d’entreprise, Fitzpatrick explique pourquoi seuls 8 % des modèles d’IA réussissent et décrit des stratégies pratiques pour faire évoluer l’IA dans votre organisation.

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Les possibilités du jumeau numérique et de l’IA en périphérie

Dr Burkhard Boeckem, directeur technique d’Hexagon, explique comment l’entreprise repousse les limites de l’innovation industrielle en combinant l’IA en périphérie avec l’analytique des jumeaux numériques en temps réel pour obtenir des niveaux sans précédent d’informations opérationnelles directement à la source. Que vous soyez un leader technologique qui explore la mise en œuvre du jumeau numérique ou un cadre qui cherche à tirer parti de l’informatique périphérique pour obtenir un avantage concurrentiel, cette discussion offre des informations précieuses sur l’avenir de la transformation numérique industrielle.

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Bases de l’IA générative

L’IA générative transformera tous les secteurs et branches d’activité. Découvrez auprès des dirigeants l’importance de bases solides en matière de sécurité et de cloud, de compétences de votre personnel, de leadership en matière d’IA et de mise en œuvre de cette technologie de manière responsable pour la transformation des activités liées à l’IA.

L’adoption de l’IA générative pose des défis et des risques de sécurité importants. Découvrez les stratégies d’atténuation et les pratiques exemplaires dès maintenant.

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L’intégration de l’IA et du ML dans votre entreprise nécessite une équipe de professionnels compétents et diversifiés, ce qui met l’accent sur la nécessité d’investir dans les compétences de la main-d’œuvre. Découvrez comment les dirigeants préparent leurs équipes aux technologies émergentes grâce à une stratégie d'IA d'entreprise solide.

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EA Rockett, vice-président des affaires juridiques chez Adobe, explique comment son organisation commence par l’éthique de l’IA plutôt que par des politiques et des procédures afin de créer les bases d’une mise en œuvre de l’IA responsable.

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Découvrez comment favoriser l’innovation et la transformation de l’IA générative dans les entreprises, en commençant par une stratégie cloud solide.

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Les agents d’IA : la nouvelle frontière de la sécurité d’entreprise

Explorez l’avenir de la sécurité des entreprises avec Mike Britton, directeur informatique d’Abnormal AI, qui explique comment les opérations de sécurité de nouvelle génération évoluent pour lutter contre les menaces à la vitesse des machines. En tant que chef de la sécurité et innovateur en matière d’IA, Britton partage ses conseils pour mettre en œuvre une gouvernance efficace de l’IA agentique tout en maintenant l’agilité opérationnelle.

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L’IA générative est la réponse : quelle était la question ?

L’IA générative n’est pas simplement un mot à la mode, mais une technologie révolutionnaire au même titre que les innovations historiques telles que l’imprimerie et l’électricité. Rejoignez les stratèges d’entreprise d’AWS Tom Godden, Phil Le-Brun et Miriam McLemore qui discuteront de la manière d’exploiter la puissance de l’IA générative pour obtenir des résultats axés sur la valeur.

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Ressources

Le moyen le plus simple de créer et mettre à l’échelle des applications d’IA générative à l’aide de modèles de fondation.

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Un assistant optimisé par l’IA générative conçu pour le milieu professionnel et pouvant être adapté à votre entreprise.

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Créez, entraînez et déployez rapidement et facilement des modèles de machine learning pour tous les cas d’utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux entièrement gérés.

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Questions fréquentes sur l’IA générative et le machine learning

L’IA générative transforme le monde des affaires en injectant un nouveau niveau d’intelligence et de créativité dans tous les domaines, des opérations quotidiennes à la planification stratégique. Il est essentiel que les PDG et tous les dirigeants saisissent son potentiel, ses implications et les considérations nécessaires pour le mettre en œuvre de manière efficace.

Les modèles d'IA générative sont entraînés sur de vastes jeux de données, ce qui leur permet de générer des résultats cohérents et contextuellement pertinents, allant du texte aux modèles de conception. Ils peuvent prédire les résultats potentiels et même créer des conversations et des réponses semblables à celles des humains.

L'efficacité opérationnelle est l'un des principaux avantages de cette technologie. L'IA générative peut automatiser des tâches telles que la création de contenu, l'analyse des données et l'interaction avec les clients, en optimisant les performances et en libérant les employés pour d'autres tâches au cours du processus.

Du point de vue de l'innovation, l'IA générative offre des opportunités uniques. Sa capacité à extraire des données complexes peut offrir de nouvelles perspectives et aider les PDG à créer des stratégies plus éclairées sur pratiquement tous les sujets. Ce nouveau niveau d'analyse prédictive peut révéler des tendances et des modèles qui auraient pu autrement être passés inaperçus ou négligés.

En outre, l'IA générative peut améliorer considérablement l'expérience client en permettant aux chatbots de fournir une interface client personnalisée et efficace sans surcharger les ressources des employés ni la bande passante.

Il est important de noter qu'à mesure que l'IA générative évolue, les PDG devraient chercher à reconnaître et à prendre en compte les nombreuses considérations éthiques, les problèmes de confidentialité des données et les risques d'utilisation abusive en mettant en œuvre des cadres et des contrôles de gouvernance solides. Lire notre InfoBrief sur la mise en pratique de l’IA responsable.

L’IA générative offre des avantages uniques aux entreprises, transformant fondamentalement des aspects tels que l’efficacité opérationnelle, la prise de décision et l’engagement client :

  • Efficacité opérationnelle : l’IA générative permet d’améliorer la productivité via l’automatisation de processus métier tels que la génération de contenu et le support client. En gérant des tâches répétitives, l’IA générative libère les ressources des employés pour des initiatives stratégiques, ce qui contribue à rationaliser les opérations tout en améliorant l’efficacité globale.
  • Prise de décision : les prouesses de l’IA générative en matière d’analyse prédictive offrent aux entreprises un outil puissant pour prendre des décisions en toute confiance. En passant au crible des ensembles de données complexes, il peut identifier des modèles et des tendances qui dépassent souvent les capacités humaines. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus proactives, fondées sur les données, d’améliorer la planification stratégique et de favoriser l’innovation.
  • Engagement client : l’IA générative permet d’améliorer l’expérience client en optimisant les chatbots basés sur l’IA, pour une interaction et une assistance personnalisées.
  • Innovation et renforcement des compétences : à l’instar du Centre pour développeurs AWS qui fournit des ressources pour l’innovation, l’IA générative permet de stimuler la créativité en proposant des informations uniques et des modèles prédictifs qui inspirent de nouvelles solutions. Elle encourage également une culture d’apprentissage continu et de renforcement des compétences, ce qui est essentiel dans un environnement technologique en évolution rapide.
  • Rentabilité : en automatisant certains processus et en réduisant la dépendance au travail manuel, l’IA générative permet de réaliser d’importantes économies à long terme.

Se préparer à l’IA générative est une étape cruciale pour les entreprises qui cherchent à tirer parti des capacités de cette technologie transformatrice. Cela dit, cette préparation nécessite une approche stratégique et soigneusement planifiée.

Votre organisation doit prendre en compte les étapes suivantes pour préparer la mise en œuvre de l’IA générative :

  • Compréhension de la technologie : les entreprises doivent d’abord comprendre ce qu’est l’IA générative et comment elle peut répondre à leurs objectifs spécifiques. L’engagement avec des experts en IA, la participation à des ateliers ou l’utilisation de plateformes telles que le Centre pour développeurs AWS peuvent permettre d’approfondir la compréhension.
  • Évaluation des besoins et des objectifs : il est essentiel de définir des objectifs clairs pour la mise en œuvre de l’IA générative. Qu’il s’agisse d’améliorer le service client grâce à des chatbots pilotés par l’IA ou d’automatiser la création de contenu, la définition d’objectifs spécifiques permet de sélectionner les bons outils et modèles.
  • Investissement dans l’infrastructure et les compétences : il est essentiel de disposer d’une infrastructure technologique robuste qui prend en charge les modèles d’IA et la confiance dans les données. À ce stade, les solutions cloud comme celles proposées par AWS peuvent s’avérer primordiales. En outre, investir dans la formation des employés afin de développer des compétences pertinentes peut favoriser un environnement prêt à tirer parti des capacités de l’IA générative.
  • Conformité et considérations éthiques : la mise en place de directives en matière d’utilisation éthique, de confidentialité et de conformité aux réglementations constitue une étape à ne pas négliger. Cela implique de créer des politiques et des cadres qui régissent le traitement des données et le déploiement des modèles. Obtenez davantage d’informations sur les considérations relatives à l’IA responsable à l’ère générative.
  • Tests pilotes et itération : avant l’implémentation à grande échelle, l’exécution de projets pilotes permet d’identifier les difficultés et améliorations potentielles. La surveillance continue et l’itération garantissent que le système s’aligne sur les objectifs de l’organisation.
  • Adoption d’une culture de l’innovation : favoriser l’innovation technologique dans sa culture d’entreprise peut garantir une transition plus fluide, en laissant aux employés l’espace nécessaire pour expérimenter et innover avec de nouveaux outils.