Comment l'IA générative accélère la transformation numérique
La perturbation d’une pandémie mondiale et son impact initial sur la dynamique de transformation numérique des entreprises sont derrière nous. Mais l’accélération rapide, le passage soudain au travail à distance et la dépendance aux services numériques devraient nous rappeler l’impact des événements perturbateurs alors que nous observons l’arrivée de l’IA générative sur la scène.
L’accélération de la transformation numérique des entreprises est visible partout, de DoorDash à la domination du divertissement en streaming en passant par la mise en place d’une main-d’œuvre hybride, ce qui était impensable avant 2020.
Et nous voyons cela se reproduire avec l’IA générative, en quelque sorte.
Ce n’est pas que l’IA générative n’est pas cool – elle l’est. Et ce n’est pas que l’IA générative ne va pas changer beaucoup de choses – de la façon dont nous travaillons à la façon dont nous apprenons en passant par la façon dont nous menons la vie – elle le fait. Mais à elle seule, l’IA générative n’est pas plus utile que l’analyse. Aucun des deux ne parvient à produire de la valeur sans une question nécessitant une réponse. Son véritable impact se voit lorsqu’il croise les technologies existantes.
La nature catalytique de l’IA générative génère un impact significatif, généralement lorsqu’elle accélère une tendance existante.
Applications modernes
Par exemple, les applications modernes sont déjà sur le point de dépasser les applications traditionnelles dans les années à venir. Mais l’IA a jeté de l’huile sur le feu et nous voyons déjà des applications modernes franchir le sommet de la domination dans le portefeuille des entreprises. Parce que l’IA est une application moderne, tout comme les applications conçues pour en tirer parti.
API
Les API étaient déjà en tête de la liste des priorités en matière de livraison et de sécurité . L'IA a fait de tout ce qui concerne les API une priorité critique qui est susceptible de reléguer la sécurité générale au second plan. Parce que la plupart des gens créent des applications modernes (qui reposent sur des API) et intègrent des services d’IA à l’aide, vous l’avez deviné, d’API.
Hybride et multicloud
L’IA générative s’appuie sur des ressources de calcul, de stockage et de réseau importantes. Le type de ressources qui vont amplifier le modèle opérationnel informatique hybride existant et exacerber les défis des domaines multicloud . Les cerveaux derrière l’IA générative – les LLM – vivront probablement dans un cloud public, mais certains resteront sur site. Et les applications en cours de création pour utiliser ces LLM ? Ils seront également multicloud. Si vous n'étiez pas certain que l'informatique hybride était là pour rester, la réalité des ressources nécessaires à la formation et à l'inférence ainsi qu'une exigence saine de maintien de la confidentialité des données privées vont consolider la normalité du modèle opérationnel de l'informatique hybride .
AIOps
L’IA générative accélère également la transition vers l’AIOps. C’est l’outil qu’AIOps attendait, et les solutions ne manquent pas pour trouver des moyens de tirer parti de la capacité de cette technologie à générer du contenu, du code et des requêtes. En fait, l’IA générative nous amènera au-delà de la méthode la plus mature d’aujourd’hui (les scripts automatisés) vers un état dans lequel le système sera capable non seulement d’exécuter les scripts, mais également de les générer ainsi que les politiques appropriées. Cela déplace l’aiguille de l’automatisation de « automatisé » à « autonome ». L’impact sur les opérations sera profond, mais ne se fera pleinement sentir que dans quelques années. Mais ça arrive.
Tous ces éléments accéléreront les changements rapides visant à répondre aux besoins des applications qui exploitent l’IA ainsi qu’aux besoins des organisations qui les créent et les exploitent. La confidentialité, la sécurité et la responsabilité stimuleront l’innovation dans tous les domaines de l’entreprise, mais en particulier dans les données, la diffusion d’applications et la sécurité.
Mais tous ces éléments (applications modernes, API, multicloud, informatique hybride et AIOps) étaient déjà en pleine croissance avant qu’OpenAI n’introduise ChatGPT. L’IA générative a simplement accéléré le rythme auquel ils se dirigeaient déjà. C’est à peu près ce que la COVID a fait à la transformation numérique des entreprises, sauf qu’avec l’IA, nous allons voir beaucoup plus de changements.
L’impact le plus important de l’IA ne viendra pas de sa simple existence, mais de la manière dont elle impacte les personnes, les processus et les produits.