Article réservé aux abonnésPourquoi les modèles d'IA plus petits séduisent les entreprises
Les entreprises avant-gardistes envisagent déjà le prochain chapitre de l'intelligence artificielle.
- Publié le 22-12-2024 à 15h30
L'IA est le fil conducteur de presque toutes les tendances du 16e rapport annuel de Deloitte sur les tendances technologiques. Un nombre croissant d'entreprises remettent en question l'idée reçue dans l'industrie technologique selon laquelle "plus c'est grand, mieux c'est !" pour l'IA. Alors que les grands modèles de langage (LLM) continuent de progresser, de nouveaux modèles plus petits se révèlent plus efficaces pour des tâches spécifiques.
Dans les années à venir, la progression vers un nombre croissant de modèles plus petits et plus spécialisés pourrait une fois de plus faire évoluer les objectifs de l'IA dans l'entreprise. Les organisations pourraient assister à un changement fondamental de l'IA, qui passerait de l'accroissement des connaissances à l'accroissement de l'exécution.
L'engouement pour les petits modèles s'explique par plusieurs facteurs, notamment l'amélioration constante des technologies, une prise de conscience croissante de la consommation d'énergie élevée des grands modèles de langage et l'opportunité commerciale d'offrir aux entreprises une gamme plus diversifiée d'options d'IA pour différents usages. Les petits modèles de langage ne sont pas seulement moins chers à construire pour les entreprises technologiques, mais aussi à utiliser pour les entreprises clientes, ce qui réduit le seuil d'adoption.
IA agentique
Étant donné que les investisseurs s'inquiètent de plus en plus du coût élevé et des retombées incertaines des projets d'IA, davantage d'entreprises technologiques pourraient choisir cette voie. Les investissements réalisés aujourd'hui dans l'IA agentique (de l'anglais agentic AI), comme on appelle cette nouvelle ère, pourraient bouleverser notre façon de travailler en dotant les consommateurs et les entreprises d'assistants capables d'effectuer des tâches distinctes. Si les grands modèles de langage offrent un large éventail d'utilisations, ils nécessitent des ressources massives, traitent principalement des textes et visent à accroître l'intelligence humaine plutôt que de prendre en charge et d'exécuter des tâches spécifiques. Chris Bedi, directeur de la clientèle chez ServiceNow qui aide les entreprises à mettre l'IA au service des personnes, estime que "l'IA agentique ne peut pas remplacer complètement un être humain, mais elle peut travailler à ses côtés, s'occuper des tâches répétitives, rechercher des informations, et effectuer des travaux en arrière-plan 24 heures sur 24."
Au cours de la prochaine décennie, l'IA pourrait donc être entièrement axée sur l'exécution plutôt que sur l'amélioration des capacités humaines. Alors que de nombreuses organisations en sont encore à expérimenter l'IA générative, certains utilisateurs précoces ont déjà commencé à créer des agents intelligents alimentés par l'IA, dotés de capacités cognitives supérieures à celles de la génération actuelle.