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La technologie captive le monde depuis de nombreuses générations. De Lisa, le tout premier ordinateur Apple qui a révolutionné l'informatique à caractère personnel avec son interface utilisateur graphique, à l'événement révolutionnaire de la première exploration d'Internet, en passant par l'avènement des smartphones et l'évolution de l'intelligence artificielle. Aujourd'hui, nous sommes à la pointe du progrès grâce à l'exploitation des grands modèles linguistiques (LLM) et de l'intelligence artificielle générative qui permettent de repousser encore davantage les limites de l'innovation.
Dans ce blog, nous allons étudier la manière dont l'intelligence artificielle générative ajoute de la valeur à l'industrie du logiciel et aux services professionnels.
Le potentiel de l'IA générative dans le cycle de vie du développement logiciel
Generative AI in SDLC, SOURCE
En termes simples, les développeurs peuvent exprimer les fonctionnalités souhaitées d'un nouveau logiciel, puis observer l'IA générative qui transformer leurs idées en code fonctionnel. Andrej Karpathy, d'OpenAI, a affirmé que "la langue de programmation la plus en vogue est désormais l'anglais", soulignant l'importance de cette avancée.
L'IA générative possède des capacités remarquables qui s'intègrent de manière fluide dans l'ensemble du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). Cette intégration globale s'étend de l'analyse initiale des besoins commerciaux et de la création de stories Agile à la conception de logiciels, à la programmation (y compris la documentation rétrospective), à l'emballage, au déploiement, aux tests et à la surveillance continue. Elle améliore et rationalise la multitude de tâches accomplies par les ingénieurs logiciels.
Centrons notre attention sur la valeur de l'IA générative pour les développeurs
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Selon une étude réalisée par Capgemini, les principaux acteurs privilégiés dans les initiatives d'IA générative sont les développeurs, plébiscités par 69 % des personnes interrogées, suivis de près par les fournisseurs informatiques et les sociétés de conseil, avec un taux de 66 %.
Il y a plus de dix ans, Marc Andreessen, associé général chez Andreessen Horowitz, déclarait que "les logiciels dévorent le monde". Aujourd'hui, le paysage du développement logiciel subit une profonde transformation, propulsée par l'IA générative (GenAI), qui redéfinit fondamentalement le fonctionnement des grandes entreprises.
L'influence de l'IA générative s'étend à plusieurs domaines, améliorant la compétence et l'agilité des développeurs de logiciels tout en permettant aux professionnels de créer efficacement des prototypes. L'IA générative démocratise également l'accès aux données en intégrant les informations provenant de diverses sources et en automatisant la préparation, l'organisation et la gestion des données. De plus, elle réduit les coûts de mise en production des logiciels en proposant des mises à jour rentables du code existant, ce qui facilite ainsi des transitions transparentes vers des solutions basées sur le cloud et une automatisation complète des processus. L'émergence rapide de l'IA générative établit notamment des références sans précédent en matière de rapidité et d'impact dans divers secteurs.
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Selon IBM, "En moyenne, 87 % des dirigeants s'attendent à ce que les fonctions soient améliorées plutôt que remplacées par l'IA générative." L'IA générative excelle dans l'automatisation des tâches de routine liées à la programmation, notamment le remplissage automatique des fonctions standard, la complétion des instructions de programmation en fonction du style des développeurs, et la documentation des fonctionnalités du code dans des formats prédéfinis basés sur les demandes du développeur. En utilisant ces outils, les développeurs peuvent se concentrer davantage sur la résolution de défis commerciaux complexes et sur l'accélération de la création de nouvelles fonctionnalités logicielles.
L'IA générative peut être d'une grande aide pour :
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Intégrer efficacement un grand nombre de développeurs afin d'accélérer l'introduction de nouvelles fonctionnalités ou de modifications logicielles importantes. Ces développeurs peuvent rapidement devenir productifs et nécessitent moins de supervision de la part de l'équipe de développement existante.
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Réduire la dépendance de l'entreprise à l'égard des développeurs chargés de maintenir leur base de code existante en incorporant davantage de ces connaissances héritées dans un modèle génératif raffiné.
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Modélisation du langage : elle peut être ajustée pour générer du texte dans un style ou un domaine spécifique, tels que la rédaction technique, la recherche universitaire ou l'écriture créative.
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Accélérer les mises à jour du code : une recherche menée par McKinsey a révélé que les participants ont noté qu'en utilisant efficacement les outils d'IA, ils étaient en mesure d'apporter rapidement des modifications importantes au code existant. Par exemple, pour réduire le temps consacré à l'adaptation du code à partir des bibliothèques en ligne ou à l'amélioration du code pré-écrit, les développeurs peuvent le coller dans une invite et soumettre des requêtes pour que l'outil l'ajuste en fonction des critères spécifiés.
L'Intelligence Artificielle Générative au service du professionnel de la connaissance.
Dans un communiqué de presse récent, Bain & Company a annoncé l'extension de sa collaboration avec OpenAI, marquant une étape significative dans son engagement à exploiter les technologies avancées de l'IA. Au cours de la dernière année, Bain a intégré de manière transparente les solutions de pointe d'OpenAI dans ses systèmes internes de gestion des connaissances et ses processus de recherche, ce qui a considérablement amélioré l'efficacité opérationnelle. Manny Maceda, associé directeur mondial de Bain, a mis en avant le pouvoir transformateur de l'IA, la qualifiant de révolution industrielle pour le travail intellectuel, qui incitera les clients de divers secteurs à réinventer leurs modèles commerciaux.
L'adoption proactive de cette technologie par Bain renforce non seulement ses propres capacités, mais établit également un standard élevé pour les clients qui cherchent à naviguer dans le paysage en constante évolution des solutions basées sur l'IA. À l'avenir, cette alliance est prête à explorer des initiatives innovantes, notamment le développement de centres de contact de nouvelle génération pour les banques de détail, les opérateurs de télécommunications et les sociétés de services publics. Ces initiatives visent à améliorer l'expérience client grâce à des scripts automatisés, personnalisés et en temps réel, tout en renforçant les efforts marketing avec un contenu publicitaire hautement personnalisé, des visuels convaincants et des messages précisément ciblés.
De même, Erik Roth, associé principal chez McKinsey, qui dirige le développement de "Lilli", leur solution interne d'IA générative, et l'intégration des technologies d'IA générative dans leur cadre opérationnel, souligne le potentiel de transformation de cette plateforme. Il note que Lilli consolide pour la première fois les connaissances et les compétences du cabinet dans un espace unique et accessible, permettant aux équipes de McKinsey de consacrer plus de temps à l'activation des informations, à la formulation de recommandations et à l'optimisation de la valeur qu'elles apportent aux clients. Avec le soutien de Lilli, les équipes de mission peuvent se concentrer sur la résolution de problèmes, le coaching, le développement des compétences, et aider les clients à atteindre leurs objectifs de performance souhaités. Cela marque une avancée significative dans l'engagement de McKinsey à améliorer les interactions avec les clients et à offrir une valeur inégalée.
Ces collaborations représentent un pas audacieux vers un avenir où l'innovation basée sur l'IA remodelera le paysage commercial. Répondre aux besoins complets d'un utilisateur implique souvent de s'appuyer sur des informations provenant de différents secteurs de votre organisation et, très probablement, de s'étendre au-delà de vos frontières établies. Ce défi revêt une importance considérable, non seulement pour de nombreuses applications, mais également pour la plupart des services informatiques. L'IA générative consolide les connaissances et les capacités de l'entreprise dans un référentiel unifié, nous permettant de consacrer plus de temps de qualité à nos clients. Cela nous permet de mettre en œuvre nos idées et nos recommandations, maximisant ainsi la valeur que nous pouvons offrir. Selon une étude d'Accenture, 40 % de toutes les heures de travail peuvent être améliorées grâce à de grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4.
Les outils d'IA générative se distinguent par leur capacité exceptionnelle à gérer les données et ont le potentiel de compléter les outils existants basés sur l'IA. L'application stratégique de l'IA générative dans ces domaines représente une avancée significative vers une intégration transparente des applications au sein de l'ensemble de l'écosystème d'entreprise. Même les nouveaux arrivants peuvent facilement accéder aux documents de recherche les plus pertinents et identifier les experts appropriés, une tâche qui peut souvent être ardue pour les employés nouvellement arrivés dans une entreprise. Cela contribue également à réduire la dépendance de l'entreprise à l'égard des développeurs chargés de leur base de code existante en incorporant davantage de ces connaissances héritées dans un modèle génératif raffiné. L'IA générative révolutionne les tâches quotidiennes et à faible valeur ajoutée en les automatisant de manière transparente. Par exemple, Microsoft Copilot a le potentiel de remodeler la façon dont nous traitons la correspondance par courrier électronique, générons des documents Word, concevons des présentations et visualisons des données, promettant ainsi un bond significatif en termes d'efficacité et de productivité.
L'IA générative peut être un atout dans les domaines suivants :
Génération de résumé : Elle peut condenser de longs morceaux de texte en résumés plus courts et plus concis.
Génération de texte : Elle est capable de produire du texte de manière naturelle dans divers contextes, tels que des dissertations, des histoires, des poèmes et même du code informatique.
Classification du texte : Elle peut catégoriser le texte en différentes catégories en fonction de son contenu, comme des articles de presse, des critiques de produits ou des publications sur les réseaux sociaux.
Complétion de texte : Elle peut prédire le mot ou la phrase suivante dans une phrase ou un paragraphe, ce qui la rend utile pour des tâches telles que la saisie semi-automatique et la correction automatique.
Le traitement du langage naturel (NLP) accélère le rythme de la recherche et améliore la récupération des connaissances. Le NLP a la capacité d'analyser rapidement de vastes volumes d'informations, découvrant des modèles subtils qui pourraient échapper même à l'analyste humain le plus attentif.
Études de cas d'entreprises exploitant l'IA générative.
McKinsey : McKinsey a récemment dévoilé "Lilli", sa solution interne d'IA générative, conçue exclusivement pour ses collaborateurs. Cette plateforme innovante joue le rôle de hub centralisé, simplifiant la recherche et la synthèse du vaste réservoir de connaissances au sein de l'entreprise. L'objectif principal de Lilli est d'accélérer la livraison efficace et impartiale des informations les plus précieuses de McKinsey à ses clients.
Bain et OpenAI : Bain & Company a annoncé une alliance stratégique avec OpenAI dans le but d'aider ses clients à explorer et à maximiser les innombrables possibilités de l'IA. Manny Maceda, associé directeur mondial de Bain & Company, a déclaré : "En collaborant avec OpenAI, nous sommes enthousiastes à l'idée d'avoir un accès incomparable aux modèles d'IA de pointe, ce qui nous permettra de créer des solutions numériques sur mesure pour nos clients et de les aider à générer de la valeur commerciale."
Atlassian : En avril 2023, l'éditeur de logiciels Atlassian a annoncé un partenariat en cours avec OpenAI. Atlassian a pour objectif d'exploiter les capacités du modèle linguistique GPT-4 pour améliorer divers aspects de ses opérations.
Une amélioration notable sera apportée à la gestion des services Jira d'Atlassian, qui gère les demandes d'assistance technique au sein de Slack. En intégrant GPT-4, le système fournira des résultats plus rapides et plus efficaces aux employés.
De plus, le programme de collaboration Confluence d'Atlassian devrait connaître des avancées significatives grâce à cette collaboration. Par exemple, les utilisateurs auront la possibilité de cliquer sur des termes inconnus dans les documents pour recevoir des définitions instantanées générées automatiquement, ce qui améliorera la productivité et la compréhension globale.
NVIDIA : NVIDIA AI Workbench est une boîte à outils unifiée et conviviale conçue pour le développement, les tests et la personnalisation rapide de modèles d'IA génératifs pré-entraînés sur un PC ou un poste de travail. Ces modèles peuvent ensuite être adaptés à divers environnements, notamment les centres de données, les cloud publics ou le NVIDIA DGX™ Cloud. Manuvir Das, vice-président de l'informatique d'entreprise chez NVIDIA, a souligné que NVIDIA AI Workbench rationalise le processus permettant aux équipes interorganisationnelles de créer les applications basées sur l'IA qui sont désormais essentielles aux opérations commerciales contemporaines.
L’impératif du contrôle des risques
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Le potentiel des modèles d'IA générative connaît une croissance exponentielle. Ce graphique élaboré par KPMG illustre l'évolution de la taille des modèles en milliards de paramètres pour les principales IA génératives introduites depuis 2018. Cependant, les risques émergents associés à l'IA générative, tels que les données, la propriété intellectuelle et les questions réglementaires, doivent être pris en considération. Alors que les entreprises adoptent l'IA générative, il devient impératif de mettre en place des contrôles solides pour gérer ces risques.
En tant qu'entreprise, vous attachez une grande importance au GDPR, à la sécurité et à l'éthique. Il est crucial de tirer parti des meilleurs services d'IA générative conçus avec le souci de la conformité, de la confidentialité et de la sécurité.
Gestion des risques liés à l'IA générative
Pour exploiter pleinement l'immense potentiel de cette technologie pionnière, il est impératif d'aborder de manière proactive le large éventail de risques qu'elle présente, en tenant compte de la perspective holistique de l'entreprise. Ces risques incluent les problèmes de confidentialité, les menaces de cybersécurité, les défis de conformité réglementaire, les complexités des relations avec les tiers, les obligations juridiques et la protection de la propriété intellectuelle, qui se sont tous déjà manifestés comme des problèmes urgents.
Bien que chaque cadre et utilisateur au sein de l’organisation joue un rôle central, ce sont ces dirigeants clés qui seront le fer de lance de l’adoption responsable de l’IA :
Pour les responsables de la sécurité des informations, l'IA générative introduit de nouvelles vulnérabilités, susceptibles de permettre à des auteurs de concevoir des menaces plus sophistiquées et de susciter des inquiétudes immédiates concernant les tentatives de phishing avancées et la création de leurres personnalisés convaincants.
Les responsables des données et les responsables de la confidentialité doivent gérer les risques liés aux données et à la confidentialité, en tenant compte des vastes ensembles de données et des nouvelles données générées par l'IA générative, tout en se prémunissant contre les accès non autorisés et la perte de données.
Les responsables de la conformité doivent s'adapter à l'évolution du paysage réglementaire qui régit l'IA générative, en garantissant que l'organisation reste en conformité avec les réglementations nouvelles et existantes.
Les équipes juridiques, dirigées par les Directeurs Juridiques, sont chargées de la gouvernance et de la supervision pour prévenir les risques juridiques. Des mesures laxistes de sécurité des données pourraient révéler des secrets commerciaux et des données clients, tandis que le fait de ne pas examiner rigoureusement les résultats de l'IA générative peut entraîner des violations de conformité, des violations des droits d'auteur et des dommages à la réputation.
Les responsables de l'audit interne auront besoin de nouvelles méthodologies et de nouvelles compétences pour auditer efficacement les systèmes d'IA générative, et les directeurs financiers et les contrôleurs doivent atténuer les risques financiers, en particulier le risque de rapports financiers erronés qui pourraient nuire à la confiance des parties prenantes.
À l’ère de l’IA générative, l’établissement d’une stratégie de gouvernance efficace est primordial. Cette stratégie impliquera non seulement les personnes directement impliquées dans le développement de l’IA, mais également un large éventail d’individus, tant à l’intérieur qu’à l’extérieur de l’organisation. Trouver un équilibre entre innovation et utilisation responsable est la pierre angulaire de l’instauration de la confiance avec les clients, les investisseurs, les partenaires commerciaux, les employés et la société dans son ensemble.
Conclusion
L'enthousiasme et l'anticipation des dirigeants concernant l'impact potentiel de l'IA générative sur leurs entreprises sont tout simplement extraordinaires. Selon une récente étude menée par Accenture, 96 % des dirigeants de technologies avancées ont exprimé un niveau d'inspiration très élevé voire extrêmement élevé face aux capacités révolutionnaires offertes par les modèles fondamentaux de l'IA. Cette effervescence témoigne de leur profonde conviction en la puissance transformative de l'IA générative et ouvre la voie à une ère passionnante d'innovation et de croissance.
Même si le potentiel de cette technologie est indéniablement remarquable, de nombreuses entreprises se trouvent confrontées au défi de déterminer comment et où l'appliquer efficacement. Ce n'est pas tant l'identification des cas d'utilisation qui pose problème, car de nombreuses opportunités existent. En revanche, les obstacles résident souvent dans la sélection de celles qui correspondent à leurs objectifs commerciaux et justifient un investissement prioritaire. Nous vous invitons à planifier une démonstration avec nous, afin que nous puissions vous guider dans cette transformation essentielle et cruciale au sein du paysage en constante évolution d'aujourd'hui. Ensemble, nous pouvons tracer la voie vers le succès.
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SOURCES: https://www.accenture.com/us-en/blogs/high-tech/generative-ai https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2023/08/07/generative-ai-in-business-why-accenture-is-investing-3-billion-in-ai/?sh=15bb23d9595a https://www.capgemini.com/solutions/generative-ai-for-software-engineering/ https://advisory-marketing.us.kpmg.com/speed/pov-generativeai.html#:~:text=Generative%20AI%20will%20provide%20the,a%20fine%2Dtuned%20generative%20model. https://www.bain.com/about/media-center/press-releases/2023/bain--company-announces-services-alliance-with-openai-to-help-enterprise-clients-identify-and-realize-the-full-potential-and-maximum-value-of-ai/ https://www.capgemini.com/solutions/generative-ai-for-software-engineering/ https://medium.com/mlearning-ai/generative-ai-in-software-development-3e90e466eb91 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/unleashing-developer-productivity-with-generative-ai https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/managing-generative-ai-risks.html https://www.consultancy.com.au/news/6737/bain-company-inks-alliance-with-chatgpt-creator-openai https://techmonitor.ai/technology/companies-partnered-with-openai https://www.bcg.com/publications/2023/how-cio-can-leverage-gen-ai-for-software-development https://prod.ucwe.capgemini.com/wp-content/uploads/2023/07/GENERATIVE-AI_-Final-Web-1-1.pdf
