Plus d'un an après le dévoilement de ChatGPT, les entreprises introduisent avec prudence de grandes applications basées sur des modèles linguistiques pour une multitude de tâches autrefois miraculeuses.
La première question que se posent de nombreuses entreprises est de savoir si elles doivent créer leurs propres solutions d'IA générative (GenAI) ou acheter des applications prêtes à l'emploi.
Dans ce billet, nous ferons la distinction entre les utilisations individuelles de la GenAI et les applications basées sur la GenAI, et nous dresserons la liste des avantages et des inconvénients des deux côtés de l'argument "construire ou acheter".
Exemples de cas d'utilisation de GenAI
Avant qu'une entreprise ne décide de créer ou d'acheter une application GenAI, elle doit déterminer les cas d'utilisation qu'elle poursuivra. Résumons les types d'applications disponibles aujourd'hui dans l'espace d'application de la GenAI.
Bien que la plupart d'entre eux aient été publiés au cours des six derniers mois, ils sont remarquablement diversifiés et sophistiqués et répondent à un large éventail de besoins internes des entreprises. Ces applications sont conçues pour améliorer l'efficacité, la créativité et les processus de prise de décision dans les différents services.
Voici quelques caractéristiques et cas d'utilisation clés.
Génération et amélioration du contenu
Les outils GenAI sont capables de créer un contenu de haute qualité et attrayant pour le marketing, tel que des descriptions de produits, des articles de blog et des textes publicitaires, en utilisant des conseils de développement internes et de la documentation de gestion de produits pour amorcer le contenu.
Soutien aux RH
Dans le domaine des ressources humaines, les applications GenAI peuvent être utilisées pour rationaliser et aligner des dizaines de descriptions de postes et d'évaluations d'employés, apportant ainsi cohérence et qualité aux communications des RH.
Analyse juridique et contractuelle
Au-delà de la simple gestion et de la recherche de documents, les applications disponibles utilisent la GenAI pour examiner et résumer des documents juridiques. Ces applications peuvent passer au crible des centaines de contrats juridiques, en extraire les clauses clés et en résumer les termes (et les rares omissions), ce qui réduit considérablement la charge de travail des équipes juridiques.
Automatisation du support client
Les chatbots et les outils d'assistance alimentés par l'IA peuvent traiter un volume élevé de demandes des clients, en fournissant des réponses rapides et précises. Ces applications exploitent l'historique des tickets de support client, des FAQ et de la documentation de l'équipe interne pour imprégner chaque réponse de la sagesse collective de l'ensemble de l'équipe de support. Cela permet non seulement d'améliorer l'expérience des clients, mais aussi de libérer les agents humains pour qu'ils s'attaquent à des problèmes plus complexes.
Optimisation des ventes et de la gestion de la relation client
Les applications GenAI aident à la gestion des ventes et des relations avec les clients en analysant les données des clients pour fournir des informations, personnaliser les communications et anticiper les besoins des clients, améliorant ainsi l'efficacité des stratégies de vente.
Soutien à la recherche et au développement (R&D)
En R&D, les outils de GenAI aident à utiliser les documents internes pour identifier et créer des demandes de brevet, agréger et résumer les travaux en cours, et critiquer l'étendue et la description des tâches pour améliorer les résultats, accélérant ainsi le processus d'innovation. Les assistants de codage tels que AWS CodeWhisperer et Github Copilot suggèrent des fonctions et des changements de syntaxe au fur et à mesure que vous tapez, et rédigent même des tests unitaires en même temps que vous codez.
Les applications citées en exemple ci-dessus vont du relativement simple (résumé) à l'étonnamment complexe (aide au codage en temps réel). Pour les plus simples, pourquoi ne pas demander à votre équipe opérationnelle interne de réaliser un prototype sur quelques jours ou quelques semaines ?
Il ne fait aucun doute que la GenAI est une technologie démocratisante et perturbatrice.
La GenAI permet des cas d'utilisation avec un peu plus qu'une API qui n'étaient tout simplement pas possibles (ou même imaginables) il y a quelques années. Mais cela ne signifie pas nécessairement que vous devez déployer votre propre application. Voici quelques réflexions sur les deux côtés du débat entre la construction et l'achat de l'IA générative.
Avantages de la création d'applications GenAI internes
Développement des compétences
La création de solutions internes accélère l'apprentissage et l'expertise dans le domaine de la GenAI. Elle est utile si l'entreprise développe des produits ou des fonctionnalités GenAI pour ses propres clients.
Agilité et personnalisation
Le développement interne peut être plus souple, ce qui permet de l'adapter aux besoins spécifiques de l'entreprise et d'éviter les longs processus d'approvisionnement souvent associés aux fournisseurs externes, en particulier lorsque des questions de traitement et de sécurité des données sont en jeu.
Stabilité à long terme
Le fait de s'appuyer sur des solutions internes permet d'éviter le risque de perturbation par des fournisseurs en phase de démarrage qui pourraient ne pas survivre à une consolidation à long terme du marché. Par exemple, les fonctionnalités annoncées par OpenAI lors de sa journée des développeurs au début du mois de novembre ont contraint de nombreuses startups à reconsidérer rapidement leur modèle d'entreprise.
Inconvénients de la création d'applications GenAI en interne
Ressources intensives
Le développement et la maintenance de solutions internes peuvent nécessiter des ressources importantes, notamment une équipe d'ingénieurs spécialisés.
Un paysage en évolution rapide
Il peut être difficile de suivre les progrès rapides (par exemple, les améliorations technologiques des modèles et les réductions de coûts à mesure que la concurrence s'intensifie) de la technologie GenAI, ce qui peut conduire à des solutions dépassées.
Avantages de l'achat d'applications GenAI prêtes à l'emploi
Rapport coût-efficacité
Bien qu'elles semblent coûteuses, les solutions prêtes à l'emploi peuvent s'avérer plus rentables à long terme que l'investissement continu en ressources requis pour le développement en interne.
Expertise spécialisée
Les fournisseurs spécialisés dans la GenAI peuvent proposer des solutions plus avancées, en tirant parti de leur expertise et de leurs économies d'échelle et en intégrant le retour d'expérience de milliers de clients.
La protection de l'avenir
Les fournisseurs externes sont plus susceptibles de mettre à jour et d'améliorer continuellement leurs offres, en suivant le rythme des avancées technologiques.
Les inconvénients de l'achat d'applications de GenAI prêtes à l'emploi
Risque de verrouillage des fournisseurs
Le fait de dépendre d'un fournisseur spécifique peut entraîner une dépendance et des problèmes potentiels si le fournisseur change d'orientation ou quitte le marché.
Traitement des données et préoccupations en matière de sécurité
Comme pour toute application tierce, vous devrez faire preuve de diligence en ce qui concerne les politiques de traitement des données et de sécurité du fournisseur. S'ils utilisent des LLM de base gérés par d'autres fournisseurs tels qu'OpenAI ou AWS, vous devrez examiner les politiques de ces fournisseurs concernant le stockage des invites des clients et l'utilisation des invites des clients dans la formation ultérieure au modèle.
Moins de personnalisation
Les solutions prêtes à l'emploi peuvent ne pas correspondre parfaitement aux besoins uniques de l'entreprise ou nécessiter des compromis en matière de fonctionnalité ou d'intégration.
Conclusion
La décision de créer ou d'acheter des applications GenAI dépend de l'équilibre entre la souplesse et la personnalisation du développement interne et le rapport coût-efficacité, l'expertise et les possibilités d'évolution offertes par les fournisseurs externes.
Les entreprises doivent évaluer leurs capacités internes, leurs coûts d'opportunité, leurs objectifs stratégiques à long terme et les besoins spécifiques de leurs équipes internes pour faire un choix éclairé dans ce paysage technologique dynamique.
Et bien sûr, le choix qui s'impose aujourd'hui pourrait devoir être revu au fur et à mesure que les technologies de la GenAI deviennent plus sophistiquées et que leur coût diminue.
En savoir plus sur l'IA dans l'entreprise :
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