Plus d'un an après l’arrivée de ChatGPT, les entreprises commencent à introduire des applications basées sur les grands modèles de langage (LLM) pour une multitude de tâches.
La première question que se posent de nombreuses organisations : devons-nous construire nos propres solutions d'IA générative (« GenAI ») ou acheter des applications prêtes à l'emploi ?
Dans cet article, nous ferons la distinction entre usages individuels de l’IA générative et applications basées sur la GenAI, et nous explorerons les avantages et les inconvénients des deux options, construire ou acheter.
Exemples de cas d'usages de la GenAI
Avant de vous décider entre construction et achat, vous devez déterminer vos cas d'usage. Passons en revue les possibilités d'application de la GenAI disponibles aujourd'hui.
Même si la plupart de ces applications sont apparues au cours des six derniers mois, elles sont remarquablement diversifiées et sophistiquées, et répondent à un large éventail de besoins internes des entreprises. Ces applications sont conçues pour améliorer l'efficience, la créativité et les processus décisionnels dans les différents services.
Voici quelques caractéristiques et cas d'usage clés.
Génération et optimisation de contenu
Les outils GenAI sont capables de créer du contenu marketing de haute qualité, tel que des descriptions de produits, des articles et des textes publicitaires, en utilisant des conseils de développement internes et de la documentation de gestion de produits.
Aide aux RH
Dans le domaine des ressources humaines, les applications GenAI peuvent servir à rationaliser et à aligner des dizaines de descriptions de postes et d'évaluations de candidats pour gagner en cohérence et en qualité.
Analyse juridique et contractuelle
Au-delà de la simple gestion et de la recherche de documents, les applications disponibles peuvent utiliser 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, ce qui réduit considérablement la charge de travail des équipes juridiques.
Automatisation du support client
Les chatbots et les outils d'assistance IA peuvent traiter un volume élevé de demandes 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 afin d’utiliser les connaissances de l'ensemble de l'équipe de support pour chaque réponse. En plus d'améliorer l'expérience client, cela permet de dégager de la capacité humaine pour régler des problèmes plus complexes.
Optimisation des ventes et de la gestion de la relation client
Les applications GenAI facilitent la gestion des ventes et de la relation client en analysant les données client pour fournir des éclairages, personnaliser la communication et anticiper les besoins des clients, optimisant ainsi les stratégies de vente.
Soutien à la recherche et au développement (R&D)
Dans le domaine de la R&D, les outils GenAI permettent d’utiliser les documents internes pour identifier et constituer des demandes de brevet, agréger et résumer le travail en cours, et évaluer la portée et la description des tâches pour améliorer les résultats, ce qui accélère le processus d'innovation. Les assistants de codage comme AWS CodeWhisperer et Github Copilot suggèrent des fonctions et des changements de syntaxe lorsque vous tapez, et rédigent même des tests unitaires quand vous codez.
Ces applications 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 ?
La GenAI est une technologie résolument disruptive qui favorise la démocratisation.
La GenAI permet des cas d'usages avec à peine plus qu'une API qui n'étaient tout simplement pas possibles (ni imaginables) il y a quelques années. Attention : créer votre propre application n’est pas pour autant la bonne solution. Voici un aperçu du débat sur la construction ou l'achat d’une solution d'IA générative.
Avantages de la construction d'applications GenAI en interne
Développement des compétences
La construction de solutions en interne favorise l'apprentissage et l'acquisition d’expertise dans le domaine de la GenAI. C’est une option intéressante si votre entreprise développe des produits ou des fonctionnalités GenAI pour ses propres clients.
Agilité et personnalisation
Le développement interne est potentiellement plus agile, ce qui permet de personnaliser la solution selon vos besoins spécifiques et d'éviter les longs processus d'approvisionnement de certains fournisseurs externes, notamment liés aux questions de traitement et de sécurité des données.
Stabilité à long terme
La création de solutions internes permet d'éviter les risques de disruption. Si vous choisissez une start-up, votre fournisseur pourrait ne pas survivre à une consolidation à long terme du marché. Par exemple, les fonctionnalités annoncées par OpenAI lors de sa conférence pour les développeurs au début du mois de novembre ont forcé de nombreuses start-ups à reconsidérer rapidement leur business model.
Inconvénients de la construction d'applications GenAI en interne
Besoin en ressources
Le développement et la maintenance de solutions internes peuvent nécessiter des ressources importantes, notamment une équipe d'ingénieurs dédiés à votre application.
Évolution rapide
Il est difficile de suivre les progrès rapides de la GenAI (par exemple, les améliorations technologiques des modèles et les réductions de coûts quand la concurrence s'intensifie), ce qui peut rendre votre solution rapidement obsolète.
Avantages de l'achat d'applications GenAI prêtes à l'emploi
Rapport coût-efficience
Bien qu'elles semblent coûteuses, les solutions prêtes à l'emploi peuvent s'avérer plus rentables à long terme. En effet, le développement en interne requiert un investissement continu en ressources.
Expertise
Les fournisseurs spécialisés dans la GenAI peuvent proposer des solutions plus avancées, en tirant parti de leur expertise et en intégrant le feedback de milliers de clients.
Solution durable
Les fournisseurs externes sont plus susceptibles de mettre à jour et d'améliorer continuellement leurs offres, en suivant le rythme des avancées technologiques.
Inconvénients de l'achat d'applications de GenAI prêtes à l'emploi
Risque de dépendance au fournisseur
Travailler avec un fournisseur spécifique peut entraîner une dépendance et des problèmes si le fournisseur pivote ou quitte le marché.
Traitement des données et sécurité
Comme pour toute application tierce, vous devez examiner les politiques de traitement des données et de sécurité du fournisseur. S'il utilise des LLM gérés par d'autres fournisseurs comme OpenAI ou AWS, il faut examiner les politiques de ces derniers concernant le stockage des prompts clients et l'utilisation de ces prompts pour l’apprentissage ultérieur.
Moins de personnalisation
Les solutions prêtes à l'emploi peuvent ne pas correspondre parfaitement aux besoins uniques de votre entreprise ou nécessiter des compromis en matière de fonctionnalité ou d'intégration.
Conclusion
Pour décider de construire ou d'acheter votre application GenAI, il faut considérer différents aspects : le rapport agilité et personnalisation-rentabilité, le niveau d’expertise requis et la durabilité.
Vous devez évaluer votre capacité, vos coûts d'opportunité, vos objectifs stratégiques à long terme et les besoins spécifiques de vos équipes pour faire le meilleur choix dans l’environnement technologique dynamique actuel.
Sans oublier qu’il faudra potentiellement pivoter avec l’évolution des technologies de GenAI et la diminution des coûts.
En savoir plus sur l'IA dans les entreprises :
- Vous voulez que votre stratégie d'IA soit gagnante ? Ne négligez pas l'engagement des salariés.
- Choisir votre cas d'utilisation de l'IA : Un cadre de priorisation
- Tendances en matière d'IA : faut-il considérer les données comme un produit ?
