2024-05-13 08:14:43
Secret n°2 : Pour gérer les capacités et les capacités organisationnelles, hiérarchisez soigneusement les cas d’utilisation.
Peu d’organisations ont la capacité ou la capacité de développer chaque produit GenAI qu’elles souhaiteraient créer. Selon la récente enquête intersectorielle du BCG auprès des C-suites, 62 % des dirigeants qui ont exprimé leur insatisfaction à l’égard des progrès de leur organisation en matière d’IA et de GenAI ont évoqué une pénurie de talents et de compétences.
Pour tirer le meilleur parti de l’opportunité GenAI, il est donc important que les entreprises déterminent sur quels cas d’utilisation se concentrer. Les besoins en ressources doivent être déterminés par trois considérations axées sur la valeur, la préparation et la complexité. Pour faire évoluer avec succès un produit GenAI, les entreprises doivent être en mesure de répondre « oui » aux questions suivantes :
- Potentiel de valeur : les avantages de cette solution sont-ils suffisants pour générer une utilisation et une adoption significatives ?
- Préparation organisationnelle : notre équipe est-elle prête, disposée et capable de construire cette solution ? L’équipe bénéficie-t-elle du soutien de la direction ?
- Complexité de l’approche : l’approche proposée est-elle quelque chose que nous pouvons réaliser et maintenir ?
Les entreprises doivent lutter contre la tentation d’établir des priorités basées sur seulement une ou deux de ces dimensions. Concentrez-vous uniquement sur le potentiel de valeur et une entreprise peut entreprendre plus que ce à quoi elle est prête en termes de complexité technique. Concentrez-vous uniquement sur la préparation organisationnelle et une entreprise peut créer des produits qui ne répondent pas à une demande suffisamment forte du marché. Une entreprise qui se concentre uniquement sur la complexité peut conceptualiser des solutions utiles et réalisables, mais pourrait ne pas disposer du soutien de la direction nécessaire pour les exécuter.
Les entreprises les plus performantes utilisent un tableau de bord équilibré dans ces dimensions pour concentrer leur énergie et leurs ressources aux bons endroits. Une fois que les entreprises ont enregistré quelques premiers succès, elles sont généralement en mesure de faire évoluer les compétences et les capacités qu’elles ont développées au sein de leur organisation, et également de créer des solutions de plus en plus sophistiquées.
Par exemple, un fournisseur de services d’informations financières a créé une solution de génération augmentée par récupération (RAG) pour aider à répondre aux questions en texte libre sur les performances financières de l’entreprise. Il a fallu neuf mois à l’entreprise pour créer ce produit, et seulement la moitié de ce temps pour créer des solutions ultérieures s’appuyant sur une approche similaire.
Secret n°3 : Pour optimiser l’intégration des systèmes, visez l’interopérabilité et l’adaptabilité.
Il est facile de perdre de vue le fait qu’une solution GenAI nécessite de nombreux composants autres que le modèle GenAI. Le front-end, les données, les systèmes centraux de l’entreprise, l’infrastructure et la sécurité doivent tous être développés pour fonctionner de manière optimale, aujourd’hui et à l’avenir. Les entreprises devraient commencer à développer ces autres composants dès le début, en se concentrant sur deux considérations principales.
Interopérabilité. Pour prendre en charge un partage de données sécurisé et de haute qualité, les composants d’une solution GenAI particulière doivent être interopérables avec la pile technologique existante de l’organisation et avec ses autres produits GenAI. Cela permet de garantir que les différentes solutions peuvent « communiquer » entre elles, permettant ainsi des flux de travail cohérents.
Adaptabilité. Compte tenu du rythme rapide des cycles technologiques actuels, il est essentiel de garantir que les composants de la solution peuvent être mis à jour de manière rentable et à grande échelle. Les entreprises doivent donc créer des composants avec des API et des services standardisés qui peuvent être facilement remplacés par des mises à niveau lorsqu’ils sont disponibles. Une architecture de référence de solution standard peut ensuite être utilisée pour guider la conformité aux principes et normes d’architecture d’entreprise.
Souvent, les entreprises devront apporter des modifications substantielles à une solution. Par exemple, lors de l’utilisation d’un modèle standard, il peut être nécessaire de le « remodeler » ou de passer à une version plus récente d’un modèle de base lorsqu’il est disponible. C’est ce qu’ont fait de nombreux utilisateurs de Chat GPT-3.5 lors de la sortie de GPT-4. Dans d’autres cas, les entreprises peuvent avoir besoin de reconstruire complètement leur solution, par exemple lorsque de nouvelles technologies ou techniques émergent ou qu’un changement stratégique nécessite une approche différente (par exemple, passer d’une solution RAG à un modèle affiné). Bien que ces changements vont au-delà de ce que nous considérons généralement comme une « maintenance des applications », les entreprises devraient les considérer comme faisant partie du cycle de maintenance continue des produits GenAI.
Secret n°4 : Pour garantir une préparation et une gestion solides des données, maîtrisez ces nouvelles techniques et atténuez les nouveaux risques.
Pour créer des produits GenAI qui exploitent de manière significative les actifs de données d’une entreprise, les organisations doivent être prêtes en matière de données. Toutes les données, qu’elles soient structurées ou non, doivent être propres, lisibles par machine et protégées des risques d’exposition. Cela implique de déployer des techniques de préparation et de gestion spécifiques aux solutions GenAI.
Notre enquête auprès des fournisseurs de services d’information a démontré que la préparation des données augmente avec l’expérience en matière de mise à l’échelle : les deux tiers des personnes interrogées expérimentées dans la mise à l’échelle des produits GenAI signalent une préparation élevée des données. En revanche, seulement un tiers des participants qui manquent d’expérience en matière de mise à l’échelle ont déclaré être prêts à utiliser des données. (Voir la pièce 3.)
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