L’intelligence artificielle générative (GenAI) suscite un grand intérêt, ouvrant la voie à une ère nouvelle en technologie. Si la France et l’Europe peinent à rivaliser avec les géants américains et chinois dans le domaine de l’IA, la GenAI émerge comme un catalyseur de changement potentiellement profond, avec des initiatives publiques et privées telles que Mistral.ai, Probabl.ai et The H Company. Cependant, ces investissements se concentrent principalement sur la recherche, laissant la question en suspens : la GenAI pourrait-elle reléguer les efforts des laboratoires au second plan ?
Bien que l’IA générative offre des possibilités impressionnantes pour les entreprises, elle risque de les détourner des stratégies Data & IA établies depuis longtemps en France. Les modèles de langage de grande taille adoptent une approche “one-size-fits-all” qui peut éloigner les organisations de leurs utilisations métier spécifiques. Il est primordial de ne pas négliger des technologies plus matures comme le deep learning, prêtes à être déployées à grande échelle, telles que la vision par ordinateur, qui peuvent transformer divers secteurs industriels et avoir un impact positif sur l’environnement.
Les récents engagements du président Macron en faveur de l’IA offrent une opportunité de renforcer les efforts dans l’industrialisation et le déploiement de ces technologies. Plutôt que de suivre aveuglément la tendance, les entreprises sont invitées à intégrer la GenAI de manière stratégique pour renforcer leurs opérations existantes, stimuler la croissance et améliorer leur compétitivité à long terme. Il est crucial d’éviter de négliger des technologies prêtes à l’emploi au profit de la seule GenAI, et de chercher un équilibre entre innovation et stratégie opérationnelle pour garantir un succès durable.