Votre frigo est-il plus intelligent que votre entreprise ?

Et si on arrêtait de parler de l'IA, pour parler des IA (je sais pas si je dois mettre un s)?

Et pas pour parler de Claude, ChatGPT, Gemini qui ne sont que des modèles du même type d'IA.

Il existe une quantité énorme d'IA, et leur "cerveau" a été conçu en fonction de la problématique à résoudre (en jargon on parle plutot d'algorithme).

Donc les IA populaires dont on parle actuellement, sont des LLM, des IA qui donnent l'impression de comprendre ce que vous racontez et de pouvoir vous répondre de manière cohérente. Et ça marche tellement qu'on pense qu'elle réflechisse.

Mais à côté de ces modèles, il existe toute une série d'autres IA qui résolvent d'autres problèmes très spécifiques (comme toutes les technos SMART intégrés dans vos électro-ménagers) mais également tous ces algorithmes LinkedIn, Facebook, Amazon, Netflix qui vous font des recommandations.

Vous remarquerez qu'on les appelle algorithme, c'est probablement moins effrayant, que de se dire que c'est une IA qui choisit ce que vous voyez sur les réseaux ... et pourtant.

C'est aussi une IA qui décide si vous avez droit à contracter un crédit ou le montant de votre assurance même si votre courtier parle de l'algorithme ou de l'ordinateur.

Bref, votre entreprise aurait probablement intérêt a aussi à utiliser cette technologie, ça serait clairement un avantage concurrentiel.

Oui mais comment ?

Partons de la fin

3) On veut que ça soit un investissement, donc il faut que les couts (et pas uniquement le prix) liés à la mise en place soient plus faibles que les revenus. C'est évident mais on sous-estime souvent les couts (on ne regarde que le prix du logiciel)

2) Utiliser la technologie qui amène le meilleur rapport qualité/prix par rapport à la problématique que l'on veut résoudre (Je vais vous décevoir, c'est rarement un LLM, ou du moins seulement un LLM)

1) Pour faire correctement le point 2, il faut qu'on définisse le probléme que l'on veut résoudre et le cout actuel estimé pour s'assurer de la réussite du point 3.

Oui je sais que ça à l'air évident, mais honnêtement la phase 1 est trop souvent bâclée car se base sur des hypothèses qu'on objective pas par des mesures. On fonce sur le point 2 avec un truc qui marche bien dans un cadre théorique. Une fois en production, tout le monde "sent" que ça ne va pas mais personne ne cherche à mesurer le ROI mais on se félicite d'avoir mis de l'IA (avec des gros effets d'annonce).

En Bonus, comme pour les logiciels de gestion (ERP, CRM, WMS, ... ), les projets IA ont le même talon d'Achille : Les Données

En Super Bonus, les données ont un talon d'Achille : les gens !

C'est pourquoi je refuse de découpler les gens, l'organisation, les outils.

C'est là que la magie opère

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