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Lors de la construction d’une IA d’entreprise, certaines entreprises trouvent que la partie la plus difficile est parfois de décider quoi construire et comment aborder les différents processus impliqués.
Chez VentureBeat Transforment 2025, la qualité des données et la gouvernance étaient à l’avant et au centre alors que les entreprises regardent la phase expérimentale de l’IA et explorent des moyens de productiver et d’échec des agents et d’autres applications.
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Les organisations sont confrontées à la douleur de réfléchir à la façon dont la technologie se croit avec les personnes, les processus et la conception, a déclaré Braden Holstege, directeur général et associé chez Boston Consulting Group. Il a ajouté que les entreprises doivent réfléchir à une gamme de complexités liées à l’exposition aux données, aux budgets d’IA par personne, aux autorisations d’accès et à la gestion des risques externes et internes.
Parfois, de nouvelles solutions impliquent des moyens d’utiliser des données auparavant inutilisables. S’exprimant sur scène mardi après-midi, Holstege a donné un exemple d’un client qui a utilisé des modèles de langues importants (LLM) pour analyser des millions de idées sur les personnes qui se retournent, les plaintes de produits et les commentaires positifs – et la découverte de idées qui n’étaient pas possibles il y a quelques années avec le traitement du langage naturel (PNL).
« La leçon plus large ici est que les données ne sont pas monolithiques », a déclaré Holstege. «Vous avez tout, des enregistrements de transaction aux documents aux commentaires des clients en passant par les données de trace qui sont produites au cours du développement des applications et un million d’autres types de données.»
Certaines de ces nouvelles possibilités sont grâce à des améliorations des données prêtes à l’IT, a déclaré l’analyste de l’industrie, Susan Etlinger.
« Une fois que vous y êtes, vous commencez à obtenir ce sens de l’art du possible », a déclaré Etlinger. « C’est un équilibre entre cela et à venir avec un sens clair de ce que vous essayez de résoudre. Disons que vous essayez de résoudre l’expérience client. Ce n’est pas un cas approprié, mais vous ne savez pas toujours. Vous pouvez trouver autre chose dans le processus. »
Pourquoi les données pratiquées sont essentielles pour l’adoption des entreprises
Les données prêtes à l’IA sont une étape essentielle de l’adoption des projets d’IA. Dans une enquête séparée de Gartner, plus de la moitié de 500 DSI d’entreprise de taille moyenne et des chefs de technologie ont déclaré qu’ils s’attendent à ce que l’adoption d’infrastructures prêtes à l’ITA contribuerait à des processus de données plus rapides et plus flexibles.
Cela pourrait être un processus lent. Jusqu’en 2026, Gartner prédit que les organisations abandonneront 60% des projets d’IA qui ne sont pas soutenus par des données prêtes à l’IT. Lorsque le cabinet de recherche a interrogé les chefs de la gestion des données l’été dernier, 63% des répondants ont déclaré que leurs organisations n’avaient pas en place les bonnes pratiques de gestion des données, ou qu’ils n’étaient pas sûrs des pratiques.
À mesure que les déploiements deviennent plus matures, il est important de considérer les moyens de relever les défis en cours comme la dérive du modèle d’IA au fil du temps, a déclaré Awais Sher Bajwa, responsable des données et des banques d’IA à Bank of America. Il a ajouté que les entreprises n’ont pas toujours besoin de précipiter quelque chose pour mettre fin aux utilisateurs qui sont déjà assez avancés dans la façon dont ils pensent du potentiel des applications basées sur le chat.
«Nous, tous dans notre vie quotidienne, sont des utilisateurs d’applications de chat», a déclaré Sher Bajwa. « Les utilisateurs sont devenus assez sophistiqués. En termes de formation, vous n’avez pas besoin de le pousser vers les utilisateurs finaux, mais cela signifie également qu’il devient un processus très collaboratif. Vous devez comprendre les éléments de la mise en œuvre et de la mise à l’échelle, qui deviennent le défi. »
Les douleurs et complexités croissantes de l’IA calculent
Les entreprises doivent également prendre en compte les opportunités et les défis des applications sur les applications sur le cloud, sur site et hybrides. Les applications AI compatibles avec le cloud permettent de tester différentes technologies et de mettre à l’échelle de manière plus abstraite, a déclaré Sher Bajwa. Cependant, il a ajouté que les entreprises doivent prendre en compte divers problèmes d’infrastructure comme la sécurité et le coût – et que des fournisseurs comme NVIDIA et AMD facilitent les tests de différents modèles et différentes modalités de déploiement
Les décisions concernant les fournisseurs de cloud sont devenues plus complexes qu’elles ne l’étaient il y a quelques années, a déclaré Holstege. Bien que de nouvelles options comme les Néoclouds (offrant des serveurs et des machines virtuels soutenus par GPU) puissent parfois offrir des alternatives moins chères aux hyperscaleurs traditionnels, il a noté que de nombreux clients déploieront probablement l’IA où leurs données résident déjà – ce qui rendra les changements d’infrastructure majeurs moins probables. Mais même avec des alternatives moins chères, Holstege voit un compromis avec l’informatique, le coût et l’optimisation. Par exemple, il a souligné que des modèles open source comme Llama et Mistral peuvent avoir des demandes informatiques plus élevées.
«Le coût de calcul en vaut-il la peine pour vous encourir les maux de tête de l’utilisation de modèles open source et de migration de vos données?» Demanda Holstege. « Juste la frontière des choix auxquels les gens confrontent maintenant est beaucoup plus large qu’il ne l’était il y a trois ans. »
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