Les investissements internationaux dans l’infrastructure d’IA sont si immenses que le marché informatique classique en souffre. Qu’est-ce que cela signifie pour les organisations qui se lancent aujourd’hui dans l’IA ?
Aux États-Unis, les entreprises souhaitent investir, aux côtés du gouvernement, au moins 500 milliards de dollars dans l’infrastructure d’IA. La quantité de centres de données qui s’implantent de l’autre côté de l’océan fait sourciller la quasi-totalité des participants à une table ronde organisée par ITdaily.
Cinq experts y partagent leur vision de l’impact de l’IA sur le lieu de travail et la gestion d’entreprise. Autour de la table se trouvent Véronique Van Vlasselaer, Head of AI & Data Science chez SAS EMEA, Gianni Cooreman, Senior Director Solution Engineering pour Salesforce Benelux, Matthijs van den Langenberg, AI Adoption Lead Benelux de Lenovo, Joris Dresselaers, Business Area Director chez Visma et Wilco Zwerus, Client Solutions Sales Director chez Dell Technologies.
Ensemble, les participants sont convaincus de la puissance de l’IA. Le fait que l’implémentation stratégique de la technologie offre de larges opportunités ne fait pas vraiment débat. Cependant, la perturbation actuelle du marché causée par les investissements immenses dans les centres de données d’IA suscite quelques interrogations.
« Les investissements mondiaux massifs accélèrent le développement de l’infrastructure d’IA », déclare M. Zwerus. « Pour les organisations qui débutent avec l’IA, la question principale n’est pas l’échelle, mais la manière dont elles peuvent démarrer stratégiquement, en utilisant les possibilités déjà disponibles, sans complexité ni coûts inutiles, et là où l’IA peut immédiatement générer de la valeur commerciale. »
Des années de capacité de mémoire
Il souligne l’échelle énorme du développement actuel de l’infrastructure d’IA : « Les investissements réalisés aujourd’hui sont comparables à la production de centaines de millions d’ordinateurs portables haute performance dotés de 16 Go de mémoire, soit bien plus que ce que le marché mondial des ordinateurs portables fournit en une année complète. Cela illustre comment les charges de travail d’IA redessinent rapidement la demande en puissance de calcul et en capacité de mémoire. »
Les investissements réalisés aujourd’hui sont comparables à la production de centaines de millions d’ordinateurs portables haute performance dotés de 16 Go de mémoire.
Wilco Zwerus, Client Solutions Sales Director Dell Technologies
« C’est vraiment gigantesque », renchérit M. van den Langenberg. « Cela a naturellement des répercussions sur le marché du matériel. Les prix s’envolent. »
La valeur ajoutée passe par le logiciel
M. Cooreman constate que tous ces investissements vont vers l’infrastructure et les puces. « Mais en fin de compte, l’argent est gagné par la consommation de l’IA, via des applications logicielles. Les investissements dans le matériel ne peuvent être rentables que si les organisations du monde entier consomment la capacité d’IA via des logiciels. »
Les prévisions faites par les géants de l’IA sont en effet optimistes. M. Cooreman : « Anthropic table par exemple sur une croissance exponentielle d’un facteur dix par an. Une telle entreprise commande déjà maintenant, de peur de ne pas en avoir assez dans quelques années. Mais si cette croissance ne se maintient pas et que les entreprises ne consomment pas l’IA à cette échelle, je me demande ce qu’il adviendra de tous ces investissements. »
En fin de compte, l’argent est gagné par la consommation de l’IA, via des applications logicielles.
Gianni Cooreman, Senior Director Solution Engineering Salesforce Benelux
M. Cooreman aborde le boom de l’IA sous l’angle de l’intérêt des clients finaux. « Ils doivent pouvoir en tirer de la valeur. » En d’autres termes, la véritable valeur ajoutée de l’IA provient de logiciels qui utilisent la technologie d’une manière créatrice de valeur.
Le coût des tokens
Mme Van Vlasselaer apporte une nuance supplémentaire. « La question est de savoir si les Large Language Models (LLM) sont toujours la solution appropriée. L’utilisation de ces modèles est très coûteuse. »
« La question est de savoir si les Large Language Models (LLM) sont toujours la solution appropriée. L’utilisation de ces modèles est très coûteuse. »
Véronique Van Vlasselaer, Head of AI & Data Science SAS EMEA,
M. Zwerus partage cet avis. « Je prédis que dans les années à venir, les managers ne recevront pas seulement un budget d’ETP (équivalent temps plein), mais aussi un budget de tokens. » « Le nombre de tokens nécessaires pour égaler un humain fera que vous ne ferez pas nécessairement d’économies en adoptant l’IA », ajoute M. Dresselaers. Les experts soutiennent donc qu’une bonne stratégie d’IA ne repose pas uniquement sur l’efficacité, mais sur une vision stratégique où les processus sont renforcés par l’IA.
Pas toujours avec un LLM
« Et avons-nous toujours besoin d’agents d’IA ou de copilotes pour cela ? », s’interroge Mme Van Vlasselaer. « Certains processus peuvent être automatisés très simplement via l’IA traditionnelle au lieu de l’IA générative et des LLM. Il existe tellement de processus qui utilisent des données standard et pour lesquels vous n’avez pas nécessairement besoin de LLM. »
M. Dresselaers souligne également ce point. « On ne fait pas de l’IA pour le plaisir de l’IA. On peut mettre de l’IA partout, mais ce n’est pas une bonne idée. Le véritable gain de l’IA provient de l’adoption. La technologie doit avant tout améliorer les processus existants. »
On peut mettre de l’IA partout, mais ce n’est pas une bonne idée.
Joris Dresselaers, Business Area Director Visma
Il cite l’exemple des comptables surchargés : un métier en pénurie. « Ils ne veulent pas d’outil ou d’écran supplémentaire. Ce qu’ils veulent, c’est une fonction dans les outils qu’ils utilisent déjà, qui leur simplifie la vie et leur fait gagner du temps. »
Au détriment de l’IA locale
En d’autres termes, une implémentation durable de l’IA n’est pas toujours liée à des LLM puissants et coûteux. De plus, ces investissements hypothèquent la disponibilité du matériel pour l’IA locale. « L’inférence à la périphérie (edge) présente de nombreux avantages », explique M. van den Langenberg. « Par exemple, il n’y a pas de latence. » Il ne fait pas seulement référence à l’IA locale sur un ordinateur portable, mais aussi sur un serveur local pour soutenir, par exemple, un processus de production automatisé.
L’inférence à la périphérie présente de nombreux avantages.
Matthijs van den Langenberg, AI Adoption Lead Benelux Lenovo
Dans de tels cas, il n’est en effet pas très intéressant d’envoyer des données vers un serveur. L’IA locale présente également un avantage en matière de confidentialité. Là encore, il s’agit d’un déploiement de l’IA qui n’est pas nécessairement lié aux grands centres de données d’IA, ou qui en subit même des désagréments.
Une boîte à outils polyvalente
Autour de la table, tout le monde s’accorde à dire que l’IA est plus qu’un simple effet de mode. M. van den Langenberg estime que la technologie a déjà dépassé le sommet du cycle de l’engouement de Gartner et que le temps de l’implémentation durable est arrivé. Selon tous les participants, cela signifie que l’IA peut être utilisée pour améliorer des processus ou résoudre un problème.
L’IA est l’un des nombreux outils de la boîte à outils permettant de résoudre des problèmes au sein d’une organisation. « C’est un outil puissant qui complète l’expertise humaine », déclare M. Zwerus. Mme Van Vlasselaer ajoute : « L’IA générative est une étape supplémentaire vers une manière plus intelligente d’analyser les processus. »
Plus que des milliards d’investissements dans l’infrastructure
Dans ce contexte, il y a de la place pour l’IA intégrée dans les outils (SaaS) existants, une IA efficace qui coûte moins de tokens, l’IA classique et l’analyse qui sont encore plus efficaces et ne nécessitent même pas de LLM, ou l’IA locale lorsque c’est un choix logique.
Quoi qu’il en soit, les implémentations doivent être le résultat d’une stratégie réfléchie. Les investissements immenses dans les centres de données d’IA, surtout aux États-Unis, contrastent quelque peu avec ce regard nettement plus pragmatique sur la valeur ajoutée que l’IA peut réellement offrir aux entreprises.
Ceci est le deuxième article d’une série de trois suite à notre table ronde sur l’IA en pratique. Cliquez ici pour visiter la page thématique regroupant les autres articles, la vidéo et nos partenaires.