« Plus de 80% des entreprises du Fortune 500 ont adopté ChatGPT », se félicitait OpenAI en août dernier. Une façon de suggérer que le chatbot est très bien implanté dans le monde du travail et que la percée de l’IA générative a accéléré la progression de l’IA en entreprise au cours des douze derniers mois. Ainsi, selon les prévisions du cabinet IDC, les dépenses dans l’intelligence artificielle devraient être multipliées par 3, passant de 175,9 milliards de dollars en 2023 à 509,1 milliards de dollars en 2027.
Toutefois, la plongée au cœur du quotidien des entreprises révèle une réalité plus contrastée. En effet, nombreux sont les départements IT qui sont favorables à la vague de l’intelligence artificielle et à son adoption mais qui laissent poindre leurs craintes concernant la gestion et la sécurité des données. Les données représentant le cœur des systèmes d’intelligence artificielle, les entreprises doivent donc les protéger et les exploiter scrupuleusement pour alimenter de manière effective leurs modèles. Cependant, elles doivent également se démarquer de la concurrence en maintenant la cadence et le champ de l’innovation autour de l’IA. Face à cette double injonction, comment peuvent-elles maximiser le potentiel de l’IA tout en adoptant cette technologie de manière durable et éthique ?
Taillée sur mesure pour une utilisation exclusive en entreprise, l’IA privée s’impose progressivement en tant qu’architecture permettant de garder le contrôle sur les modèles d’intelligence artificielle et sur les données servant à les entraîner. Les entreprises héritent ainsi d’une plateforme leur permettant de partager leur IA de manière sécurisée, à travers une variété d’applications et de modèles. Voici les trois avantages de l’IA privée qui permettent aux entreprises d’adresser leurs enjeux d’innovation, de durabilité et de sécurité.
Des niveaux de contrôle incomparables
Compte tenu de la place grandissante qu’occupent les données au sein des processus des entreprises, il est plus important que jamais de savoir en permanence où résident ces informations. Avec une IA privée, elles sont libres de choisir où héberger leurs données, et peuvent contrôler les interactions de ces dernières avec des modèles d’intelligence artificielle résidant physiquement à proximité – que ce soit au sein d’environnements internes, de Clouds privés, à la périphérie du réseau ou au sein de data centers dans le Cloud.
Innover avec l’IA implique aussi souvent d’héberger des données au-delà des frontières de leur pays d’origine, généralement sous le contrôle des hyperscalers basé aux États-Unis. Or, l’IA privée rapatrie ces données, et sous-tend la création d’une économie locale vertueuse. Par exemple, un hôpital, développant un modèle d’IA pour accélérer la recherche sur le cancer, utilisera des données stockées localement dans un centre de données/Cloud privé local. L’établissement pourra ainsi contribuer à son économie, payer ses impôts, respecter les réglementations, et même employer et former des experts locaux. Cette approche offre toute une série d’opportunités, non seulement à l’organisation cherchant à adopter un modèle d’IA privée, mais aussi à la communauté environnante.
La sécurité est également un paramètre important. Les modèles d’IA privés peuvent être entraînés sur des données propriétaires, qui restent sous le contrôle de l’organisation, atténuant ainsi les risques d’accès non autorisés ou de violations de données. Ces caractéristiques sont particulièrement cruciales dans les domaines de la construction, de la santé, de la finance, des médias, du secteur public et des services juridiques, où l’entraînement de modèles de machine learning nécessite des données sensibles.
Une adaptation simplifiée aux réglementations
Le paysage réglementaire européen actuel influence le degré et le rythme de l’innovation autour de l’IA. Prenons comme exemple le géant Meta qui a récemment annoncé son intention de limiter le déploiement de son intelligence artificielle en Europe en réaction à l’encadrement croissant de cette technologie.
Sorte d’antidote aux contraintes potentielles entravant l’innovation, l’IA privée offre aux entreprises la possibilité de mener leur transformation numérique tout en restant dans le cadre des réglementations existantes. En profitant de la traçabilité intrinsèque des données utilisées dans les modèles d’IA privée, les entreprises peuvent aussi s’assurer de bien respecter toutes les normes de souveraineté.
Une garantie de la pérennité des infrastructures
L’utilisation d’une IA privée garantit que les prochaines infrastructures créées par les entreprises seront suffisamment flexibles et malléables pour éviter tout enfermement propriétaire, et pour assurer leur compatibilité avec des technologies en pleine évolution et avec de futurs fournisseurs d’IA. Les plateformes d’intelligence artificielle des entreprises doivent être tout aussi agiles que l’IA elle-même, et leur permettre de remplacer les modèles et services devenus inefficaces ou non conformes à la vitesse du logiciel.
En matière d’IA, plus besoin de débattre sur les compromis à faire autour des notions que sont le choix, la confidentialité et le contrôle : l’IA privée permet aux entreprises de réunir ces trois ingrédients , leur permettant d’accélérer leur adoption de l’IA, tout en garantissant la pérennité de leur infrastructure dédiée. Au-delà de la protection des données, l’enjeu est d’allier stratégiquement l’innovation en matière d’IA avec la conformité et la confidentialité des données. Cette approche permettra aux entreprises d’exploiter de manière responsable la puissance de l’IA, et de s’ouvrir ainsi la voie vers un avenir plus sécurisé et innovant.