Pour exploiter pleinement le potentiel de transformation de l’IA générative (ou GenIA), un ensemble de compétences à la fois orientées business et techniques s'avère indispensable. Cela englobe une expertise approfondie dans la compréhension des modèles, la gestion des coûts opérationnels pour assurer un ROI optimal, ainsi que des compétences techniques telles que la manipulation de vecteurs, l'ingénierie de prompts et la gestion des données.
L'impact médiatique des modèles de langage naturel (LLM), dont le plus connu Chat GPT a attiré près d’un million d'utilisateurs en quelques jours, ainsi que les perspectives commerciales prometteuses (un marché estimé à 390 milliards de dollars d'ici 2025 selon Deloitte), ont suscité l'intérêt de l’ensemble du marché.
Contrairement à l'IA traditionnelle qui nécessite un entraînement spécifique, l'IA générative est pré-entrainée pour exceller dans la compréhension du langage et offre des réponses naturelles aux utilisateurs. Si des cas d'usage spécifiques se distinguent rapidement, l’intérêt de cette technologie réside davantage dans sa capacité à être appliquée à de multiples produits, services et applications pour les améliorer. Par exemple, elle peut être intégrée dans des chatbots pour des interactions plus naturelles, dans des systèmes de recommandation pour des suggestions plus pertinentes, ou encore dans des outils d'analyse de données pour des informations précises.
Le sujet est donc vaste et protéiforme. Alors, quelles sont les compétences nécessaires pour en exploiter pleinement son potentiel ?
L'IA générative, en tant qu'outil, requiert une approche stratégique pour en tirer le meilleur parti. Cela commence par la capacité à identifier un ROI et à créer de nouvelles sources de revenus. Cette démarche implique l'établissement d'indicateurs de performance pertinents, la définition d'un calendrier réaliste, la gestion d'un budget adapté, ainsi que la prise en compte d’aspects cruciaux liés à la sécurité et à la gouvernance des données. À cet égard, la présence d'un spécialiste de l'IA est indispensable, possédant une connaissance approfondie des différents modèles disponibles sur le marché et sur la mesure de leur impact sur les coûts opérationnels.
L'IA ne peut fonctionner sans des données de qualité. L'ingénierie des données joue ainsi un rôle essentiel pour garantir la qualité et la cohérence des données, tout en optimisant les processus de transformation. Les data engineer vont jouer un rôle crucial, avec une expertise qui s'étend aux bases de données vectorielles, permettant une distribution statistique efficace des données d'entraînement.
Enfin, les ingénieurs en développement LLM vont incarner l'exécution de l'IA générative dans divers contextes, que ce soit pour des applications, des systèmes d'information ou des solutions basées sur le cloud. Ils maîtrisent les frameworks de développement spécifique aux modèles d’IA générative et s'assurent de la performance et de l'efficacité des résultats produits.
À l'image des digital factories, la mise en place d'une équipe centralisée est impérative pour la fourniture de modèles d'IA générative aux équipes dédiées aux produits et aux applications. Pour réussir sa transformation par l’IA générative et garantir une approche coordonnée et efficace, renforcer les compétences au sein de cette équipe, en formant les développeurs, les data engineers, les experts en déploiement opérationnel (MLOps) et les spécialistes de la sécurité est essentiel !
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