2025 : l’année où l’IA passe de la fascination à l’action stratégique

Une contribution de Sridhar Ramaswamy, CEO, Snowflake

Si 2024 a été marquée par une ruée vers l’or de l’intelligence artificielle, 2025 se distinguera par son utilité. Les organisations adoptent rapidement l’IA pour rester compétitives et exploiter de nouvelles opportunités. Toutefois, pour en maximiser les bénéfices, il ne suffit pas de l’utiliser ; il faut s’interroger sur la valeur qu’elle peut réellement apporter. Les entreprises doivent fixer des objectifs précis : obtenir des informations plus rapidement, accélérer les décisions stratégiques, augmenter la productivité, ou autre. Toutes les applications ne seront pas alimentées par l’IA, mais celles qui intègrent des modèles de langage, des bases de connaissances et des contributions humaines évolueront et s’affineront avec le temps. Des applications inattendues émergeront, rendant crucial pour les dirigeants de cibler les investissements les plus prometteurs.

Dans un monde centré sur l’IA, l’arme secrète des leaders est la curiosité

Dans un monde où l’intelligence artificielle est au cœur de transformations profondes, les leaders sont aujourd’hui plus que jamais confrontés à un besoin d’accélérer et d’innover. L’accès à l’information n’a jamais été aussi vaste, et l’intelligence artificielle va jouer un rôle central pour permettre aux CEO de tirer parti des données et des savoirs à leur disposition. Dans ce contexte, leur arme secrète est certainement la curiosité. Ils doivent donc s’approprier les outils d’IA, non seulement pour leur usage personnel, mais aussi pour en démocratiser l’accès auprès de leurs équipes. Mon conseil pour maîtriser l’IA est clair : cultiver une curiosité insatiable. Tester divers outils, comprendre leurs spécificités – comme les subtilités entre ChatGPT, Gemini et autres – et mesurer leur impact à long terme sur l’organisation sont des étapes essentielles. Plus les dirigeants s’impliqueront et maîtriseront les différents types de modèles d’IA, mieux ils en percevront les forces et limites, et plus ils seront préparés à relever les défis du futur.

L’IA obligera les leaders à repenser les mécanismes d’incitation des employés

Alors que les entreprises fixent des objectifs ambitieux pour intégrer l’intelligence artificielle dans leurs activités, les dirigeants devront revoir les systèmes d’évaluation des performances pour les aligner sur ces nouvelles priorités. Si la performance d’un ingénieur logiciel est mesurée par le nombre de lignes de code qu’il écrit quotidiennement, cela pourrait le dissuader d’utiliser un copilote d’IA. Externaliser une partie du codage à une IA pourrait nuire à son évaluation, bien que cela lui permette d’être plus stratégique et productif.

Pour tirer parti de l’IA, les dirigeants devront donc mettre en place de nouveaux mécanismes d’incitation. Récompenser à la fois son adoption et les résultats qu’elle génère sera crucial pour maximiser son impact. Une culture valorisant l’innovation et la collaboration deviendra essentielle. En ajustant les indicateurs de performance, les entreprises pourront favoriser une croissance durable tout en maintenant l’engagement de leurs collaborateurs. Enfin, l’exploitation des données massives jouera un rôle clé pour amplifier les bénéfices de l’IA.

Les avancées en IA intensifieront la surveillance réglementaire, nécessitant une collaboration entre l’industrie et les gouvernements

L’année à venir verra des percées en intelligence artificielle ouvrir la voie à des applications jusqu’ici inimaginables. Par exemple, la prolifération de contenus trompeurs, générés à partir d’images, d’audio ou de vidéos basés sur des personnes réelles, devient une préoccupation croissante. Dans ces scénarios non anticipés par les lois actuelles, une intervention réglementaire – qu’elle soit industrielle ou gouvernementale – sera indispensable.

La technologie, en elle-même, n’est ni intrinsèquement bonne ou mauvaise. C’est pourquoi il est crucial d’adopter une approche transparente en clarifiant le rôle des différents acteurs : l’industrie qui développe ces outils, les gouvernements, les régulateurs et les institutions publiques. Tous doivent contribuer au débat sur la manière dont l’IA doit être encadrée.

Bien que réguler un domaine trop tôt comporte des risques, l’approche consistant à ne pas légiférer du tout n’est pas tenable face à des technologies aussi puissantes et largement applicables. Il est impératif de garantir, de manière collective, la sécurité des individus et des systèmes. Cela exige une réglementation et une législation intelligentes, capables d’évoluer au rythme de l’innovation tout en protégeant la société.

Pour un avenir durable de l’intelligence artificielle, les entreprises d’IA devront coopérer avec les créateurs de contenu

Au-delà de la technologie, les organisations doivent prendre en compte les défis juridiques et éthiques susceptibles de freiner l’innovation future en intelligence artificielle. La propriété intellectuelle et les droits associés aux données utilisées comme entrées et sorties d’IA sont des préoccupations majeures. L’année écoulée a vu les éditeurs et fournisseurs de contenu devenir de plus en plus méfiants envers les entreprises d’IA qui exploitent leurs données sans autorisation ni compensation. En conséquence, certains commencent à restreindre l’accès à leurs contenus pour se protéger contre une utilisation non autorisée par l’intelligence artificielle. Cela pose un problème sérieux pour les nombreuses organisations qui dépendent de ces données pour former leurs modèles. Sans un accès suffisant à des données de haute qualité, les entreprises d’IA ne pourront pas affiner et développer leurs offres. Cependant, une solution gagnant-gagnant existe : les entreprises d’IA devront conclure des accords de licence avec les fournisseurs de contenu pour s’assurer qu’ils sont rémunérés pour les données précieuses qu’ils fournissent. Cela doit se faire rapidement, avant que la situation ne dégénère en un enchevêtrement de procès et de blocages de crawlers. Il est temps pour les entreprises d’IA de cesser de considérer les fournisseurs de données comme acquis et de commencer à investir dans les ressources critiques à leur propre succès.

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