Tirer les leçons du cloud pour anticiper le futur de l’IA

Il y a plus de dix ans, les entreprises ont découvert une nouvelle technologie disruptive. Celle-ci promettait de réduire les coûts opérationnels tout en augmentant la productivité et en offrant la possibilité de collaborer plus facilement à travers le monde. Mais elle suscitait également des inquiétudes en termes de fiabilité, de sécurité et de réglementations gouvernementales.

Une contribution de Ashley Kramer, Chief Marketing and Strategy Office, GitLab

Dix ans plus tard, ce sont les mêmes promesses et les mêmes inquiétudes que les entreprises nourrissent à l’égard de l’IA, qui pourrait bien devenir la technologie la plus révolutionnaire de cette génération.

Chaque réaction des entreprises vis-à-vis de l’intelligence artificielle est entièrement justifiée, qu’ils soient enthousiastes ou sceptiques pour certains, mais aussi inquiets pour d’autres. Il est vrai que nous nous dirigeons vers un avenir incertain alors que l’IA bouleverse le monde des entreprises et des consommateurs. Cependant, il est possible de se faire une idée de ce à quoi pourrait ressembler un avenir alimenté par l’IA ou sur la manière dont nous pourrions nous y préparer de manière proactive.

Il suffit pour cela de se tourner vers la technologie disruptive qui l’a précédée : le cloud.

Le cloud : plus qu’une alternative on-premises

Pour de nombreuses entreprises, le cloud a d’abord été considéré comme une alternative à l’hébergement de serveurs, de données et d’applications on-premises. Peu coûteux, son déploiement instantané permettait de libérer le service informatique du fardeau d’une maintenance permanente.

En réalité, l’emplacement où une entreprise héberge son infrastructure technologique n’est qu’une partie infime du parcours de transformation digitale. En utilisant des services hébergés dans le cloud, les entreprises ont eu accès à une puissance informatique peu coûteuse, résiliente et qui s’adapte en fonction de l’évolution de leurs besoins. Elles ont ainsi pu constater un impact positif sur leur activité, notamment sur bon nombre des promesses initiales du cloud, telles que l’augmentation de la productivité et du travail collaboratif, ainsi qu’une plus grande attention portée aux données.

Mais il a également fallu faire face à des dépenses inattendues. Ainsi, de nombreuses organisations ont été surprises par les coûts de transfert de données, les factures d’utilisation dues au surprovisionnement, ou encore par les retours négatifs de leurs clients causés par le sous-provisionnement. Les failles de sécurité et les violations de politique de confidentialité liées aux services hébergés dans le cloud étaient monnaie courante, ainsi que les pannes touchant de nombreux clients en simultané. Très peu d’entreprises auraient pu prévoir ces évènements, et la plupart des équipes informatiques de l’époque n’étaient tout simplement pas formées pour faire face à ces problématiques inédites.

Une situation que l’on retrouve de manière similaire avec l’IA. Prenons notamment le cas du développement de logiciels, où l’IA générative a montré qu’elle pouvait accélérer considérablement la vitesse d’écriture du code. Les exemples sont nombreux et impressionnants : génération de code, fonctions suggérées, et guides pratiques pour l’écriture de scripts dans différents langages et frameworks.

Mais construire un logiciel de qualité ne se limite pas à l’écriture de code. En effet, selon une étude sur le rôle de l’IA dans le développement logiciel, les développeurs affirment ne consacrer que 25 % de leur temps à l’écriture de code. Il s’agit d’une partie d’un processus complet qui comprend les tests, la sécurité, la surveillance et bien d’autres éléments, et où l’IA générative n’en est encore qu’à ses prémices. Or, lorsque des changements importants sont réalisés dans un domaine, il est nécessaire d’anticiper de manière proactive les potentiels effets secondaires.

Comme le démontre les récents faits d’actualité, tels que Samsung qui a interdit l’utilisation de l’IA par son personnel après avoir repéré une fuite de données de ChatGPT, parmi ces effets se trouve la manière dont le code d’une organisation est utilisé pour perfectionner les modèles d’apprentissage des langues, susceptibles d’être exploités par ses concurrents. Malgré leur enthousiasme à l’idée d’adopter l’IA tout au long du cycle de développement de logiciels, les clients s’inquiètent à juste titre des garanties mises en place pour protéger leur code privé et leur propriété intellectuelle.

Il incombe alors à ceux qui choisissent d’intégrer l’IA dans leurs produits et services que de rassurer leurs clients quant à la fiabilité et au contrôle du code généré par l’IA. Et cela tout en les encourageant à explorer le potentiel de l’IA dans le développement de logiciels, par exemple pour détecter et comprendre les vulnérabilités en matière de sécurité.

Les technologies de rupture sont aussi des opportunités de monter en compétence

Il ne fait aucun doute que les technologies disruptives suscitent la peur et l’incertitude; il en a été de même pour le cloud. À l’époque, en effet, les départements IT étaient sceptiques à l’idée de confier des logiciels essentiels et processus d’une entreprise à un tiers.

Par ailleurs, il existait également des inquiétudes légitimes quant à l’avenir de leurs emplois. Avec le recul, il est facile de constater que même si l’informatique n’est plus principalement axée sur la gestion du matériel sur site, elle n’a pas été remplacée. Au contraire, grâce à l’acquisition de nouvelles compétences telles que l’écriture de scripts dans le cloud, la recherche en matière de sécurité et la conception de systèmes, les SI sont plus que jamais un élément central de la vision d’une entreprise. Ils sont de véritables architectes qui conçoivent l’infrastructure même qui rend possible les logiciels, les plateformes et les services d’infrastructure modernes.

L’IA présente le même schéma, offrant l’opportunité de donner vie à ses idées sans avoir besoin d’être un codeur expert. De plus, cette technologie va permettre aux collaborateurs occupant des postes traditionnellement très qualifiés de monter en compétence et booster leur carrière en utilisant leur savoir-faire existant d’une autre manière, à l’image du cloud pour les services informatiques. Aussi, la réduction du niveau de maintenance des logiciels va pousser les organisations à se concentrer sur des efforts plus stratégiques, tout en répartissant le travail qualifié sur un plus grand nombre de développeurs.

Diriger avec responsabilité et maîtrise

 Lorsque je travaillais chez Tableau en 2013, j’occupais le poste de «responsable de la stratégie cloud». Certaines organisations proposaient d’autres postes similaires tels que «Chief Cloud Officer». Aujourd’hui, ces postes semblent étranges, mais les personnes qui les occupaient avaient pourtant un rôle important à jouer à l’époque : Ils ont aidé les entreprises à s’approprier un tout nouveau cadre, en vantant les avantages du cloud computing, en établissant des garde-fous clairs autour de son adoption et en introduisant de nouveaux concepts innovants tels que l’infrastructure en tant que code et GitOps.

Pour l’IA, nous pouvons voir apparaître les mêmes dénominations : responsable de l’IA, évangéliste de l’IA – même Salesforce a un PDG de l’IA. Tous défendent l’étendue des capacités de l’IA tout en veillant à ce que leurs organisations l’adoptent de manière responsable.

Le cloud reste l’une des technologies les plus révolutionnaires de l’ère moderne. Certaines des entreprises qui ont été les plus innovantes ces dernières années ont d’ailleurs créé leurs produits et services grâce au cloud. A contrario, d’autres ont perdu la confiance de leurs clients et, par conséquent, leur activité, en décidant de ne pas prendre ce virage du cloud rapidement et en toute sécurité.

Si l’on revient à l’IA, cette technologie est sur le point d’être encore plus révolutionnaire, et bien que les organisations soient optimistes au sujet de l’IA, elles ont conscience de l’importance de responsabiliser et de mettre en place une politique de contrôle dans leur stratégie d’adoption, au risque de mettre en danger des éléments clés de leur activité, telles que la confidentialité des données, la propriété intellectuelle ou encore la confiance de leurs clients. Selon un récent rapport de l’IFOP alertant sur l’usage des deepfakes, seul un tiers (33 %) des Français se sent en capacité de détecter une image ou une vidéo générée par l’IA, et 31 % affirment avoir déjà diffusé et relayé de la désinformation. Il est donc facile d’imaginer les dégâts engendrés par une politique trop laxiste autour de l’utilisation de l’IA.

Tout comme aux prémices de l’apparition du cloud dans notre société, il est donc important de trouver le juste équilibre entre prudence et optimisme. L’IA ne changera pas simplement notre façon de coder, d’écrire, ou de communiquer, elle bousculera tous les aspects de l’activité d’une entreprise. Mais avec de bons dirigeants en place, il sera facile d’anticiper au mieux.

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