Ce que la vague mobile peut nous apprendre sur le tsunami de l’IA
L’IA mobile et la génération IA sont toutes deux des technologies disruptives, qui changent la façon dont les gens travaillent et perçoivent leur travail - mais il existe également des différences majeures.
Nous vivons peut-être une époque sans précédent, mais il existe en réalité un parallèle historique avec la vague actuelle de l’intelligence artificielle. La vague mobile qui a débuté avec le lancement de l’iPhone en 2007 fournit des enseignements qui pourraient aider les entreprises à aller de l’avant dans leurs projets d’IA.
C'est le point de vue de Scott Snyder, chercheur principal à Wharton, professeur adjoint à Penn Engineering et directeur du numérique chez EVERSANA ; et Julie Ask, futuriste technologique, auteure et ancienne vice-présidente et analyste principale chez Forrester Research.
L’IA, sous toutes ses formes, est critiquée pour ne pas afficher de retour sur investissement, mais tout cela vous semble familier, comme ils le soulignent dans un article récent publié sur Knowledge at Wharton.
"Au début, la plupart des dirigeants d'entreprise n'ont pas compris l'ampleur de la vague mobile sur leurs clients et leurs employés", observent Snyder et Ask. "Ils se sont concentrés uniquement sur la création d'une application plutôt que sur la transformation de leurs modèles opérationnels et commerciaux pour libérer pleinement les opportunités mobiles."
Similitudes entre l'IA et le mobile
L’IA mobile et la génération IA sont des technologies disruptives qui changent la façon dont les gens travaillent et perçoivent leur travail. Voici comment la vague actuelle de l’IA fait écho à la vague mobile :
- Apportez votre propre X. L'arrivée des smartphones a donné naissance au mouvement « Apportez votre propre appareil », auquel les organisations s'inquiètent souvent du manque de sécurité des appareils personnels présentés par les employés. Les smartphones ont de toute façon submergé l'entreprise et les leaders technologiques se sont ouverts à des outils qui, selon les utilisateurs, les aidaient à mieux faire leur travail. De même, la nature autonome et extérieure à l’entreprise de ChatGPT et d’autres outils d’IA générative signifie que l’utilisation de la technologie se situe en dehors des garde-fous de la technologie d’entreprise. Ces deux exemples illustrent l'appel à « responsabiliser vos employés, sinon ils innoveront autour de vous », illustrent Snyder et Ask. « Les entreprises doivent désormais adopter le principe « Apportez votre propre IA » (BYOAI) avec les contrôles appropriés pour permettre aux employés d'utiliser les outils d'IA de dernière génération pour la productivité et l'innovation tout en protégeant les données de l'entreprise.
- Les mouvements mobiles et de génération IA représentent des modes informatiques démocratisés. Les appareils mobiles et leurs magasins d'applications associés ont apporté "une interface intuitive, associée à une plate-forme informatique puissante, qui a captivé les utilisateurs du monde entier", selon Snyder et Ask. souligner. "De même, la génération AI, la dernière technologie d'IA, offre de nouvelles capacités sans précédent qui peuvent créer du contenu, effectuer des analyses et permettre aux humains d'interagir avec les machines de manière plus naturelle."
- Le mobile et l'IA reposent tous deux sur des écosystèmes de partenaires et de technologies de support. L'essor des services mobiles a été rendu possible grâce à « des investissements massifs et continus dans la technologie des appareils avancés, le cloud computing, les plates-formes de développement, les centres de données et les réseaux cellulaires », soulignent Snyder et Ask. "Il en sera de même pour la génération IA."
- Le mobile et l'IA exploitent les données, et une grande partie de celles-ci. Enfin, les deux vagues technologiques sont des monopolisateurs de données -- et travaillent ensemble. "Les entreprises d'IA créent des appareils d'IA personnels qui nous aident à imaginer un avenir d'assistants et d'agents virtuels accessibles via le langage naturel. Tout comme avec le mobile, des produits et des modèles commerciaux innovants suivront", illustrent-ils.
Les différences
Il existe également des différences. Snyder et Ask le soulignent. "Alors que l'informatique mobile connaît une adoption et une croissance constantes à travers le monde, la capacité innée de l'IA à s'améliorer, ainsi qu'une surveillance réglementaire croissante, créeront une trajectoire non linéaire et imprévisible, contrairement à l'essor constant du mobile." L'impact de l'IA sera différent de celui du mobile en raison des facteurs suivants :
- Le mobile dépend du matériel, l'IA est principalement un logiciel destiné aux utilisateurs finaux. "L'adoption de l'IA par les consommateurs sera plus rapide que celle des appareils mobiles, car les consommateurs n'auront pas besoin d'acheter de nouveaux appareils", soulignent les co-auteurs. "La croissance du secteur mobile dépendait initialement de la mise à niveau de leurs smartphones tous les 18 à 24 mois ainsi que de la mise en place de réseaux ou d'infrastructures de plus en plus performants. Tandis que les fabricants de matériel construisent leur prochaine génération d'appareils avec des LLM locaux , la majeure partie de l'informatique massive sera effectuée dans le cloud, ce qui signifie que les consommateurs pourront commencer avec les appareils qu'ils possèdent déjà. »
- Le rythme du changement sera encore plus rapide que pour le mobile, car l'IA fonctionnera de manière autonome. "Les capacités progressent rapidement malgré le besoin de ressources telles que les GPU, l'énergie, les données et la formation humaine, ainsi que de sécurité et d'éthique. et les préoccupations réglementaires », déclarent Snyder et Ask. À mesure que les capacités de l’IA évoluent, « ces outils commenceront à générer leurs propres expériences et ne dépendront plus du travail humain. Les agents commenceront à s’auto-corriger et à travailler ensemble ».
- Les coûts d'acquisition de clients et d'entreprises seront plus élevés que sur mobile pour les nouveaux arrivants dans les applications. "La génération AI augmentera dans un premier temps les services existants. Pensez à Siri ou à Microsoft Copilot pour les employés. Les applications auront besoin d'un historique et de données sur les individus pour évoluer. en véritables assistants virtuels. Anticiper les besoins et proposer des expériences contextuelles ou personnalisées augmente en fin de compte les coûts de changement.
- Des facteurs échappant au contrôle des créateurs de LLM limiteront la croissance. Les grands modèles linguistiques sont confrontés à plus d'obstacles que les modèles commerciaux ou les contraintes de capacités de l'écosystème mobile, observent les co-auteurs. "Les modèles avancés nécessitent davantage de données ou de contenu de formation. Même si les LLM peuvent générer des données synthétiques, les prochains progrès dépendent du contenu et des données du monde physique qui ne sont pas disponibles." De plus, les limitations physiques de l'IA incluent « l'accès aux GPU pour la formation ou à l'électricité, à l'eau et au talent humain requis pour former les modèles ». Il existe également le spectre d’une réglementation gouvernementale sur l’IA.
Profitez des leçons apprises lors de la vague mobile, conseillent Snyder et Ask.
« Trop d'entreprises se lancent dans l'expérimentation de l'IA sans vraiment savoir comment elles comptent mesurer l'impact réel sur leur activité », préviennent Snyder et Ask. « À l'instar du mobile, la génération IA apporte de nouveaux superpouvoirs à l'utilisateur final et a le potentiel de transformer radicalement la manière dont les entreprises fonctionnent et offrent de la valeur aux clients. Capitaliser sur les leçons de la vague mobile ne peut que nous préparer davantage à ce qui nous attend.