L’ascension de ChatGPT a été fulgurante, et a propulsé l’intelligence artificielle, notamment l’IA générative, sur le devant de la scène. Jamais une technologie n’est allée aussi vite dans son adoption et dans l’innovation. Entrée à grand fracas dans l’entreprise, l’IA générative doit désormais être abordée avec réalisme et pragmatisme pour convertir son potentiel en valeur.
Matinée Microsoft AI Apps
ChatGPT, le robot conversationnel d’OpenAI, fêtait en novembre 2024 ses tout juste deux ans sur le marché. Deux années après son irruption, l’IA générative franchissait le cap des 200 millions d’utilisateurs actifs chaque semaine.
“Jamais une technologie n’est allée aussi vite dans son adoption, à la fois par le grand public et par les entreprises”, observe Mick Levy, Directeur Stratégie & Innovation. En effet, les chiffres parlent d’eux-mêmes : 1 million d’utilisateurs actifs acquis en 5 jours, 100 millions en 2 mois et plus de 300 millions début 2025. Et sur ce court laps de temps, l’IA n’a cessé d’évoluer et d’enregistrer des “progrès fulgurants”.
La fulgurance de l’IA à un carrefour en entreprise
Elle permet aujourd’hui de générer intégralement des vidéos, par exemple pour le secteur publicitaire. Sur la génération d’image, les avancées sont là aussi considérables en termes de réalisme et de correction de certaines hallucinations récurrentes.
“L’IA peut également nous parler grâce à la multimodalité, qui ouvre la possibilité d’interagir directement par la voix au travers de voix humaines synthétisées dont le résultat est plus vrai que nature… Quitte d’ailleurs, parfois, à bafouer le droit à la propriété intellectuelle”, cite encore Mick Levy pour illustrer les progrès technologiques, tout en y apportant une nuance.
Jamais une technologie n’est allée aussi vite dans son adoption, à la fois par le grand public et par les entreprises.
Ces avancées ont ainsi porté l’intelligence artificielle jusqu’à la croisée des chemins. En entreprise, les usages se situent eux aussi à une intersection. Après de multiples tests et projets à petite échelle, la prochaine portion de route à emprunter doit les mener vers la création de valeur à l’échelle.
Car si l’IA promet énormément de valeur, celle-ci “n’a pas encore été pleinement trouvée par toutes les entreprises”. Le dernier kilomètre à parcourir, peut-être le plus complexe, consiste à transformer le potentiel d’une technologie “entrée à grand fracas” en “valeur à l’échelle et en valeur durable.”
Ce constat est d’ailleurs aussi celui fait par Aliette Mousnier-Lompré, CEO d’Orange Business. Une analyse à laquelle la dirigeante établit un parallèle avec les débuts d’Internet.
L’IA générative, nouvelle bulle technologique ?
Le cas d’OpenAI, avec ses 6 milliards de dollars levés en 2024, une valorisation supérieure à 150 milliards, et une rentabilité renvoyée à 2029, au plus tôt, rend le parallèle tentant entre GenAI et bulle Internet.
“On peut naturellement se poser des questions”, reconnaît Aliette Mousnier-Lompré. L’enjeu sous-jacent est celui du retour sur investissement et de la création de valeur pour les entreprises.
Enthousiasme, réalisme et pragmatisme pour garantir le ROI
“Pourra-t-on transformer cette incroyable technologie en euros ? Les possibilités sont infinies. Les promesses sont réelles comme l’illustrent les nombreux cas d’usage. Mais dans le même temps, on observe des valorisations déconnectées des fondamentaux économiques et des retours sur investissement, dans certains cas incertains”, détaille la dirigeante.
La loi d’Amara fournit un premier niveau de réponse. Elle stipule qu’on a tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme. Ce principe s’applique à Internet, dont il aura fallu attendre 10 ans pour que se structurent les nouveaux business models.
Pour la CEO d’Orange Business, il importe aujourd’hui pour les dirigeants et acteurs de l’entreprise “d’observer avec discernement les opportunités et les risques en adoptant une attitude fondée simultanément sur l’enthousiasme, le réalisme et le pragmatisme.”
des utilisateurs de l’IA générative au travail
le font sans en informer leur responsable.
Oui, une révolution est donc bien en cours. Et elle constitue une opportunité. Pour autant, les décideurs doivent être conscients que la création de valeur n’est pas automatique et instantanée. Des prérequis sont à réunir : gouvernance des données, identification des bons cas d’usage, infrastructures, formation…
De plus, le pragmatisme encadre également l’adoption de l’IA : “C’est en faisant, en tâtonnant, en expérimentant que les entreprises gagneront en maturité et en maîtrise. Ce sont des conditions essentielles pour toucher du doigt les sujets de fond que sont la qualité des données et l’accompagnement humain du changement”, identifie Aliette Mousnier-Lompré.
Une autre certitude peut également être avancée concernant l’IA : ne rien faire, c’est laisser la place au Shadow AI. Un baromètre Ifop révèle que 68% des utilisateurs de l’IA générative au travail le font sans en informer leur responsable.
Gouverner l’IA : Humain, Data, Green et Infrastructures
“Ne pas structurer le sujet de l’IA en entreprise, c’est laisser la place à des usages incontrôlés”, prévient la CEO d’Orange Business. Des actions sont par conséquent à entreprendre afin de maîtriser et créer la valeur attendue.
L’équation est complexe et multidimensionnelle. Cinq variables principales entrent dans sa résolution :
- Les données : si les outils génératifs disposent d’une connaissance de base, c’est cependant dans les propres données de l’entreprise que réside la valeur des cas d’usage. Exploiter ce patrimoine suppose de disposer des bonnes données et en qualité (dont l’utilisation par l’IA générative respectera la politique de classification et les droits d’accès).
- L’accompagnement au changement : l’IA transforme les modes de travail et les processus métiers. De telles transformations doivent s’accompagner, y compris sur des solutions utilisables directement par les utilisateurs.
- Le prix : le marché n’est pas encore stabilisé et les modèles de facturation sont divers. L’expérience du cloud doit alerter sur les risques de lock-in des fournisseurs et de perte de maîtrise de la dépense.
- L’impact carbone : différents modèles existent, chacun avec des impacts environnementaux plus ou moins conséquents. Le choix du bon modèle pour un cas d’usage doit aussi en tenir compte.
- Les infrastructures : l’IA nécessite des ressources en infrastructure. Elles s’ajustent en fonction des besoins de l’application déployée. Chez Orange Business, les 3C (connectivité, cloud et cybersécurité) sont au cœur des enjeux.
Nous disposons de toute l’expertise pour accompagner les organisations sur ces 5 variables de décision dans une création de valeur durable grâce à l’intelligence artificielle.
La confiance est également au cœur de notre modèle : confiance dans l’ensemble des offres, confiance par l’accompagnement d’une adoption responsable de l’IA, confiance enfin par l’intégration de l’enjeu environnemental.
“Nous souhaitons vous aider à transformer le potentiel de l’IA et de la technologie en valeur réelle, dans une réalité tangible, concrète et mesurable. Nous le faisons grâce à notre expérience du terrain, à notre expertise d’ESN, nos solutions bout-en-bout et aussi grâce à notre positionnement sur la confiance”, explique Aliette Mousnier-Lompré.
👉 Retrouvez toute notre actu en temps réel en nous suivant sur LinkedIn 👈
Cet article a été rédigé en collaboration avec Christophe Auffray.
Votre adresse de messagerie est uniquement utilisée par Business & Decision, responsable de traitement, aux fins de traitement de votre demande et d’envoi de toute communication de Business & Decision en relation avec votre demande uniquement. En savoir plus sur la gestion de vos données et vos droits.