Une nouvelle étude montre que les entreprises augmentent leurs investissements dans l'IA dans de nombreux domaines, mais qu'il existe des défis et des risques qu'elles doivent gérer. Selon l'étude, 98 % des leaders technologiques craignent que l'IA générative soit sujette à des biais involontaires, des erreurs, des informations erronées et des fuites de code.L'étude menée par Dynatrace auprès de 1 300 leaders technologiques montre que 98 % d'entre eux craignent que l'IA générative soit sujette à des biais involontaires, à des erreurs et à des informations erronées. En outre, 95 % d'entre eux craignent que l'utilisation de l'IA générative pour créer du code puisse entraîner des fuites et une utilisation inappropriée ou illégale de la propriété intellectuelle.
Les entreprises sont néanmoins désireuses d'en récolter les fruits. 83 % des leaders technologiques interrogés déclarent que l'IA est devenue obligatoire pour suivre la nature dynamique des environnements en nuage. 82 % affirment que l'IA sera essentielle pour la détection, l'investigation et la réponse aux menaces de sécurité, et 88 % s'attendent à ce que l'IA étende l'accès à l'analyse des données aux employés non techniques par le biais de requêtes en langage naturel.
"L'IA est devenue un élément central de l'efficacité, de l'amélioration de la productivité et de l'accélération de l'innovation au sein des organisations", déclare Bernd Greifeneder, directeur de la technologie chez Dynatrace. "Le lancement de ChatGPT à la fin de l'année dernière a déclenché un important cycle d'engouement pour l'IA générative. Les dirigeants des entreprises, du développement, des opérations et de la sécurité ont placé de grands espoirs dans l'IA générative pour les aider à fournir de nouveaux services avec moins d'efforts et à des vitesses record. Toutefois, à mesure que les organisations s'efforcent de réaliser la valeur attendue, il devient évident que l'IA générative nécessite un réglage spécifique au domaine et une intégration avec d'autres technologies, y compris d'autres types d'IA. En outre, les organisations doivent utiliser l'IA de manière sûre et responsable et la surveiller de près pour gérer les coûts et l'expérience des utilisateurs. Cela les aidera à fournir des résultats précis, à réduire les dépenses et à empêcher les employés d'exposer des données sensibles ou de créer des vulnérabilités dans leurs environnements."
La clé d'une adoption réussie de l'IA générative pourrait être une approche "composite". 95 % affirment que l'IA générative serait plus bénéfique si elle était enrichie et stimulée par d'autres types d'IA capables de fournir des faits précis sur les états actuels et des prédictions exactes sur l'avenir.
"L'un des défis les plus importants auxquels les organisations sont confrontées avec l'IA générative est d'obtenir des réponses significatives auxquelles les utilisateurs peuvent se fier pour résoudre des cas d'utilisation et des problèmes spécifiques", ajoute M. Greifeneder. "En particulier pour les cas d'utilisation qui impliquent l'automatisation et dépendent du contexte des données, il est essentiel d'adopter une approche composite de l'IA. Par exemple, l'automatisation des services logiciels, la résolution des failles de sécurité, la prévision des besoins de maintenance et l'analyse des données commerciales nécessitent une approche composite de l'IA. Cette approche doit apporter la précision de l'IA causale, qui détermine les causes et les effets sous-jacents des comportements des systèmes, et de l'IA prédictive, qui prévoit les événements futurs sur la base de données historiques. L'IA prédictive et l'IA causale fournissent non seulement un contexte essentiel aux réponses produites par l'IA générative, mais peuvent également inciter l'IA générative à s'assurer que des réponses précises et non probabilistes sont intégrées dans sa réponse. Si les entreprises adoptent la bonne stratégie, la combinaison de ces différents types d'IA avec des données de haute qualité sur l'observabilité, la sécurité et les événements commerciaux peut considérablement stimuler la productivité de leurs équipes de développement, d'exploitation et de sécurité et apporter une valeur commerciale durable."
Source : The state of AI 2024: ‘Composite’ approaches are critical to success, Dynatrace
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