Pourquoi les entreprises doivent s'intéresser à l'IA

Summary

Dans cette interview d'Odyssée.biz, Anaël Budan, experte en IA, partage son parcours du secteur du private equity au conseil des start-ups, en passant par l'entrepreneuriat. Elle explique son intérêt pour l'IA générative et son développement, soulignant l'importance de la productivité et de l'innovation dans tous les secteurs. Anaël insiste sur les possibilités offertes par l'IA pour améliorer les services et créer de nouvelles offres, tout en abordant les défis tels que les erreurs et les hallucinations des modèles. Elle encourage les entrepreneurs à explorer l'IA pour gagner en efficacité et à s'inspirer des avancées technologiques pour innover.

Takeaways

• 😀 Anaël Budan, une experte en IA, a une carrière antérieure dans le private equity et le conseil aux start-up.
• 🎓 Elle a découvert l'IA à travers des start-ups cherchant des financements et a décidé de se former en 2020, poursuivant ses études avec un master à Télécom Paris.
• 🚀 L'IA générative offre de nouvelles perspectives et permet de faire mieux, moins cher, favorisant l'innovation et la productivité.
• 🌟 L'importance de suivre les avancées technologiques, comme celles présentées au CES ou dans des incubateurs, pour s'informer sur les dernières tendances en IA.
• 🤖 La décision critique d'entraîner ses propres modèles IA avec des données spécifiques ou d'utiliser des modèles pré-entraînés comme GPT.
• 📚 L'IA peut être utilisée pour créer de nouveaux services et modèles d'affaires, en s'appuyant sur des connaissances pré-emmagasinées et une analyse de texte ou d'image.
• 🛠️ L'entrepreneuriat implique l'exécution rapide et la compréhension des besoins clients, où l'IA peut aider à automatiser et prédire pour ajouter de la valeur.
• 🔮 Les modèles génératifs comme GPT sont capables de fournir des réponses techniques et métier, même si leur compréhension peut être limitée par leur date d'entraînement.
• 💡 L'utilisation de l'IA pour créer des architectures de modèles comme RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui combinent le savoir-faire interne et les capacités de langage des modèles IA.
• 🏦 La question de la propriété et du stockage des données, qui est cruciale en matière de droits et de confidentialité, est en évolution avec des solutions nationales comme Mistral pour héberger des données en France.
• 💰 Les coûts associés à l'utilisation des modèles IA génératifs, qui peuvent être élevés en fonction de la taille des modèles et de la complexité des requêtes.

Q & A

Quel est le domaine d'expertise d'Anaël Budan cjan avant de se tourner vers l'IA générative ?

Avant de se tourner vers l'IA générative, Anaël Budan cjan a eu une carrière dans le private equity et dans le conseil aux start-up.

Pourquoi Anaël a-t-elle décidé de faire un master à Télécom Paris ?

Anaël a découvert l'IA à travers des start-ups cherchant des financements et s'est intéressée aux fondements de l'IA, ce qui l'a motivée à se former et à faire un master à Télécom Paris.

Quelles sont les perspectives offertes par l'IA générative selon Anaël ?

L'IA générative offre de nouvelles perspectives en permettant de faire mieux, moins cher et dans l'innovation. Elle est un enjeu de productivité et permet de créer de nouveaux services avec des modèles qui fonctionnent différemment.

Quels sont les défis liés à l'entraînement des données dans le domaine de l'IA ?

Les défis liés à l'entraînement des données incluent la décision entre l'entraînement de ses propres jeux de données ou l'utilisation de données mises à disposition par des entreprises comme Open AI.

Quelle est la différence entre entraîner ses propres modèles et utiliser des données pré-entraînées ?

Entrainer ses propres modèles permet d'exploiter des données spécifiques à l'entreprise, tandis qu'utiliser des données pré-entraînées comme celles de GPT permet de bénéficier de la puissance intrinsèque des modèles sans avoir besoin de ses propres données.

Quels sont les avantages de l'utilisation de modèles pré-entraînés comme GPT ou Claude ?

Les modèles pré-entraînés comme GPT ou Claude offrent l'avantage de fournir des résultats sans avoir besoin de données spécifiques, en se basant sur des connaissances emmagasinées et une capacité d'analyse du texte et de l'image.

Quelle est la recommandation d'Anaël pour les entrepreneurs intéressés par l'IA ?

Anaël recommande aux entrepreneurs intéressés par l'IA de se rapprocher des experts, de tester rapidement pour valider les cas d'utilisation, et de considérer l'utilisation de solutions existantes plutôt que de se lancer dans un projet interne si cela ne représente pas un avantage stratégique.

Quels sont les risques associés à l'utilisation des modèles IA génératifs ?

Les risques associés comprennent les erreurs ou les 'hallucinations' où les modèles répondent de manière probabiliste mais incorrecte, ainsi que les coûts liés à l'utilisation de ces modèles, en particulier pour les grandes entreprises.

Quels sont les facteurs à considérer pour optimiser l'utilisation des modèles IA génératifs dans une entreprise ?

Les facteurs à considérer pour l'optimisation comprennent la taille des modèles, les contraintes économiques, la nécessité de limiter les requêtes coûteuses, et la mise en place de budgets pour les employés.

Quelle est la position d'Anaël sur l'importance de l'exploration et de la curiosité dans le développement de l'IA ?

Anaël encourage les entrepreneurs à explorer et à être curieux au-delà des généralités de l'IA, à tester et à comprendre les possibilités offertes par la générative AI, car cela peut conduire à des idées disruptives et à une meilleure compétitivité.