Le 11 décembre, j'ai eu le privilège de modérer la Momentum AI Singapour 2024 Table ronde intitulée « Évaluer l'IA : distinguer les mythes de la réalité », qui s'est tenue lors de la conférence Momentum AI de cette année, organisée par Thomson Reuters. 

Comme le Fondateur et PDG d'AI Business Asia, ce fut un plaisir absolu de mener une conversation qui a plongé dans le potentiel de transformation et les réalités actuelles de l'IA dans les environnements d'entreprise.

Panélistes inclus Prerit Mishra, Responsable des données et de l'analyse chez DHL ; Chant Miao, Directeur mondial des systèmes d'information chez GLP ; et Jason Tamara Widjaja, Directeur exécutif du AI Singapore Tech Center, MSD. Leurs idées ont offert un mélange convaincant de prospective stratégique, d'applications concrètes et de réflexions sur les défis et les opportunités que présente l'IA.

La session a réuni des leaders de l’industrie et cinq sujets qui ont dominé les discussions de la journée : 

• Adoption de l’IA en entreprise
• Gouvernance et éthique de l'IA
• Qualité des données et infrastructure
• Tendances émergentes en matière d’IA
• Perspectives régionales et mondiales

J’ai ouvert la discussion en évoquant le « battage médiatique assourdissant » autour de l’IA au cours des 18 derniers mois. J’ai ensuite demandé : « Où en sommes-nous exactement en matière de déploiements en entreprise et vers quoi allons-nous ? » Cette question a permis d’explorer en toute franchise les écarts entre les attentes et la réalité.

Miao Song a réfléchi sur le parcours de GLP, déclarant : «L’IA est un outil qui permet de résoudre les problèmes des entreprises, et non une fin en soi. Si l’IA générative (GenAI) a suscité un immense enthousiasme, son adoption a nécessité de trouver un équilibre entre les attentes et des cas d’utilisation clairs et évolutifs. Elle a partagé des exemples, notamment l'automatisation des processus de gestion des contrats de GLP à l'aide de l'IA pour la recherche et le résumé cognitifs, ce qui a considérablement réduit les charges de travail manuelles et amélioré la précision.

Jetons un œil à certains de mes moments préférés de la discussion avec les panélistes :

L'impact de l'IA générative sur les industries

Interrogé sur le rôle de GenAI dans la logistique, Prerit Mishra a partagé l'approche pragmatique de DHL : «La logistique est un secteur qui nécessite beaucoup de données et d’opérations. L’IA traditionnelle reste essentielle pour des applications telles que l’optimisation des itinéraires et la prévision de la demande. Cependant, GenAI a transformé le service client grâce aux chatbots et aux outils de conversion de texte en informations, permettant des réponses plus rapides et des interactions améliorées avec les clients.

Il a souligné que le secteur de la logistique bénéficie considérablement de l’IA dans l’optimisation des itinéraires et la maintenance prédictive, mais a noté qu’une adoption plus large par l’entreprise nécessite un alignement entre les équipes techniques et les chefs d’entreprise.

Prerit a également évoqué le parcours de DHL, en déclarant : «L'IA est une technologie très prometteuse, mais la réalité se résume souvent à des problèmes d'intégration. Si les outils d'IA sont de plus en plus sophistiqués, leur efficacité dépend des écosystèmes de données et des processus dans lesquels ils sont intégrés..” Jason Tamara a souligné le potentiel transformateur de GenAI dans le secteur biopharmaceutique : «Nous constatons que les modèles de langage étendu (LLM) accélèrent les processus de découverte de médicaments, optimisent la conception des essais cliniques et améliorent les flux de production. La nature pré-entraînée de ces modèles nous permet de les affiner pour des applications spécifiques, réduisant ainsi le délai de mise sur le marché des nouvelles thérapies."

Distinguer le fond du battage médiatique

Un thème récurrent était la manière dont les entreprises différencient les véritables capacités d’IA des déclarations marketing exagérées. Miao Song a déclaré : «L’une des idées fausses les plus répandues est que l’IA résoudra tous les problèmes d’un coup. En réalité, l’IA nécessite un calibrage minutieux, un apprentissage continu et une surveillance humaine. Chez GLP, nous testons rigoureusement des solutions dans des environnements isolés avant de les mettre à l’échelle..”

Jason Tamara Widjaja a ajouté : «Il est essentiel de disposer d'une maîtrise interne de l'IA à tous les niveaux de l'organisation. Cela nous évite de tomber dans le piège des mots à la mode et garantit que investissements sont orientés vers des outils qui correspondent à nos objectifs stratégiques à long terme.”

Les défis de la gouvernance de l’IA

Les intervenants ont souligné l’importance de la qualité et de la gouvernance des données pour une adoption réussie de l’IA. Miao a déclaré : « Chaque projet d’IA est un projet de données. Sans résoudre les problèmes d’ingénierie et de qualité des données, des résultats évolutifs sont impossibles à atteindre. »

Prerit a ajouté : « L’adoption de l’IA nécessite également un changement culturel. Chez DHL, nous avons investi dans des programmes de formation pour améliorer les compétences des employés, des experts techniques aux chefs d’entreprise, afin de garantir l’alignement sur la valeur stratégique de l’IA. »

Jason a discuté de la gouvernance de l’IA, en notant : «Dans les industries réglementées comme la biopharmacie, des cadres de gouvernance solides sont essentiels. Nous avons établi des protocoles clairs pour garantir que l'utilisation de l'IA soit conforme aux normes de sécurité, de sûreté et d'éthique.”

Il a souligné l’intersection entre l’IA et la gouvernance, en particulier dans L'environnement réglementaire de la Chine: «« L’accent mis par la Chine sur des modèles sur mesure et des réglementations détaillées favorise l’innovation tout en préservant la sécurité. Cette approche fournit un modèle pour l’adoption de l’IA à l’échelle mondiale. » 

«« Les progrès rapides des modèles d’IA nous obligent à repenser les investissements à long terme. Par exemple, l’IA générative ouvre de nouvelles perspectives en matière de création de contenu et de gestion des connaissances. Cependant, son potentiel de transformation entraîne également des considérations réglementaires et éthiques qui nécessitent une approche prudente », a ajouté Jason.

Démystifier les idées fausses sur l’utilisation de l’IA

À mesure que l’IA évolue, passant d’applications restreintes à des systèmes plus sophistiqués, les entreprises sont confrontées à des défis de planification stratégique. L’une des plus grandes idées fausses concernant l’utilisation de l’IA est qu’elle peut remplacer la réflexion stratégique humaine.

Miao a renversé cette idée fausse courante en disant : «L’IA n’est pas de la magie. C’est un outil. De nombreux dirigeants croient à tort qu’elle peut remplacer la prise de décision stratégique. En réalité, le rôle de l’IA est d’améliorer les capacités humaines, et non de les éliminer."

Les outils d'IA peuvent aider les dirigeants à éviter les biais dans leurs décisions, à extraire des informations d'un océan de données et à faire des choix stratégiques plus rapidement. Et ce n'est qu'un début

Prerit a également souligné : «En logistique, L'IA a transformé les opérations. L'analyse prédictive dans le domaine de la maintenance, par exemple, a permis de réduire les temps d'arrêt de 20%. Cependant, des domaines comme l'expérience client restent plus complexes, car la personnalisation exige une compréhension nuancée du comportement du consommateur."

Prerit a fait écho à ce sentiment, en soulignant que « le rythme de l’innovation nécessite de l’agilité. Les entreprises doivent non seulement anticiper les opportunités offertes par l’IA, mais aussi les risques de décalage avec les objectifs opérationnels ».

Tendances émergentes et avenir de l'IA

En ce qui concerne l'avenir, Miao a fait part de son optimisme concernant les « flux de travail agentiques », des systèmes intégrés combinant GenAI, RPA et machine learning pour automatiser des processus complexes. Elle a donné un exemple du flux de travail de traitement des factures de services publics de GLP, qui utilise l'IA pour extraire, structurer et analyser les données en temps réel, économisant ainsi une main-d'œuvre importante et permettant des analyses prédictives.

Prerit a souligné le potentiel de GenAI en augmentant les capacités humaines : « Nous allons au-delà des chatbots pour nous tourner vers des informations basées sur l'IA qui transmettent des informations aux utilisateurs, permettant ainsi une prise de décision plus rapide et plus éclairée. »

Jason a conclu : «Ce qui m’intéresse le plus, c’est le rôle de l’IA dans la démocratisation de l’accès au savoir. Des outils comme l’IA générative ont le pouvoir de combler les lacunes en matière d’éducation et de formation, donnant ainsi plus d’autonomie aux individus comme aux organisations."

Principaux points à retenir

Le panel a conclu avec une vision unifiée de l’avenir de l’IA :

• Chant Miao : « Le rôle de l'IA est d'assister, et non de remplacer. Sa valeur réside dans l'amélioration des capacités humaines et dans l'amélioration de l'efficacité des entreprises. »
• Prerit Mishra : « L’adoption de l’IA nécessite un optimisme prudent. En gérant les attentes et en se concentrant sur les applications pratiques, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA. »
• Jason Tamara : « L'intersection entre la technologie, la gouvernance et la conception centrée sur l'humain définira le succès de l'IA dans les environnements d'entreprise. »

La session a permis à l'auditoire de tirer des enseignements pratiques et de faire passer un message clair : si l'engouement pour l'IA est indéniable, sa véritable valeur réside dans une mise en œuvre réfléchie, éthique et stratégique. Alors que les entreprises se préparent pour 2025, l'accent restera mis sur l'utilisation de l'IA pour stimuler l'innovation, l'efficacité et la croissance durable.