Analyse ·
Le plus grand défi de l'IA générative ? Montrer du ROI - voici pourquoi
- Média
- ZDNet France (France)
- Auteur
- Joe McKendrick
- Publié le
- 19 juin 2024 · lue dans les données structurées de la page · modifié le 2 septembre 2026
Résumé
Steve Jones, vice-président de Capgemini, explique lors d'une conférence Databricks à San Francisco que le plus grand défi des entreprises déployant l'IA générative est de prouver le retour sur investissement. Les démonstrations de preuve de concept sont impressionnantes mais difficiles à monétiser. Il recommande de tester rigoureusement les grands modèles de langage, y compris en les soumettant volontairement à des informations erronées, et met en garde contre l'usage de LLM pour des tâches simples qui ne le justifient pas, ce qui revient selon lui à « brûler de l'argent ». Il préconise de comparer les performances de plusieurs modèles (GPT-4 Turbo, Llama) plutôt que de dépendre d'un seul, et anticipe deux à cinq ans avant une adoption généralisée de l'IA générative.
Résumé établi à partir du texte intégral de l’article.
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- Éditeurs de logiciels, ESN, télécoms · Conseil, juridique, expertise comptable, services aux entreprises · Tous secteurs, ou secteur non précisé
- Entreprises
- Databricks (citée), Capgemini (citée)
- Mots-clés
- retour sur investissement, ia générative, mise en production, llm, garde-fous, coût
Fiche rédigée par Marsanne Studio à partir de l’article cité, avec l’aide d’un modèle d’IA (claude-sonnet-5). Les droits sur l’article et ses illustrations appartiennent à ZDNet France et à son auteur.