Google Cloud : Une immersion totale dans l'IA

Lors de la conférence de Google Cloud à Las Vegas cette semaine, l'entreprise a présenté son engagement sans faille envers l'intelligence artificielle.

Avec plus de 30 000 participants réunis pour découvrir les dernières innovations de Google Cloud, l'accent a été mis exclusivement sur l'IA générative. Malgré le fait que Google Cloud soit avant tout un fournisseur d'infrastructure et de plateforme cloud, cet aspect est passé au second plan, relégué au contexte de l'IA générative.

Google a annoncé une série d'améliorations en matière d'IA conçues pour aider les clients à tirer parti du modèle de grande envergure Gemini (LLM) et à améliorer la productivité sur la plateforme. L'objectif est louable, mais de nombreuses démonstrations semblaient trop simplistes, se basant principalement sur des exemples internes à l'écosystème Google, alors que presque toutes les entreprises stockent une grande partie de leurs données en dehors de Google.

Gemini : le modèle de langage IA de Google

L'implémentation de l'IA générative

Malgré les avantages potentiels de l'IA générative dans la création de code, l'analyse de corpus de contenu et la compréhension des données de journal, la construction d'outils basés sur les modèles de Google présente des défis majeurs. Les entreprises, en particulier les grandes organisations, sont confrontées à une myriade d'obstacles lors de l'implémentation de technologies avancées telles que l'IA. Malgré les promesses de gains potentiels, la mise en œuvre réussie de l'IA générative nécessite une transformation numérique approfondie et un changement culturel qui peuvent être difficiles à réaliser pour de nombreuses entreprises.

Vineet Jain, PDG d'Egnyte, souligne qu'il existe deux types d'entreprises : celles qui ont déjà effectué une transition significative vers le cloud et celles qui sont à la traîne.

Les entreprises qui ont déjà adopté le cloud auront plus de facilité à adopter l'IA générative, tandis que celles qui sont à la traîne pourraient rencontrer des difficultés. Pour ces dernières, la mise en œuvre de l'IA générative pourrait les obliger à repenser leur stratégie de transformation numérique et à résoudre les problèmes de sécurité et de gouvernance des données avant de pouvoir en tirer pleinement parti.

La mise en œuvre réussie de l'IA générative dépend en grande partie de la qualité des données. Les entreprises qui n'ont pas encore organisé et nettoyé leurs données auront du mal à les utiliser efficacement pour entraîner les modèles d'IA. Bien que Google propose des outils pour faciliter l'ingestion et le nettoyage des données, ces solutions peuvent ne pas convenir aux entreprises qui ne sont pas encore prêtes sur le plan numérique.

Si Google mise tout sur l'IA générative, les entreprises doivent relever de nombreux challenges pour en tirer pleinement parti. Malgré les avantages potentiels, l'IA générative nécessite une transformation numérique approfondie, un nettoyage des données efficace et une culture organisationnelle favorable à l'innovation pour être pleinement exploitée.