Alors que l’IA est le sujet qui concentre le plus d’investissements sur la planète IT, il est probablement sage de réfléchir au business model et au retour sur investissements à la base de tout marché ou d’une imposture conduisant à une bulle qui éclatera rapidement.  Heureuse nouvelle pour les fournisseurs de services cloud, les IA seront principalement commercialisées auprès des clients « consommateurs » sous forme de mise à disposition de ressources dans le cloud (Public (GAFAM), Core (hébergeurs régionaux) ou Edge (intégrateurs)).

Un cycle d’investissement hors du commun en pleine situation(s) de crise(s) 

Alors que les mutations rapides défraient continuellement la chronique (enjeux financiers, économiques, géopolitiques, …), les investisseurs semblent accorder à l’IA une pleine confiance qui se matérialise par une quantité hors du commun de déploiements de Capex. Les problèmes de capacités sont tels que Facebook est contraint de réduire la résolution de ses vidéos à plusieurs endroits de la planète. La bonne nouvelle dans ce nouveau monde en pleine transformation, c’est que maintenant tout ou presque est à changer (datacenters, hardware, software, …).

Avec des baies informatiques historiquement dimensionnées à 6000 W/rack pour les marchés entreprise, les fournisseurs de cloud ont concentré de nombreuses ressources dans des baies au format « open compute » avec des consommations réelles comprises entre 10 kW et 20 kW par rack. Ceci pousse à la limite la capacité de l’air à refroidir les serveurs. Un parallèle simple est celui des moteurs de voitures thermiques ayant eux aussi basculé de la simple ventilation au refroidissement liquide voici quelques décennies. Le Direct to Chip cooling ou encore watercooling est désormais un standard pour les serveurs IA dont la capacité peut monter pour une seule machine de 4U à plus de 12,5 kW, soit 120 kW/rack !

Auparavant entrepôts aménagés à des fins de datacenters, ce sont désormais de véritables usines, raffineries de l’or noir numérique que constituent les données qu’il faut construire avec des tailles absolument critiques. En 2010, on construisait des sites de 5 ou 10 MW, ce sont désormais des campus de 50 à 100 MW qui sont convoités par les exploitants. Des serveurs plus coûteux, plus complexes à refroidir, des datacenters plus pointus, des ingénieurs plus nombreux, des licences dont le prix s’envole… Un modèle économique nécessaire pour rendre les 15% à 22% de TRI aux investisseurs.

IA, IA … et si on reparlait un peu de biologie pour changer ? 

L’intelligence artificielle est considérée comme la 4ème révolution industrielle du marché verticalisé de l’informatique (1ère micro-ordinateur, 2nd internet, 3rd mobile + cloud). Elle est « une révolution » car en passe de révolutionner de nombreux secteurs, allant de la santé à la finance, en passant par l’industrie et les services. Les cas d’usage d’optimisation et de création de valeur sont nombreux.

Alors que les réseaux de neurones informatiques viennent littéralement imiter le fonctionnement fondamental de notre biologie, il est bon de se rappeler que nos neurones et synapses permettent simplement au corps humain de communiquer en toutes parts. Aussi, il est essentiel d’en comprendre les usages.

Tout d’abord, au cœur du corps humain, les réseaux de neurones sont diversifiés. Certains transmettent les signaux sensoriels au cerveau permettant le traitement de l’information alors que d’autres sont spécialisés dans les réactions réflexes ou encore la coordination du mouvement. Ils sont impliqués dans la régulation des fonctions corporelles autonomes comme la respiration, le rythme cardiaque ou encore la digestion…

Si nous considérons que la nature nous livre plus de 5 milliards d’années de recherche et développement, les infrastructures technologiques disposent d’un recul de tout au plus quelques dizaines d’années. Les évolutions technologiques dans le secteur n’ont pas encore livré leur plein potentiel tant le lien est dense entre architectures software et hardware.

Un réseau de neurones en biologie est un ensemble dynamique et interconnecté de neurones qui permet la communication complexe et le traitement de l’information nécessaire pour les fonctions vitales et cognitives. Un réseau de neurones en informatique est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels (ou nœuds), organisés de manière hiérarchique. Chaque neurone reçoit des entrées, applique une fonction de transformation (souvent appelée fonction d’activation) et produit une sortie.

Bien que les neurones biologiques et informatiques partagent des concepts de base comme la transmission et la transformation de signaux, les premiers sont des structures biologiques complexes, tandis que les seconds sont des abstractions mathématiques simplifiées utilisées pour le traitement de l’information. L’IA est une usine à mathématiques …

Alors comment faire pour initier une démarche d’IA ? 

1/ Analyser le besoin

L’IA est une mécanique d’optimisation et de compétitivité, il est essentiel de l’intégrer dans son modèle d’affaires dans un premier temps comme source d’économies multiples (temps, énergie, pénibilité, …). Prenez un sujet simple et essayez d’y appliquer de l’IA. Se faire accompagner en externe est également indispensable.

2/ Former son président, son DG et le comité de direction

Le travail du DSI est de faire fonctionner les outils informatiques, les applications et de fournir des moyens aux collaborateurs de l’entreprise. Il n’est en aucun cas en charge de la stratégie de l’entreprise (ou alors il est DSI et Président). Le travail autour de la donnée est dévolu au duo Président + Directeur Général. Cette stratégie doit être clairement couchée sur papier au cœur du plan d’exécution stratégique de l’entreprise. Pas de données, pas d’or noir… pas de raffinerie digitale ni de création de valeur… c’est simple… en haut on co-construit, puis ensuite on s’appuie sur les meilleures ressources internes et externes pour exécuter.

3/ Mettre de l’ordre

Nous bénéficions tous d’une profusion de données logées dans de nombreuses solutions cloisonnées qui ne communiquent pas entre elles. Imaginez un corps humain qui ne serait pas coordonné par un seul cerveau, mais un cerveau par organe… et imaginez simplement le résultat en termes de motricité. Il ne peut pas y avoir de création de valeur sans une parfaite cartographie de son SI, une stratégie et une chambre bien rangée dans 3 coffres différents (Cloud Public, Cloud Core, Cloud Edge).

4/ Démarrer petit et rêver grand

Pour embarquer toutes les composantes de l’entreprise dans son projet IA , il est important d’associer des équipes opérationnelles et de débuter par un petit sujet (classification des mails entrants au service client, copilote, optimisation de tâches répétitives …). Une fois ce sujet en place, il sera aisé de faire entrer la démarche dans tous les services en construisant une feuille de route basée sur des succès.

Et le Cloud dans tout ça ?

Le cloud offre une capacité de traitement évolutive qui peut s’adapter aux besoins variables des applications. Qu’il s’agisse de l’entraînement de modèles complexes nécessitant une puissance de calcul massive ou de l’exécution d’inférences en temps réel, le cloud permet de disposer des ressources nécessaires instantanément. Cette flexibilité est essentielle pour gérer les pics de charge et, évidemment, comme toujours, optimiser les coûts.

L’IA est un secteur vaste, un véritable nouveau continent à explorer. Les fournisseurs de cloud offrent des services spécialisés et des infrastructures optimisées pour l’IA, tels que des unités de traitement graphique (GPU) ou des unités de traitement tensoriel (TPU). Ces ressources sont conçues spécifiquement pour accélérer le traitement des tâches, rendant les opérations plus rapides et plus efficaces comparées aux infrastructures locales. L’IA Act fait son apparition progressive en Europe et le traitement massif des données d’origines et de typologies multiples impose un renforcement accru en matière de sécurité et de conformité.

Il est donc nécessaire d’investir massivement dans la sécurité et la conformité. Les offres du marché doivent intégrer en standard des fonctionnalités avancées de sécurité, telles que le chiffrement des données en transit et au repos, ainsi que des certifications de conformité (PCI-DSS, ISO27001, HDSv2, …) pour offrir les meilleures garanties de protection des données sensibles et garantir le respect des réglementations des différents secteurs d’activité.

En conclusion, nous allons faire face à une complexité historique dont l’adressage se fera uniquement au travers d’alliances stratégiques. Pour conduire à bien les différentes étapes qui mènent à l’IA, il faut une vision et une compréhension très avancée des enjeux.

Kevin Polizzi, Président Unitel Group

Par Jakob Freund, CEO de Camunda

De nombreuses entreprises choisissent d’automatiser leurs processus pour atteindre un objectif spécifique, qu’il s’agisse d’améliorer leur efficacité interne, l’expérience client, ou d’autres résultats commerciaux essentiels. Ces dernières années, nous avons constaté une accélération de l’adoption de l’automatisation des processus. Selon le rapport 2023 State of Process Orchestration, 91 % des décideurs informatiques prévoient d’augmenter leurs investissements dans l’automatisation des processus au cours des 24 prochains mois.

Même si les déploiements des technologies d’automatisation se multiplient, de nombreuses entreprises ne réalisent pas la véritable valeur et le potentiel de leurs efforts. Une véritable déferlante de tendances a poussé les entreprises sur la voie de l’automatisation, mais elles ont dû constater qu’elles n’ont pas atteint leurs objectifs en termes d’efficacité et de valeur commerciale. Examinons ces tendances et comment les entreprises peuvent gagner en maturité en matière d’automatisation afin d’atteindre les résultats souhaités.

• La pandémie a accéléré la transformation numérique 

Il n’est pas surprenant que le ralentissement économique mondial ait incité de nombreuses entreprises à accélérer leur transformation numérique avec des efforts très créatifs.. En conséquence, de nombreux projets qui auraient pu prendre plus de cinq ans ont été réalisés en 12 mois ou moins. Selon KPMG, les chefs d’entreprise estiment que leur développement a progressé plus rapidement, de quelques mois ou quelques années, notamment dans les domaines suivants :

• 76 % ont indiqué des opérations et des modèles d’exploitation numériques
• 70 % ont indiqué des modèles d’entreprise et des flux de revenus numériques
• 75 % ont indiqué une expérience client numérique transparente
• 66 % ont indiqué un nouveau modèle de main-d’œuvre, l’IA et l’automatisation venant renforcer les efforts humains.

Même avec ces évolutions massives et à court terme, de nombreuses entreprises se sont retrouvées face à des décisions difficiles concernant leurs investissements technologiques, après la fin des confinements. Cela nous amène à notre prochaine tendance, à savoir l’exploration de la dette technique induite.

• Des prises de décision rapides ont conduit à une explosion des investissements technologiques

Au cours des cinq dernières années, les entreprises ont accéléré leurs efforts de transformation digitale, ajoutant dans leur installation des systèmes et des processus technologiques à un rythme sans précédent. Dans les faits, les dépenses en logiciels au cours de cette période ont été quatre fois supérieures au taux d’inflation général.

En particulier, parmi les entreprises de plus de 1000 employés, les dépenses en SaaS ont augmenté de 33 % en seulement deux ans, entre 2020 et 2022. De nombreuses entreprises se sont retrouvées avec des systèmes hétéroclites, sans forcément avoir d’interopérabilité ou de partage des données. Les conséquences pour les processus automatisés sont évidentes. La disparité des processus génère une mauvaise expérience client et un manque d’efficacité. Réduisant à néant certaines des raisons pour lesquelles ces technologies ont été achetées au départ.

• L’intelligence artificielle fait la une

Fin 2022, le lancement de ChatGPT a attiré l’attention du public sur l’impact de l’IA sur les entreprises et les consommateurs. Alors que les grands modèles de langage et l’IA existent depuis des années, l’essor rapide de l’IA générative a ouvert un tout nouveau débat sur la manière dont l’IA pouvait être utilisée pour améliorer la productivité, y compris en matière d’automatisation.

En fait, McKinsey estime que l’impact de l’IA générative sur la productivité pourrait accroître la valeur de l’économie mondiale de plusieurs milliers de milliards de dollars. Même si l’IA générative, ainsi que d’autres types d’IA, est extrêmement utile dans le domaine de l’automatisation, les entreprises doivent prendre du recul par rapport l’hypermédiatisation. Il est indispensable de repenser l’intégration de l’IA dans l’ensemble de leurs investissements en logiciels et en automatisation, pour garantir le fonctionnement efficace et transparent de toutes ces technologies.

• L’inflation pousse les entreprises à repenser leurs opérations commerciales 

L’inflation et les conditions macroéconomiques mondiales ont amené les entreprises à reconsidérer leur dette transformationnelle. Presque tous les domaines dans lesquels les investissements informatiques n’ont pas donné les résultats escomptés ont fait l’objet d’un examen minutieux et de coupes budgétaires. De nombreuses équipes ont été déçues par le décalage entre leurs nouveaux systèmes et processus et les objectifs de l’entreprise.

Les données concernant les taux de réussite de l’automatisation renseignent clairement cette situation.. Selon McKinsey, seulement 55 % des grandes entreprises déclarent avoir réussi leur projet d’automatisation. Cela ne signifie pas nécessairement qu’elles ont fait de mauvais investissements dans la technologie d’automatisation. Souvent, les entreprises doivent repenser leur approche globale de l’automatisation. En règle générale, les projets ponctuels n’ont qu’une portée limitée, alors que l’automatisation de bout en bout reste l’objectif ultime.

Réponse à ces tendances et progression de la maturité en matière d’automatisation

Pour évaluer le rapport entre ces tendances et l’automatisation, les entreprises doivent examiner le rôle des îlots créés par les nouveaux logiciels et les efforts de transformation numérique. Ces îlots techniques ont un impact sur l’efficacité interne, l’agilité de l’entreprise, le délai de rentabilité, l’expérience client et d’autres objectifs importants. Mais, comment dépasser ces problèmes et progresser vers une automatisation plus mature ?

Selon Deloitte, 92 % des entreprises qui adoptent l’automatisation avancée incluent l’automatisation de bout en bout dans leur stratégie actuelle ou prévoient de le faire au cours des trois prochaines années. L’orchestration des processus est l’un des accélérateurs les plus rapides de l’automatisation de bout en bout. En effet, elle donne aux entreprises la visibilité dont elles ont tant besoin sur leurs processus existants, avec une capacité d’amélioration continue. Cette technologie facilite la mise en place et la maintenance de processus complexes de bout en bout, en aidant les équipes à intégrer de manière transparente leur personnel, leurs systèmes et leurs dispositifs existants dans leurs projets d’automatisation. En outre, l’orchestration des processus donne aux entreprises l’agilité exigée par l’évolution rapide de leurs opérations commerciales ou les contraintes externes de la conformité et des réglementations.

Ainsi, lorsque les entreprises réfléchissent à leurs possibilités d’automatisation, elles ne devraient pas les envisager dans le contexte d’un projet ou d’un processus unique. Elles doivent au contraire se donner les moyens de réussir en impliquant les parties prenantes de l’entreprise et du service informatique dans le processus de planification et en alignant directement les efforts d’automatisation sur les objectifs de l’entreprise. Elles pourront alors orchestrer les processus de bout en bout et mesurer l’impact par rapport à ces objectifs. Ce n’est qu’à ce moment-là que l’entreprise gagnera véritablement en maturité en matière d’automatisation et atteindra les résultats escomptés.