Dans les derniers mois, l’adoption de l’Intelligence Générative Artificielle s’est accélérée de manière exponentielle grâce à l’intégration des données corporatives au milieu de la Génération Augmentée par Récupération, conçue comme RAG, une architecture qui permet aux modèles d’IA d’offrir des réponses plus précis, contextualisés et actualisés sans nécessité d’un réapprentissage constant.
Alors que les entreprises avançaient avec la dénomination RAG Agéntica, l’intelligence artificielle avait déjà des limites pour générer des informations pour effectuer des actions de forme autonome. Cette évolution, qui combine la puissance du processus de données avec la capacité de planification et la capacité de décision, est en train de transformer le mode dans lequel les équipes dirigeantes abordent l’automatisation, l’efficacité opérationnelle et la stratégie technologique.
La RAG Agéntica, un saut vers l’autonomie intelligente
Dans l’environnement actuel, où les données fluctuent avec un rythme vertigineux, la capacité d’interprétation et de conversion en actions se transforme en une offre compétitive décisive. La RAG Agéntica représente ce saut. Face aux modèles traditionnels d’IA générative, ces systèmes ne proposent pas seulement des réponses, mais ils peuvent être analysés, planifiés et mis en œuvre en temps réel dans les limites que l’organisation est en mesure d’établir.
« Les entreprises qui connectent l’IA à leur base de données interne font un saut exponentiel en termes d’efficacité et d’agilité », a déclaré Dell Technologies, une entreprise qui a identifié cinq étapes clés pour guider les directives de la région EMEA dans leur transition vers ce nouveau paradigme.
Alors que les entreprises avançaient avec la dénomination RAG Agéntica, l’intelligence artificielle a déjà limité la génération d’informations pour effectuer des actions de forme autonome
Cinq étapes pour démarrer la transformation vers le RAG Agéntica
La première consiste à construire une base solide de données et d’infrastructures, car la qualité des résultats dépend directement de la qualité des données qui alimentent les modèles. De nombreuses organisations fonctionnent toujours avec des systèmes fragmentés et des silos d’information. Nous recommandons d’inverser les architectures de données naturelles du noyau, de canaliser les données en temps réel et les protocoles d’administration normalisés, ainsi que d’approuver la génération de données synthétiques pour créer des modèles conformes aux normes du RGPD.
La seconde étape consiste à établir la gouvernance de l’IA dès le début. L’autonomie des systèmes techniques prévoit de nouveaux développements éthiques et réglementaires, notamment en matière de traçabilité et de transparence. Par conséquent, l’entreprise répond à la nécessité de créer des cadres de contrôle et de rendu des comptes solides, alignés sur le règlement de l’IA de l’Union européenne.
Formation et expérimentation, piliers du changement culturel
La troisième étape est de préparer la force de travail pour vivre et collaborer avec l’intelligence artificielle. Le futur du travail sera hybride, une combinaison de talent humain et de capacités automatisées. Former les employés ayant des capacités en matière d’ingénierie des invites, l’interprétation des données ou la supervision des décisions algorithmiques sera crucial. Según el información L’avenir du travail sur LinkedIn, la demande de profils de compétences en IA et une croissance automatique de plus de 40 % en EMEA au cours de 2023, et ont déjà augmenté.
Le quatre n’est pas passé à réaliser des projets pilotes en priorité, en priorisant les projets concrets et médicaux qui permettent de démontrer l’impact de l’IA avant d’augmenter votre utilisation. La recommandation est d’adopter une enquête de « vérification et apprentissage », fournie en cas d’utilisation de services, comme assistants d’attention au client ou d’automatisation des tâches administratives.
Finalement, Dell insiste sur l’importance de connecter l’IA à la valeur du commerce. L’adoption de GenAI et RAG doit se traduire par des résultats tangibles, ce qui donne lieu à des décisions plus rapides, une meilleure expérience du client ou des processus internes plus efficaces.
J’ai une IA responsable et orientée vers la valeur
Le déploiement de RAG Agéntica ouvre un scénario d’opportunités sans précédent, mais exige également une réflexion profonde sur l’éthique et le contrôle. L’autonomie des machines sera bénéfique si elle est combinée à une supervision humaine efficace et à une gouvernance claire. «La clé est d’équilibrer l’innovation avec la responsabilité», ont déclaré les experts, enregistrant que la confiance sera le facteur décisif dans l’adoption de ces systèmes.
