« PRéPARER AUX GRANDES BATAILLES DE GéOPOLITIQUE ET D'INVESTISSEMENT », L'IMPéRATIF STRATéGIQUE DE L'IA POUR LES ENTREPRISES EUROPéENNES

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Lors de cette table ronde, des experts de l'industrie ont mis en lumière les enjeux cruciaux de l'intelligence artificielle (IA) pour l'Europe. Rédouane Bellefqih, CEO de Deloitte Consulting France, a insisté sur l'importance de la souveraineté et de la stratégie européenne en matière d'IA, affirmant qu'« il est nécessaire de préparer les entreprises françaises et européennes aux grandes batailles de géopolitique, d'investissement et de positionnement de l'humain ». Cette vision stratégique est considérée comme un rempart contre un potentiel déclassement économique et social.

Aligner les projets d'IA avec la stratégie globale des entreprises est devenu un impératif. Béatrice Kosowski, présidente d'IBM France, a souligné que « l'objectif est de créer de la valeur et de déterminer comment utiliser ces technologies pour augmenter les capacités de l'homme et de la femme ». Les modèles d'IA doivent être choisis avec soin, en pesant les avantages des systèmes propriétaires contre ceux ouverts.

Laurent Daudet, co-CEO et cofondateur de LightOn, a évoqué cette problématique en déclarant : « Il existe également des choix stratégiques, tels que l'option entre des modèles fermés propriétaires et des modèles ouverts ».

La question de l'efficacité et de la réduction des coûts a également été abordée, avec une tendance vers des modèles d'IA plus petits et ciblés. Béatrice Kosowski a ajouté que « les clients s'interrogent beaucoup sur le retour sur investissement ; les modèles de tarification sont également remis en question ». La vitesse d'exécution et le passage à l'échelle sont des enjeux majeurs pour les entreprises et les startups dans le domaine de l'IA, comme l'a souligné Rédouane Bellefqih :

« Le véritable enjeu réside dans le passage à l'échelle et la rapidité d'exécution ».

Un débat a émergé autour de la protection des données personnelles, un sujet incontournable dans le contexte de l'IA. Béatrice Kosowski a affirmé qu'« il est impossible de discuter de technologie et de révolutions numériques sans considérer la protection des données personnelles », soulignant l'importance de la sécurité des données dans la conception des projets d'IA.

La table ronde a également mis en exergue le déficit structurel de talents dans le domaine de l'IA. Rédouane Bellefqih a appelé à une évolution du modèle éducatif et à une approche plus inclusive, en particulier en tirant parti des relations avec les pays méditerranéens et africains pour développer un bassin de talents en ingénierie. Laurent Daudet a pointé du doigt l'émergence de nouveaux profils professionnels, affirmant que « de nouveaux profils émergent, comme les prompt engineers, qui représentent ces nouveaux métiers consistant à apprendre à dialoguer avec ces grands modèles de langage ».

Les discussions ont révélé que l'IA est à la croisée des chemins, avec des décisions stratégiques à prendre pour les entreprises européennes. L'investissement dans les talents, la gouvernance et la sécurité des données, ainsi que la capacité à innover rapidement et à grande échelle, sont des facteurs déterminants pour l'avenir de l'IA en Europe. Ces enjeux soulignent la nécessité d'une vision politique claire et d'une stratégie européenne cohérente pour naviguer dans le paysage complexe de l'intelligence artificielle.

La discussion en 5 points clés

La souveraineté et la stratégie européenne en matière d'IA sont cruciales pour préparer les entreprises françaises et européennes aux défis géopolitiques et économiques, avec un besoin d'investissement et de vision politique pour ne pas risquer un déclassement économique et social. Les entreprises doivent aligner leurs projets d'IA avec leur stratégie globale, en se concentrant sur la création de valeur et l'augmentation du potentiel humain, tout en prenant en compte les coûts et le retour sur investissement. Il est essentiel pour les entreprises de choisir entre des modèles d'IA propriétaires ou ouverts, et de décider si elles amènent leurs données au modèle ou si le modèle va vers les données, avec une tendance vers des modèles plus petits et ciblés pour des raisons de coût et d'efficacité. Le passage à l'échelle et la vitesse d'exécution sont des enjeux majeurs pour les entreprises et les startups dans le domaine de l'IA, où la focalisation et l'industrialisation sont des facteurs clés de succès face à la concurrence internationale. Il existe un déficit structurel de talents dans le domaine de l'IA, nécessitant une évolution du modèle éducatif et une approche plus inclusive, en particulier en tirant parti des relations avec les pays méditerranéens et africains pour développer un bassin de talents en ingénierie.

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