Dans les entreprises américaines, l’IA a largement dépassé le cycle de battage médiatique et est entrée dans des applications pratiques. Les agents autonomes gèrent des tâches complexes du monde réel pour le compte des entreprises qui vont au-delà de la simple analyse des données.
Mais construire une IA opérationnelle à grande échelle nécessite bien plus que la puissance des algorithmes bruts. Cette semaine, à Fortune Brainstorm Tech, des dirigeants du géant de la logistique tiers CH Robinson, de Gap, de la plateforme de prêt d’IA Upstart et de la société de stockage d’objets MinIO ont fait valoir que le véritable succès des entreprises nécessite de traiter l’IA comme un partenaire stratégique. Cela inclut la mise en œuvre d’éléments tels que des superviseurs numériques qui agissent comme une couche de sécurité centralisée au-dessus des modèles d’IA, le renforcement des garde-corps, la garantie de la conformité et la garantie de résultats sans erreur pour les entreprises.
Pour CH Robinson, ce changement a réécrit les règles de la logistique. Mike Neal, directeur de la technologie, a déclaré que l’entreprise utilise l’IA pour gérer les milliers d’e-mails en langage naturel que ses clients envoient chaque jour, qui jusqu’à présent ne pouvaient pas être efficacement automatisés avec le code logiciel traditionnel. CH Robinson a déclaré avoir réduit les temps de réponse à seulement 32 secondes en mettant en œuvre un outil connu sous le nom de classificateur d’IA qui identifie instantanément l’intention du client. Ce pipeline automatisé gère tout, de la prise de commandes à la sécurisation des rendez-vous, générant ce qu’il appelle des gains d’efficacité significatifs.
Mais pour que les agents d’IA soient véritablement prêts pour la production, ils devront évoluer vers des systèmes dotés d’une mémoire à long terme et d’une connaissance du contexte, ont déclaré les dirigeants.
« L’agent IA doit se souvenir des préférences du client », a déclaré Garima Kapur, co-fondateur et co-PDG de MinIO. Mais continuer à intégrer cette mémoire dans du matériel GPU coûteux n’est pas économiquement viable pour les entreprises en croissance, a-t-elle déclaré. Il a noté qu’il existe une demande croissante de nouveaux logiciels permettant de déplacer la mémoire de l’IA des puces coûteuses vers un stockage moins cher. Cela permet aux agents de rappeler de manière transparente les conversations passées au lieu d’avoir à réinitialiser à chaque fois.
« L’IA générative concerne davantage les invites », explique Kapur. « Les charges de travail des agents prennent des décisions en fonction des données qui les traversent. »
Mais l’infrastructure technique ne représente que la moitié de la bataille. L’élément humain reste un obstacle de taille. Le directeur technologique de Gap, Sven Gerjets, a averti que la formation technique à elle seule pourrait être contre-productive. Les employés qui n’ont reçu qu’une formation rapide de base en ingénierie ont souvent connu ce qu’il appelle une « gueule de bois de l’IA ». Il a décrit cela comme une baisse soudaine de la confiance des employés lorsque la technologie ne parvient pas à résoudre immédiatement des problèmes complexes et à plusieurs niveaux dans le secteur du commerce de détail.
Pour lutter contre cela, Gap conduit un changement de mentalité culturelle. Les entreprises ne réussiront que si les employés cessent de considérer l’IA comme un outil logiciel passif comme Excel et commencent à la traiter comme un collègue numérique actif, a déclaré Gargetts.
« Quand vous regardez cela en tant que partenaire, vous en tirez davantage parce que vous posez (des questions comme) ‘Je ne sais pas quoi faire ?' », dit-il.
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