Erick Brethenoux, responsable de la recherche en intelligence artificielle chez Gartner, a été témoin de l’essor fulgurant de l’intérêt des entreprises pour l’IA générative depuis le lancement de ChatGPT en 2022. Il a même noté que, pour la première fois, sa mère de 83 ans comprend enfin ce qu’il fait dans la vie.
« Elle a été très créative dans son utilisation de l’IA générative », a-t-il déclaré.
Cependant, les entreprises ne commencent pas toujours avec une compréhension complète de l’IA générative. Lors d’une interview avec TechRepublic au Gartner IT Symposium/Xpo en Australie en septembre, Brethenoux a souligné la confusion qui règne sur le marché concernant cette technologie, en partie à cause du jargon utilisé par les fournisseurs.
Les malentendus courants incluent la distinction entre l’IA au sens large et l’IA générative, ainsi que la différence entre les agents d’IA et les modèles d’IA générative. Cela conduit certaines organisations à commettre des erreurs dans leur approche de l’application de cette technologie à leurs cas d’utilisation.
Clarification des Types d’IA
L’augmentation soudaine de l’intérêt médiatique pour l’IA générative a engendré une confusion, où beaucoup assimilent l’IA dans son ensemble aux capacités de l’IA générative. Brethenoux a insisté sur le fait que l’IA est un domaine beaucoup plus vaste, avec de nombreuses autres applications importantes en dehors de l’IA générative.
« L’IA et l’IA générative ne sont pas identiques », a-t-il expliqué. « Elles ne sont pas interchangeables. »
Comme l’a précisé Brethenoux, l’IA générative est une pratique au sein de l’IA, qui est une discipline large englobant de nombreuses techniques et pratiques, y compris l’intelligence décisionnelle, la science des données et l’IA générative.
Un exemple de terminologie confuse sur le marché est l’utilisation généralisée de l’acronyme IA/ML dans le domaine.
« Je déteste cet acronyme car il sous-entend que l’IA équivaut à l’apprentissage automatique. Ce n’est pas vrai », a déclaré Brethenoux. « Les techniques d’IA incluent des systèmes basés sur des règles, des techniques d’optimisation, des technologies de graphes, des mécanismes de recherche, et bien d’autres. Ces techniques existent depuis des décennies. »
Utilisation de l’IA Générative dans Seulement 5% des Cas d’Utilisation
Brethenoux a indiqué qu’actuellement, l’IA générative ne représente qu’une petite fraction de l’IA en production.
« C’est 90 % de l’attention médiatique et seulement 5 % des cas d’utilisation », a-t-il précisé.
« C’est ce que je constate aujourd’hui en production. Bien sûr, si l’on compte le nombre de copilotes disponibles et que l’on considère cela comme de l’IA générative, alors le chiffre est beaucoup plus élevé. Mais tant que je ne vois pas de retour sur investissement pour ce type d’application, pour moi, ce n’est pas vraiment un cas d’utilisation. C’est juste une fonctionnalité. »
En attendant, Brethenoux a noté que d’autres technologies d’IA continuent d’être utilisées dans divers cas d’utilisation.
« Le reste de l’IA ? C’est ce qui permet aux avions d’arriver à l’heure, car on utilise des techniques d’optimisation pour orchestrer les équipages, les passagers, les avions, les aéroports et les portes d’embarquement. Bonne chance pour faire cela sans l’IA. Tous ces systèmes fonctionnent grâce à l’IA en arrière-plan aujourd’hui. »
Confusion entre Agents d’IA et Modèles Statique
Gartner a mis en avant l’IA agentique comme une tendance technologique stratégique à surveiller en 2025. Cependant, Brethenoux a averti que les clients doivent éviter de confondre ce qu’est réellement un agent d’IA, surtout lorsque « les fournisseurs sont très doués pour embrouiller nos clients » en affirmant que les modèles d’IA et les agents d’IA sont identiques.
« Ils sont très différents », a-t-il déclaré. « Les mettre dans la même phrase est en réalité très nuisible. »
Brethenoux a ajouté que :
- Un agent d’IA est une entité logicielle active qui exécute des tâches au nom de quelqu’un ou de quelque chose et agit souvent de manière autonome.
- Un modèle d’IA est une entité passive créée par un algorithme et un ensemble de données. Bien qu’un agent puisse utiliser des modèles pour accomplir sa tâche, ils ne sont pas identiques.
« Je pense que la confusion provient de ce mélange entre la construction d’un système dynamique qui accomplit quelque chose et la création d’un ensemble et d’une bibliothèque d’actifs statiques qui peuvent être exploités, mais qui ne font rien de particulier », a-t-il expliqué. « Ils restent inactifs jusqu’à ce que vous les utilisiez. Les agents peuvent les utiliser, mais ce ne sont pas la même chose. »
Les Erreurs Coûteuses Causées par la Confusion sur l’IA
Brethenoux a observé que certaines organisations commettent « de grandes erreurs coûteuses » en raison d’une mauvaise compréhension de l’IA. Certaines d’entre elles rencontrent des problèmes lorsqu’elles appliquent un modèle d’IA statique sans avoir l’infrastructure adéquate pour le rendre dynamique, entraînant des retards coûteux et d’autres problèmes en production.
Il a noté une confusion lors du Symposium Gartner, « J’ai eu une discussion avec un homme qui me disait : ‘Nous voulons utiliser l’IA générative pour cela.’ Et je lui ai répondu : ‘Eh bien, ce que vous essayez de faire peut être résolu par une technique de graphe de manière beaucoup plus simple, moins coûteuse et beaucoup plus rapide.’ »
Retour à l’Opérationnalisation de l’IA
Le domaine de l’IA a plongé dans une période d’exploration des modèles d’IA générative après le lancement de ChatGPT. Cela a marqué un changement par rapport à un précédent accent sur l’opérationnalisation de l’IA et la gestion de la dette technique associée au déploiement de systèmes d’IA à grande échelle, que Brethenoux a qualifié d’ingénierie de l’IA.
À partir de janvier 2024, Brethenoux a déclaré que les organisations revenaient de cette « récréation » et faisaient de l’ingénierie de l’IA une priorité absolue alors qu’elles tentent de mettre en œuvre efficacement de nouvelles capacités d’IA générative.
« À partir de janvier 2024, cela a été soudain pour nous en termes de demandes ; la récréation était terminée, et nous étions de retour en classe », a-t-il expliqué. « C’était : ‘Comment faire fonctionner ces choses ?’, ‘Combien cela coûte-t-il ?’, ‘Sont-elles vraiment utiles ?’, et ‘Où les utilisons-nous ?’ L’ingénierie de l’IA est de retour. »
