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Le salon Big Data et AI Paris se déroulera les 25 et 26 septembre au Palais des Congrès (Paris). ÉcoRéseau Business est partenaire.
TRIBUNE. Aujourd’hui, un nombre croissant d’entreprises utilisent l’intelligence artificielle pour l’exécution de tâches répétitives, l’analyse de bases de données clients ou la personnalisation des offres pour optimiser les coûts, la productivité et l’efficacité opérationnelle à l’image des thèmes abordés au salon Big Data et AI Paris.
L’actualité récente met en exergue la complémentarité entre Big Data et IA via les grands modèles de langages, référence phare pour les IA génératives, qui n’auraient pas vu le jour sans stockage et exploitation de grands volumes de données. Mais, peut-on vraiment parler de duo incontournable pour les entreprises et surtout, à quel titre ?
Une union nécessaire pour l’innovation
Depuis quelques mois, le phénomène autour de ChatGPT a mis en lumière une trajectoire d’innovation de plus en plus en ligne avec les évolutions des consommateurs et des entreprises : nous sommes passés d’un mimétisme de la gestion humaine à une attribution technique des spécificités humaines (nuance et créativité). Alors que ce modèle de traitement de langage a contribué à accélérer la productivité, celui-ci ne peut perdurer si l’intervention humaine en est détachée. De même, l’IA doit voir son référentiel de données renouvelé par le Big Data. Dans cette logique, la création de valeur ajoutée au Big Data est nulle si celle-ci n’est pas traitée par des algorithmes. C’est ce constat d’évolution et d’innovation qui a participé à esquisser les contours de l’évènement Big Data et AI Paris.
Une fusion propice à répondre à des enjeux sociétaux
Par « incontournable » nous entendons la nécessité de renouveler la compétitivité des entreprises et les différenciations concurrentielles instaurées jusqu’alors par l’union de l’IA et du Big Data, comme nous tentons de le faire dans notre programme de conférences et ateliers liant PME et grands groupes. Cette ambition, conjuguée aux aides financières de l’État pour les PME (programme IA Boost 2030), est propice à la création d’un écosystème d’innovation. Parallèlement, l’objectif est de répondre aux enjeux sociaux et environnementaux essentiels pour les entreprises aujourd’hui, illustré par la table ronde « Green IT : quelles actions les entreprises mettent en place pour un numérique plus responsable ? Comment mieux faire sur le sujet du numérique responsable ? » qui, via l’union du Big Data et de l’IA, permet une optimisation des coûts énergétiques et de production.
Exercer le métier de responsable conférences nous amène à constater que statistiques, réflexions sur les algorithmes et réseaux neuronaux sont liés au machine learning et au deep-learning et font converger Big Data et IA. Parallèlement, computer vision, NLP, jumeaux numériques ou knowledge graph continuent de perpétuer ce constat. Par ailleurs, la méfiance à l’égard de la perte de souveraineté, les enjeux de confidentialité et de sureté des données alimentent la nécessité de mieux maîtriser l’interprétabilité des données et éviter toute source référentielle erronée, biaisée ou non-éthique à l’image de notre table ronde sur « Comment encadrer les bonnes pratiques autour de l’IA, déployer une IA responsable et se préparer à l’AI Act ? ».
Dernièrement, la médiatisation autour des IA génératives nous amène à nous interroger sur la démocratisation de l’usage du duo IA-Big Data : dans un contexte de création de valeur ajoutée pour les entreprises, faut-il capitaliser sur son caractère incontournable selon une approche financière ou sociale ?
