La montée des applications infusées d’IA: Une révolution dans le développement logiciel

Nous examinons:  

• Pourquoi les chatbots ne sont que la partie visible de l'iceberg...
• ... et comment les applications infusées d’lA constituent l’ensemble de l’iceberg. 
• Comment les grands modèles de langage (LLM) peuvent transformer la conception des logiciels...
• ... t... permettant aux utilisateurs non techniques de réaliser des tâches techniques complexes.
• Et ce que cela signifie pour les entreprises axées sur les données!

Allons-y!

Kim, Koen, bienvenue! Nous savons tous que 2023 a été une année importante pour l'IA, notamment grâce au progrès des grands modèles de langage (LLM) et leur utilisation dans les chatbots.   

Kim: C'était une période d'innovation et d'exploration rapides. Vous avez raison, les chatbots sont devenus très populaires, rendant l'interaction avec l'utilisateur plus attrayante et accessible. Chez Cegeka, nous avons adopté cette approche en développant notre propre framework pour les chatbots, Milo, pour accélérer la création de chatbots personnalisés. Mais les chatbots ne sont franchement que la partie visible de l'iceberg.

Alors, en quoi consiste cet iceberg?  

Koen: Nous appelons ce cadre plus large les ‘applications infusées d'IA’. Il s'agit principalement d'applications dotées de capacités d'IA intégrées. Selon des experts tels que Gartner, environ un tiers des nouvelles applications utiliseront l'IA d'ici 2026, contre moins de 5 % aujourd'hui. Cela montre une évolution vers des logiciels plus intelligents, plus réactifs et plus conviviaux.

"Les experts prévoient qu'environ 30 % des nouvelles applications utiliseront l'IA d'ici 2026."

Kim: C'est déjà le cas. Tous nos clients s'appuient fortement sur les données, et pour certains d'entre eux, les données sont au cœur de leur activité. Ils découvrent que les LLM peuvent exploiter ces données avec un potentiel inédit. Par exemple, la technologie LLM peut être utilisée pour automatiser et optimiser des flux de travail complexes grâce à l'IA, ce qui permet d'économiser beaucoup de temps et d'efforts.

Koen: Imaginez une application utilisant les LLM qui guide les utilisateurs non techniques à travers un processus technique complexe grâce à un assistant interactif facile à comprendre. Cet assistant analyse les données et automatise les tâches en arrière-plan. Résultat: les utilisateurs non techniques peuvent accomplir des tâches techniques complexes sans l'aide d'un expert, réduisant ainsi des semaines de travail à quelques heures.

C'est une promesse ambitieuse. Avez-vous un exemple concret?  

Koen: Bien sûr! Voici un exemple applicable à tous les secteurs: télécharger de grandes quantités de données brutes dans un système et s'assurer qu'elles sont converties correctement pour une utilisation immédiate. Cela peut concerner les RH qui téléchargent d'énormes ensembles de données vers leur portail RH ou des spécialistes du marketing qui importent des données dans des outils de CRM ou de marketing ou tout autre scénario similaire.  

Grâce à l'IA, ce processus peut être entièrement automatisé. Auparavant, le travail manuel d'un data engineer était nécessaire pour s'assurer que les données étaient correctement formatées. En outre, les utilisateurs passaient des semaines à modifier les données. Désormais, des assistants infusés d'IA peuvent aider les non-experts pour nettoyer, convertir, cartographier et télécharger de grands ensembles de données en quelques heures seulement, étape par étape. Un avantage supplémentaire est l'amélioration de la qualité des données grâce à l'élimination des erreurs humaines.

Kim: Et les data engineers peuvent se consacrer à des tâches plus stimulantes (:-)). L'exemple de Koen peut sembler simple ou évident, mais il résout un problème réel et récurrent.

"Des assistants intégrés d'IA peuvent aider les utilisateurs non techniques pour nettoyer, convertir, cartographier et télécharger de grands ensembles de données en quelques heures seulement"

Comment l'IA transforme le développement logiciel: intégration et innovation pour les entreprises axées sur les données  

Quel impact l'IA aura-t-elle sur le développement logiciel?  

Koen: La gamme croissante d'outils d’IA nous oblige à repenser le développement logiciel. Nous disposons désormais d'une boîte à outils beaucoup plus vaste. En tant que concepteurs et architectes, nous devons penser au-delà des méthodes traditionnelles et tirer parti de ces nouveaux outils. La technologie LLM ne se limite pas aux chatbots ; elle peut être appliquée de manière créative dans différents domaines.

Kim: Nous entrons dans un tout nouveau monde avec d'innombrables cas d'utilisation et des possibilités infinies, dont certaines commencent à peine à être comprises. Si vous décomposez une application en ses éléments constitutifs, il est probable que l’IA puisse être utilisée pour accélérer, simplifier ou automatiser les tâches au sein de chaque élément. C'est dans cette direction qu'il faut commencer à réfléchir.

Cela est donc particulièrement intéressant pour les entreprises qui sont axées sur les données, n’est-ce pas? 

Kim: Absolument. Les entreprises pour lesquelles l'information est le cœur battant de leurs activités bénéficieront le plus de cette approche. Elles ont besoin d'interfaces conviviales et de qualité pour leurs clients. Leur véritable avantage concurrentiel réside dans l'amélioration de leurs services grâce à l'IA. Cela peut s'appliquer aux portails clients, aux applications principales de l'entreprise - en fait, au cœur de leurs opérations.

"Si vous décomposez une application en ses éléments constitutifs, il est probable que l’IA puisse être utilisée pour accélérer, simplifier ou automatiser les tâches au sein de chaque élément."

Peut-on ajouter des capacités d'IA aux applications existantes ou faut-il les reconstruire entièrement?  

Koen: Oui, c'est possible. Nous pouvons considérer les applications existantes comme une collection de blocs modulaires. Ces blocs peuvent être remplacés ou améliorés par des modules intégrés d'IA. Ce n'est pas toujours facile, mais c'est tout à fait faisable.

Compteurs numériques améliorés par l'IA: résoudre les problèmes de connectivité et obtenir des informations énergétiques en temps réel

Pour finir, vous avez mentionné les chatbots et les assistants d'IA. Y a-t-il d'autres projets d'IA passionnants que vous aimeriez mentionner?  

Kim: Chez Cegeka, nous sommes particulièrement attirés par les projets qui offrent une durabilité mesurable. Notre travail sur les compteurs numériques en est un excellent exemple. Ces appareils transmettent généralement des données toutes les 15 minutes, mais les problèmes de connexion peuvent entraîner des pertes de données. En utilisant l'IA pour analyser des facteurs tels que la température, les jours fériés et l'historique des consommations, nous pouvons combler ces lacunes en matière de données. Les consommateurs reçoivent des estimations précises et en temps réel de leur consommation d'énergie, même lorsque les compteurs ne peuvent pas transmettre de données. Cela nous permet à prendre des décisions éclairées en matière d’énergie.