IA générative: 5 conseils pour la déployer de manière efficace

Si 2025 est l’année de l’intelligence artificielle générative, il est impératif que cette technologie soit intégrée dans les activités des entreprises de manière sûre, efficace et durable.

Inetum Belgique, leader européen des services numériques, a étudié la question pour identifier les principaux défis liés au déploiement de l’intelligence artificielle (IA) générative sur le lieu de travail. Pour rappel, l’IA générative désigne un type d’intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus à partir de données d’entrée.

Contrairement à d’autres formes d’IA qui se contentent d’analyser ou de classer des informations existantes, l’IA générative utilise des modèles mathématiques pour générer des images, des textes, de la musique, du code.

1. Penser et élaborer une politique pour l’ensemble de l’organisation

Le dicton « Bien réfléchir avant d’agir » prend ici tout son sens. Pour être efficace et éviter les dérives, il est nécessaire d’avoir une vision globale de la situation et des besoins. La politique en matière d’IA doit être pensée pour l’ensemble de l’organisation, et non de manière fragmentée, département par département.

Une bonne politique en matière d’IA définit les règles d’utilisation, de protection des données et d’éthique. Selon Inetum : « Il est important d’élaborer un cadre qui encourage l’innovation tout en garantissant la sécurité. Avec des lignes directrices claires dès le départ, vous optimisez l’utilisation de l’IA et réduisez les risques. »

2. Former et mettre à niveau les collaborateurs

L’IA est omniprésente dans les médias et sur les réseaux sociaux, où l’on débat de ses avancées et des risques qu’elle implique. Les entreprises, elles, se disent qu’elles doivent faire le grand saut. Mais malgré cette effervescence, l’IA continue d’effrayer (ou au moins d’impressionner) une majorité d’employés.

De plus, les progrès technologiques de l’IA générative semblent sans limites, ce qui rend difficile pour chacun de situer ses propres connaissances sur le sujet. Il est donc normal de ressentir une certaine résistance à l’utilisation des outils d’IA.

Les entreprises doivent prendre conscience de l’importance de former leurs collaborateurs, afin qu’ils disposent de toutes les cartes en main pour faire un bon usage de l’IA. « La formation doit aller au-delà de l’apprentissage des prompts », précise Thomas Gilles, Directeur Data & IA chez Inetum France. « Les travailleurs doivent acquérir de nouvelles aptitudes au fur et à mesure de l’évolution de leurs compétences. Il est essentiel de se concentrer sur les compétences à long terme. »

3. Choisir un modèle opérationnel

Le choix du bon modèle opérationnel est essentiel pour un déploiement réussi de l’IA au sein de l’entreprise. En effet, déployer une IA générative va bien au-delà de l’utilisation de prompts dans ChatGPT ou Midjourney.

Il faut prévoir et modéliser la manière dont l’entreprise va :

• gérer les projets IA,
• encadrer leur usage,
• partager les données,
• coordonner les équipes impliquées.

C’est ce qu’on appelle le modèle opérationnel de l’IA, qui définit « qui fait quoi, comment, et selon quelles règles ». Les responsables informatiques ont le choix entre trois modèles : centralisé, décentralisé ou fédéré. Bien entendu, chaque modèle présente des avantages… mais aussi des inconvénients.

4. Sécurité et conformité réglementaire

L’IA générative entraîne de nouveaux défis en matière de sécurité et de conformité, comme le souligne Inetum. Des défis tels que la protection des données sensibles et le respect des réglementations, notamment le RGPD.

Les modèles d’IA générative accèdent à d’énormes quantités de données — c’est d’ailleurs ce qui les entraîne — mais cela engendre aussi des risques supplémentaires, tant pour la sécurité que pour la vie privée.

Ainsi, au-delà des compétences technologiques (mise à jour régulière des protocoles de sécurité, restrictions d’accès, etc.), il est essentiel de disposer d’un cadre juridique. Idéalement, Inetum recommande que le département IT travaille en étroite collaboration avec les équipes juridiques pour s’assurer que tous les projets d’IA respectent les réglementations en vigueur.

5. Le coût écologique

L’implémentation de l’IA dans une entreprise ne représente pas seulement un coût financier, mais également un coût écologique. L’IA émet beaucoup de CO₂, principalement en raison de ses besoins énergétiques élevés.

Les entreprises qui envisagent une telle implémentation doivent s’assurer que cette consommation énergétique ne va pas à l’encontre de leurs objectifs de durabilité. Si tel est le cas, cela ne signifie pas qu’il faut abandonner l’IA, mais plutôt se tourner vers des solutions plus sobres, comme des modèles d’IA ou des clouds moins énergivores.

Inetum suggère également que « les entreprises investissent dans des centres de données écologiques et des technologies durables afin de réduire l’impact environnemental de leurs initiatives en matière d’IA. »

« 2025 est l’année de l’IA générative. Les chefs d’entreprise et les responsables informatiques ont la responsabilité de veiller à ce que cette technologie soit intégrée dans les activités de l’entreprise de manière sûre, efficace et durable. En investissant dans une politique, dans la formation et dans des technologies durables, les entreprises peuvent maximiser le potentiel de l’IA », conclut Ben Vicca, Director Solutions chez Inetum Belgium.