Cette année, les entreprises ont investi près de 14 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle (IA). Cependant, selon une enquête menée auprès d’entreprises par la société de capital-risque Menlo Ventures, une proportion importante d’entre elles ne savent pas exactement ce qu’elles font avec cette technologie.
“Plus d’un tiers des personnes interrogées n’ont pas une vision claire de la manière dont l’IA générative sera mise en œuvre dans leur entreprise”, écrivent les auteurs du rapport. Le rapport complet, 2024 : L’état de l’IA générative dans l’entreprisepeut être consulté sur le site Web de Menlo Ventures. L’enquête a été menée en septembre et octobre et est basée sur les réponses de 600 décideurs informatiques.
Les auteurs estiment que l’incertitude entourant l’IA générative (Gen AI) indique que « nous ne sommes qu’aux premiers stades d’une transformation à grande échelle ».
Manque de clarté, mais gros investissements
En effet, le manque de clarté de la stratégie d’IA n’est qu’un élément parmi d’autres. En excluant les dépenses en puces d’IA de Nvidia et d’autres, les dépenses consacrées aux « modèles de base, à la formation et au déploiement de modèles, à l’infrastructure de données spécifique à l’IA et aux nouvelles applications d’IA générative » ont totalisé 13,8 milliards de dollars en 2024, rapportent les auteurs. Plus de six fois plus que le total de 2023 (2,3 milliards de dollars).
« Cette hausse des dépenses reflète une vague d’optimisme organisationnel », écrivent les auteurs. « 72 % des décideurs s’attendent à une adoption plus large des outils d’IA générative dans un avenir proche. »
La plus grande catégorie de dépenses en IA de ces entreprises concerne les modèles de base. Les LLM, développés par Anthroptic, OpenAI et d’autres, sont passés d’un milliard de dollars en 2023 à 6,8 milliards de dollars cette année. Les dépenses les plus faibles concernent les données et les infrastructures, avec 400 millions de dollars.
Premiers cas d’usage puissants : génération de code par l’IA
Cependant, la plus forte augmentation concerne les applications d’IA, qui ont été multipliées par huit pour atteindre 4,6 milliards de dollars. Ce chiffre comprend trois catégories :
- IA verticale
- L’IA départementale
- IA horizontale
Les modèles de fondation constituent la catégorie de dépenses la plus importante en IA. Menlo Ventures
Et la catégorie des applications « s’accélère », écrivent les chercheurs.
Alors que les investissements dans les modèles de base dominent toujours les dépenses des entreprises en matière d’IA générative, la couche applicative croît désormais plus rapidement », écrivent-ils, « bénéficiant de la fusion des modèles de conception au niveau de l’infrastructure ».
Les cas d’utilisation dominants, par ordre d’importance, incluent la génération de code via des copilotes de code, notamment le GitHub Copilot de Microsoft, actuellement en passe d’atteindre 300 millions de dollars de revenus annuels. Viennent ensuite les chatbots d’assistance, puis la recherche et la récupération d’entreprise et les résumés de réunions générés automatiquement.
Anthropic gagne du terrain face à OpenAI
Anthropic gagne du terrain face à OpenAI, affirment les auteurs, gagnant des parts de marché de GPT à Claude.
« Parmi les modèles propriétaires, l’avantage d’OpenAI s’est quelque peu érodé, la part de marché des entreprises passant de 50 % à 34 % », expliquent-ils. « Le plus grand bénéficiaire a été Anthropic, qui a doublé sa présence en entreprise, passant de 12 % à 24 %. Certaines entreprises sont passées du GPT-4 au Claude 3.5 Sonnet lorsque le nouveau modèle est arrivé.
La partie la plus prospective du rapport couvre la « pile d’IA moderne », c’est-à-dire les couches de technologie d’infrastructure utilisées pour créer des applications.
La pile d’IA moderne et ses couches. Menlo Ventures
La perturbation des acteurs du logiciel arrive
Les chercheurs rapportent que « les entreprises se regroupent autour des éléments constitutifs des architectures d’exécution de la plupart des systèmes d’IA de production ».
Cette approche comprend les modèles de base, les services de données au-dessus, comme Pinecone, les frameworks de développement logiciel pour orchestrer les agents d’IA, comme LangChain, et, tout en haut, les outils d’intégration, comme ceux de Composio.
Le rapport propose trois prévisions pour l’année à venir.
- Premièrement, les agents d’IA sont sur le point de « perturber » le marché des logiciels d’entreprise de 400 milliards de dollars, tiré par des plateformes comme Clay et Forge. Comment ? « S’attaquer à des tâches complexes en plusieurs étapes qui dépassent les capacités des systèmes actuels axés sur la génération de contenu et la récupération de connaissances. »
- Deuxièmement, les éditeurs de logiciels bien établis pourraient être considérablement perturbés. « Les sociétés d’externalisation informatique comme Cognizant et les acteurs de l’automatisation traditionnelle comme UiPath doivent se préparer à l’arrivée de challengers nés de l’IA sur leur marché. Au fil du -, même les géants du logiciel comme Salesforce et Autodesk seront confrontés à des challengers.
- Troisièmement, il y aura une « sécheresse massive de talents » à mesure que les systèmes d’IA deviendront plus répandus, se heurtant à une pénurie de data scientists et d’experts en la matière. « Il faut s’attendre à une concurrence féroce et à des primes salariales de 2 à 3 fois supérieures pour les architectes d’entreprise déjà bien payés et qualifiés en IA », prédisent les chercheurs.
