Dans le domaine en constante évolution des sciences de la vie, chaque organisation est confrontée à un défi crucial : comment naviguer dans le paysage de l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel, tout en se protégeant contre les risques inattendus ? Ce défi est devenu de plus en plus complexe en raison des avancées technologiques rapides. Un exemple frappant est la croissance explosive de ChatGPT, qui a atteint 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois – un rythme sans précédent même pour des géants comme TikTok. Ce changement profond a fondamentalement transformé notre façon de faire des affaires. Cependant, les grandes entreprises constatent que l’adoption de l’IA est actuellement ralentie par trois obstacles principaux.
Les trois obstacles à l’adoption de l’IA
1. La confiance
Des doutes subsistent quant au remplacement de nos emplois par l’IA et à la fiabilité des systèmes d’IA, en raison d’erreurs possibles, de préjugés et d’un manque de transparence. Au contraire, l’IA offre de nouvelles opportunités. En automatisant les tâches, elle permet aux travailleurs de se concentrer sur des travaux plus stratégiques et créatifs. En outre, l’IA renforce les décisions grâce à une analyse avancée des données et offre des possibilités de personnalisation, rendant les produits et les services plus réactifs aux besoins individuels des clients. Pour renforcer la confiance dans l’IA, la transparence, des lignes directrices éthiques et un engagement humain continu sont essentiels.
2. Compétences
L’IA générative (GenAI) met l’accent non plus sur les compétences traditionnelles en matière de programmation et de données, mais sur les “compétences humaines” telles que l’ingénierie des messages. Cette dernière consiste à créer des instructions ou des requêtes efficaces pour piloter un système d’IA générative, en se concentrant sur la formulation d’entrées ciblées pour obtenir les résultats souhaités. La combinaison de compétences techniques et humaines reste cruciale. La capacité à formuler des messages-guides puissants tout en comprenant la technologie qui sous-tend l’IA permet aux utilisateurs de cibler et d’optimiser les solutions d’IA pour des défis et des besoins spécifiques.
3. Risque
Cependant, il existe des risques et des défis réglementaires. Par exemple, les implications éthiques de l’IA suscitent des inquiétudes. Quelles applications sont acceptables et lesquelles ne le sont pas ? En outre, de nouvelles menaces, telles que l’injection rapide, soulignent la nécessité de mesures de sécurité et de contrôles stricts pour prévenir les abus. Les entreprises doivent non seulement anticiper les risques potentiels, mais aussi travailler de manière proactive à l’élaboration et à la mise en œuvre de stratégies efficaces pour gérer ces risques et maintenir la confiance dans l’IA.
Mais comment mettre en place et exécuter une stratégie gagnante en matière d’IA ? Pour ce faire, les organisations doivent se concentrer sur deux points essentiels : choisir la bonne bataille et poser les bonnes fondations pour parvenir à l’adoption de l’IA.
Choisir la bonne bataille
Il est tentant de se laisser distraire par les nouveaux outils et les activités des concurrents, mais lors de l’élaboration d’une stratégie, il est important de rester concentré sur les objectifs commerciaux. Une approche ciblée garantit que l’IA contribue efficacement aux activités principales, telles que le développement de vaccins ou de nouvelles thérapies oncologiques. La stratégie doit également être flexible pour répondre rapidement au changement. Les organisations doivent prendre des décisions rapidement, ce qui nécessite un cadre décisionnel clair. Celui-ci comprend des questions telles que : le cas d’utilisation soutient-il nos objectifs ? L’IA peut-elle relever le défi ? Disposons-nous des capacités requises ? Le projet s’inscrit-il dans le cadre de nos lignes directrices en matière d’IA et offre-t-il un retour sur investissement suffisant ?
Poser les bonnes bases
L’IA et les données peuvent changer radicalement les opérations commerciales dans les sciences de la vie, en particulier dans la R&D. Les partenariats écosystémiques, tels que la collaboration entre les entreprises de pharmacologie et de biotechnologie, sont essentiels pour l’accès à l’information, aux réseaux et aux compétences. L’IA générative déplace l’accent des compétences techniques vers des compétences créatives et de jugement, telles que la conception d’interactions semblables à celles de l’homme. On prévoit une demande croissante d’expertise en anthropologie, sociologie, psychologie et design. Des bases solides en matière de données sont également essentielles, en particulier avec les grandes quantités de données que requiert l’IA générative. Un environnement de données bien géré accélère le retour sur investissement et garantit la sécurité et la confidentialité en tant que fonctions essentielles.
Conclusion
Nous sommes actuellement à un point de basculement où l’IA, en particulier les grands modèles de langage, est en train de changer radicalement le secteur des sciences de la vie. Les organisations qui n’adoptent pas l’IA à grande échelle seront dépassées par des entreprises concurrentes qui innovent plus rapidement. Pour le secteur belge des sciences de la vie, il est essentiel de déployer l’IA de manière stratégique, avec une approche flexible et des bases de données solides. Collaborer avec des innovateurs locaux peut aider à tirer parti de la bonne expertise et à progresser rapidement dans ce secteur dynamique.
Il s’agit d’une contribution commerciale soumise par Gregory Verlinden, Associate Vice President Analytics & AI chez Cognizant. Les éditeurs ne sont pas responsables du contenu. Pour plus d’informations sur leurs services, veuillez consulter ce site.