La confiance et la gouvernance comme facteurs différenciateurs dans l’IA d’entreprise
Selon un récent post sur LinkedIn, il est souligné que la confiance et la gouvernance deviennent des exigences centrales pour l’utilisation de l’IA générative dans les entreprises. Ce post met en lumière les préoccupations selon lesquelles les outils génériques de « discussion avec vos données » peuvent créer des responsabilités lorsque les résultats ne sont pas facilement traçables, vérifiables ou défendables, transformant potentiellement une prise de décision plus rapide en risque opérationnel et de conformité.
Architecture émergente de l’IA d’entreprise
Le post souligne que la génération augmentée par récupération (RAG) émerge comme une architecture de référence pour l’IA d’entreprise. Cela positionne RAG comme un moyen d’ancrer les modèles génératifs dans des sources de données soigneusement sélectionnées et gouvernées. Cette approche est présentée comme un moyen de réduire les hallucinations, d’atténuer les risques liés à l’IA « fantôme » et de faciliter les défis de gouvernance et d’audit.
Implications pour les investisseurs
Il est suggéré que l’entreprise aligne ses offres avec la demande croissante pour une IA sécurisée et explicable dans des secteurs régulés et intensifs en données. Si l’entreprise peut livrer efficacement des solutions d’IA basées sur RAG ou similaires, elle pourrait bénéficier d’une augmentation des dépenses des entreprises sur des outils d’IA répondant aux exigences de conformité, d’auditabilité et de gestion des risques. Cette concentration pourrait améliorer sa position dans l’écosystème de l’IA d’entreprise, où les acheteurs privilégient de plus en plus la confiance et la gouvernance par rapport à la vitesse ou à la nouveauté des modèles.
