Des milliards de dollars investis dans l'IA générative ont rapporté étonnamment peu de résultats tangibles pour de nombreuses entreprises. Malgré des investissements massifs, à peine 5 % des programmes pilotes d'IA intégrés se traduisent par une valeur commerciale mesurable. Ce taux de conversion décevant, associé au fait que près de la moitié de toutes les initiatives d'IA sont abandonnées avant d'atteindre la production, signale un goulot d'étranglement important dans l'adoption de l'IA par les entreprises.

Le problème fondamental, selon les analystes du secteur, ne réside pas dans les modèles d'IA eux-mêmes. Le problème se situe plutôt dans l'infrastructure environnante. L'accessibilité limitée aux données, les processus d'intégration inflexibles et les voies de déploiement précaires entravent l'évolutivité des initiatives d'IA au-delà des premières expériences de modèles de langage de grande taille (LLM) et de génération augmentée par récupération (RAG).

En réponse, un nombre croissant d'entreprises adoptent des architectures d'IA composables et souveraines. Ce changement, qui, selon les prévisions d'IDC, concernera 75 % des entreprises mondiales d'ici 2027, vise à réduire les coûts, à maintenir la propriété des données et à s'adapter à l'évolution rapide du paysage de l'IA. Le problème inhérent aux projets pilotes d'IA est qu'ils sont conçus pour réussir. Les preuves de concept (PoC) sont précieuses pour valider la faisabilité, identifier les cas d'utilisation et renforcer la confiance pour des investissements plus importants. Toutefois, ces environnements contrôlés ne reflètent souvent pas les complexités et les défis des déploiements de production réels.

L'IA composable permet aux entreprises de sélectionner et de combiner des composants d'IA provenant de différents fournisseurs, créant ainsi des solutions personnalisées adaptées à des besoins spécifiques. L'IA souveraine, quant à elle, met l'accent sur la résidence et le contrôle des données, garantissant que les informations sensibles restent à l'intérieur des limites de l'organisation et sont conformes aux exigences réglementaires. Cette approche est particulièrement cruciale pour les secteurs qui traitent des données hautement réglementées, tels que la finance et la santé.

L'évolution vers une IA composable et souveraine a des implications importantes pour le marché plus large de l'IA. Elle favorise la concurrence entre les fournisseurs d'IA, stimulant l'innovation et réduisant les coûts. Elle permet également aux entreprises de construire des systèmes d'IA plus résilients et adaptables, réduisant ainsi leur dépendance à l'égard de fournisseurs uniques et atténuant les risques associés à l'enfermement propriétaire. À mesure que l'IA continue d'évoluer, la capacité de composer et de contrôler les solutions d'IA deviendra de plus en plus essentielle pour les entreprises qui cherchent à libérer tout le potentiel de cette technologie transformatrice.