Il n’est pas simple de suivre les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle, encore moins leur mise en œuvre. Cependant, face à la mise en place de nouvelles réglementations (IA Act ou la déclaration de Bletchley sur la sécurité de l’IA signée par 28 pays), il sera bientôt difficile d’invoquer cette excuse. Un cadre plus précis pour la réglementation de l’IA va faciliter sa mise en œuvre dans les entreprises, à condition de disposer d’un socle de données solide.
Principale conséquence, les dirigeants mettent la pression sur leurs collaborateurs en leur demandant de démontrer rapidement la valeur de l’IA pour l’entreprise. Ce sont les équipes en charge des données qui se trouvent en première ligne. Ces experts jouent un rôle clé dans toute stratégie d’IA, car leur mission consiste à alimenter les modèles en injectant des informations contrôlées tout en s’assurant de leur pertinence et de leur éthique.
Les équipes data entretiennent désormais avec l’IA des relations réellement fusionnelles. Certes, une de leurs missions consiste à vérifier les informations alimentant l’intelligence artificielle, mais pour réaliser son plein potentiel, l’IA peut avant tout les aider à extraire le maximum de valeur des données disponibles.
S’il est reconnu depuis longtemps que les données massives engrangées par les entreprises cachent une valeur significative ; aujourd’hui l’IA peut jouer un rôle majeur dans l’amélioration des processus analytiques et contribuer à exploiter pleinement le potentiel non encore exploré des données.
Au-delà de la rapidité d’analyse souvent associée à l’IA, ces technologies sont capables de créer des modèles prédictifs qui permettent aux entreprises d’anticiper les tendances et leurs résultats, un avantage incontesté dans un contexte économique perturbé. Ainsi, dans le domaine de la santé, les entreprises collectent des données à chaque interaction avec le patient et à chaque test de diagnostic. Ces données sont ensuite utilisées pour prévoir de possibles goulots d’étranglement et le flux de patients entre les services, pour mieux répondre à la demande et dispenser les meilleurs soins possibles.
Le principal atout de l’IA pour les équipes data est bien là : apporter des réponses aux questions qu’elles ne se posaient même pas. Outre la capacité à analyser de très grandes quantités d’informations, l’IA peut instantanément identifier des relations, des formes, des patterns et des anomalies dans des jeux de données. Pour les entreprises cela signifie que sans être des data scientists, les utilisateurs métiers et les analystes seront capables de tirer des données toute leur valeur.
Et pourtant adopter l’IA ne se fait pas d’un coup de baguette magique. Les équipes data connaissent les difficultés que présente l’intégration de l’IA aux processus en place qui ont fait leurs preuves, même s’ils demeurent perfectibles. Des tests rigoureux et le respect des réglementations en vigueur sont essentiels pour créer un socle de données nécessaire à l’adoption de l’IA et atteindre l’équilibre entre le risque et l’innovation.
Conscients des avantages, mais aussi des interrogations que peuvent avoir les professionnels des données qui cherchent à améliorer les processus analytiques grâce à l’IA, comment appliquer concrètement ces techniques et les mettre en pratique pour maximiser leur valeur ?
Avec l’aide de l’IA, les équipes data peuvent extraire les données plus rapidement et en obtenant des résultats bien meilleurs. Parfois des applications adressant des consommateurs font la une, mais avant d’y arriver, il est indispensable d’optimiser l’utilisation des données pour les équipes internes. Comme pour toute nouvelle technologie, introduire de l’AI dans des processus établis suscite des débats sur son véritable impact business. Si l’IA était appliquée aux process fondamentaux qui sous-tendent l’IA, cet impact pourrait être exponentiel.
Compte tenu du potentiel que cachent les données d’entreprise, l’IA semble un allié indispensable pour beaucoup, mais son l’adoption reste un long chemin. Pour maximiser son intérêt, les équipes data doivent avancer étape par étape, par itérations et apprendre en permanence, sans négliger les pratiques éthiques et responsables. Et surtout, se lancer sans hésiter !
Les GAFAM ou GAMAM (Google, Apple, Facebook (Meta), Amazon, Microsoft) portés par l’essor de l’IA générative, connaissent une croissance importante de leur capitalisation boursière tout comme NVIDIA. Alphabet, la maison mère de Google, a ce vendredi 12 avril franchi pour la seconde fois de son existence le cap des 2 billions de dollars, se retrouvant ainsi la 4ème entreprise la plus valorisée au monde.
Alors que la valorisation de NVIDIA portée par la demande de puces ne cesse de grimper, les 5 GAFAM ont également vu la leur augmenter significativement l’an passé et en ce début 2024.
En mai 2023, Apple était l’entreprise la plus valorisée devant Microsoft, suivie par Saudi Aramco, une société pétrolière saoudienne, Alphabet et Amazon. Alors que l’inflation leur était favorable, l’appétit des investisseurs pour la GenAI et la demande de puces avaient quelque peu modifié ce classement : Microsoft, principal investisseur d’OpenAI, s’est installé en 1ère place et NVIDIA est venu s’immiscer en 3ème position devant Saudi Aramco.
Vendredi dernier, le classement a de nouveau évolué : Saudi Aramco s’est vu relégué à la sixième place par Alphabet et Amazon. Si Microsoft semblait inatteignable avec une valorisation de plus de 3 billions (3000 milliards de dollars), celle d’Apple était de 2,7 billions.
Les perspectives optimistes d’août 2023 pour NVIDIA, boosté par les ventes du H100, son GPU pour datacenters, se sont avérées justes : l’entreprise s’est retrouvée en 3ème place du top 5 avec une valorisation de plus de 2,2 billions. Alphabet, qui, pendant un moment a lui aussi dépassé le seuil des 2 000 milliards de dollars comme il l’avait éphémèrement fait en novembre 2021, est redescendu aux alentours de 1,990 billions tandis qu’Amazon était valorisé à plus de 1,966 billions.
Google (Alphabet) avait quelque peu raté la présentation de son modèle phare Gemini fin décembre dernier et vu ses actions chuter rapidement. La société a cependant su regagner la confiance des investisseurs la semaine dernière lors de Google Cloud Next où elle a notamment dévoilé son CPU Axion.
Le sommet Adobe Firefly 2023 avait surtout été marqué par la présentation de Firefly, une famille de modèles d’IA générative, qui a d’ailleurs été au cœur de l’évènement Adobe MAX 2023 en octobre dernier. L’Adobe Firefly Summit 2024 a été l’occasion pour la société de présenter les innovations qui permettront aux marques d’optimiser leur créations de contenu et par là même l’expérience client.
Pour rappel, c’est en septembre dernier qu’Adobe a annoncé la sortie commerciale de Firefly avec une intégration native dans Adobe Creative Cloud, Adobe Express et Adobe Experience Cloud : “Firefly for Enterprise”. A cette occasion, il avait également dévoilé la nouvelle application web Firefly et introduit GenStudio, une solution complète pour la gestion du contenu d’entreprise, reliant les différentes solutions d’Adobe, notamment Creative Cloud, Firefly, Express et Experience Cloud. Se présentant sous la forme d’une interface conviviale, connectée aux données de l’entreprise et permettant la collaboration en temps réel dans toute l’entreprise, la solution n’avait pas encore été déployée par Adobe.
Une intégration plus poussée de la GenAI dans Adobe Experience Cloud et Adobe Creative Cloud permet aux marques d’offrir une personnalisation individuelle à grande échelle, grâce à des insights en temps réel et à une orchestration de parcours plus efficace.
Anil Chakravarthy, Président de Digital Experience Business chez Adobe, commente :
“L’IA générative permet un changement fondamental dans la relation entre les marques et leurs clients, en créant une moment de transformation pour les chefs d’entreprise afin de stimuler une croissance rentable tout en offrant de nouvelles. La capacité de La personnalisation de chaque interaction est devenue le principal moteur de croissance de la gestion de l’expérience client pour les entreprises dans le monde entier, et Adobe ouvre la voie pour en faire une réalité grâce à une puissante IA générative intégrés dans les flux de travail existants”.
Firefly a permis de générer plus de 8,5 milliards de contenus, selon Adobe, qui propose les “Firefly Custom Models” afin que les entreprises puissent affiner la famille de modèles en fonction de leurs besoins. On peut les retrouver dans l’outil GenStudio, qui intègre Workfront et Journey Analytics.
Il leur permet de créer des publications pour les médias sociaux, des campagnes par e-mail et des publicités d’affichage, les outils d’analyse apportent aux spécialistes du marketing de mesurer les performances de leurs campagnes, ce qui leur permet d’ajuster leurs stratégies en conséquence.
Crédit image Adobe
Au mois de février dernier, Adobe annonçait la version bêta d’un assistant d’IA pour Acrobat et Reader, s’appuyant sur la technologie Acrobat Liquid Mode, qui utilise des modèles d’IA propriétaires pour fournir une compréhension approfondie de la structure et du contenu des documents PDF. Il recommande des questions en fonction du contenu d’un PDF et répond aux questions sur le contenu du document, le tout via une interface conversationnelle intuitive.
AI Assistant pour Experience Platform fournit lui aussi une interface conversationnelle simple pour répondre à des questions techniques et automatiser des tâches, simuler des résultats, générer des audiences et des parcours au sein d’applications telles que Adobe Real-Time Customer Data Platform, Adobe Journey Optimizer et Adobe Customer Journey Analytics.
Anjul Bhambhri, Vice-Président senior d’Adobe Experience Cloud, explique :
“Les innovations d’Adobe Experience Platform, telles que l’assistant d’IA alimenté par l’IA générative, permettent aux marques de comprendre le contexte individuel de leurs clients et de générer des expériences omnicanales personnalisées. Cela augmente la productivité et stimule l’expérimentation de nouvelles idées, tout en garantissant que les marques adhèrent à des contrôles stricts de gouvernance et de sécurité”.
Adobe a introduit de nouvelles fonctionnalités dans Journey Optimizer, permettant aux marques B2C et B2B de mieux comprendre et d’interagir avec leurs clients tout au long du parcours d’achat. Grâce à des modèles statistiques améliorés, les marketeurs pourront optimiser les parcours clients en temps réel, maximisant ainsi les conversions et renforçant l’engagement client.
Le premier ministre japonais Fumio Kishida était cette semaine en visite officielle aux USA où il a évoqué avec Joe Biden les tensions politiques, le renforcement de leur coopération en matière de défense et technologie, notamment en matière d’IA. Il a également rencontré Brad Smith, le vice-président et président de Microsoft qui a annoncé l’intention d’investir 2,9 milliards de dollars au cours des deux prochaines années pour accroître son infrastructure de cloud computing et d’IA à grande échelle au Japon.
Il y a deux marchés dans lesquels le Japon tente de rattraper son retard : celui de l’IA et celui des semi-conducteurs. Microsoft, y a installé son premier bureau international, ces 2,9 milliards de dollars représentent son plus gros investissement en 46 ans d’histoire au Japon.
L’expansion de son infrastructure d’IA et de cloud permettra à Microsoft de fournir des ressources informatiques plus avancées au Japon, y compris les dernières unités de traitement graphique (GPU), qui sont cruciales pour accélérer les charges de travail de l’IA. Ce qui lui permettra de soutenir le Generative AI Accelerator Challenge (GENIAC), un programme dirigé par le ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie qui aide les startups et les entreprises japonaises à obtenir les ressources informatiques nécessaires au développement de modèles de fondation et à encourager la collaboration entre les parties prenantes.
Microsoft s’est engagé en outre à former pas moins de 3 millions de travailleurs japonais à temps plein et à temps partiel au cours des trois prochaines années, dans le but de doter le pays des compétences nécessaires. La société a annoncé plusieurs initiatives, notamment une formation dédiée aux femmes, des cours et des architectures de référence pour les développeurs d’IA et les entreprises technologiques, une aide à la mise en œuvre de programmes centrés sur l’IA dans les lycées professionnels.
Ces formations seront dispensées en partenariat avec des institutions de renom telles que l’Institut des Nations Unies pour la formation et la recherche (UNITAR). Microsoft soutiendra également les jeunes pousses japonaises par le biais du Microsoft for Startups Founders Hub.
Microsoft Research Asia va ouvrir un laboratoire à Tokyo qui se concentrera sur des domaines clés tels que l’IA incarnée, la robotique et l’IA sociétale.
Le centre de recherche collabore étroitement avec des universités, des instituts de recherche et des entreprises technologiques de la région Asie-Pacifique, notamment avec les universités japonaises depuis plus de deux décennies, ce qui a d’ailleurs contribué à propulser la recherche interdisciplinaire et à encourager les talents.
Afin de favoriser une meilleure collaboration en matière de recherche, Microsoft accordera 10 millions de dollars de subventions de ressources au cours des cinq prochaines années à l’Université de Tokyo et au partenariat de recherche en intelligence artificielle entre l’Université Keio et l’Université Carnegie Mellon.
Nvidia, Amazon et d’autres entreprises privées soutiennent également ces partenariats entre les universités des 2 pays, 110 millions de dollars y seront consacrés.
Microsoft a d’autre part l’intention d’approfondir sa collaboration avec le secrétariat du Cabinet japonais pour renforcer la résilience en matière de cybersécurité du gouvernement, des entreprises et de la société.
Si l’ESN française Devoteam a annoncé en fin de semaine dernière l’arrivée de Nicolas Bouffard au poste de Directeur Général Devoteam A Cloud, celui-ci a rejoint cette équipe dédiée au partenariat stratégique avec AWS (Amazon Web Services) le 1er février dernier. Il est également membre du Comité Exécutif de Devoteam France et rattaché à Emmanuel Lehmann, Vice-Président de Devoteam Group et Directeur général de Devoteam France.
Agé de 46 ans, Nicolas Bouffard est diplômé de l’EPITA (Networking and Telecommunications) en 2001 et de la Cranfield School of Management, spécialité Sales Leadership Program, en 2014. Il est reconnu comme un leader dans le management d’équipes pluridisciplinaires et le développement commercial, avec une expertise approfondie dans le secteur des technologies de l’information et du cloud.
Avant de rejoindre Devoteam, Nicolas Bouffard a occupé plusieurs postes de direction : il a été Directeur de la région IDF chez Akkodis, où il supervisait une équipe de 100 commerciaux et 2500 consultants, Directeur commercial de l’ESN Umanis et a d’ailleurs contribué activement à la vente de cette dernière à CGI. Il a également dirigé chez SAP les activités pour les ETI françaises et a travaillé pour Oracle en tant que Senior Sales Manager.
Ces postes lui ont permis d’acquérir des compétences avancées en stratégie commerciale, gestion d’équipes de vente et négociation de contrats complexes.
Devoteam A Cloud, créée en 2013, compte plus de 500 experts AWS. Cette entité spécifique au sein de Devoteam est dédiée à la fourniture de services et de solutions cloud dans le cadre du partenariat avec AWS. En tant que Directeur Général, Nicolas Bouffard aura pour mission d’accroître les parts de marché de Devoteam A Cloud sur le marché français, de développer le partenariat avec AWS et d’accompagner les clients de Devoteam dans leur transformation cloud.
Nicolas Bouffard affirme :
“Je suis ravi de rejoindre Devoteam, dans une équipe solide qui a déjà fait un travail extraordinaire sur notre présence autour des sujets AWS. Je suis impatient de pouvoir continuer à développer notre positionnement et guider nos clients dans leurs Cloud journey”.
Emmanuel Lehmann, Vice-Président de Devoteam Group et Directeur général de Devoteam France, conclut :
“Son expertise et son leadership seront des atouts précieux pour l’équipe Devoteam A Cloud et pour l’ensemble de l’entreprise. Nous sommes ravis d’accueillir Nicolas Bouffard et impatients de poursuivre avec lui notre croissance et notre succès dans le domaine du cloud computing. Passionné par le management et la transformation des organisations, Nicolas apporte avec lui une belle énergie et une vision innovante, que nous n’avons de cesse de prôner chez Devoteam”.
L’adoption rapide des outils de GenAI tels que ChatGPT soulève des questions cruciales sur leur encadrement au sein des entreprises. Une étude menée par EasyPanel pour Splunk révèle que près de 40 % des salariés français se trouvent dans l’incertitude quant à la position de leur entreprise concernant l’utilisation de l’IA générative, soulignant ainsi un manque de directives claires et de sensibilisation au sein des entreprises françaises.
L’enquête de Splunk a interrogé en décembre dernier 500 salariés et 100 dirigeants issus du secteur tertiaire en France, offrant ainsi un aperçu représentatif des attitudes et des pratiques actuelles en matière d’IA générative au sein des entreprises. Les résultats de l’étude soulignent une lacune significative dans l’encadrement de l’utilisation des outils d’IA générative mais également l’absence de formation des salariés.
En 2023, les outils de GenAI ont conquis 1/4 des salariés et un peu moins de la moitié des dirigeants français (42 %). Ces chiffres devraient continuer de croître puisque près de la moitié des salariés (43 %) et des dirigeants (41%) estiment se sentir à l’aise pour utiliser ces derniers (ChatGPT…) dans leur travail au quotidien.
Cependant, près de 40 % des salariés français affirment ne toujours pas connaître la position de leur entreprise sur l’utilisation de l’IA générative, ce qui est corroboré par les réponses des dirigeants : 59% ont affirmé qu’aucune directive n’était en préparation pour la mise en œuvre d’outils de GenAI. Cette absence de directives internes globales est soulevée par 46 % des salariés alors qu’ils sont 54 % à demander des consignes pour clarifier la situation.
Cette opacité va de pair avec une absence de sensibilisation aux risques : près d’un tiers des dirigeants (31 %) et près de la moitié des salariés (43 %) ne sont pas au courant des restrictions de leur entreprise en matière de cybersécurité liées à l’utilisation de ces outils.
Un autre constat alarmant de l’étude est le peu de formations disponibles pour les salariés. Bien que 58 % des salariés et 60 % des dirigeants expriment le désir d’acquérir davantage de connaissances sur l’utilisation des outils de GenAI dans leur travail quotidien, une majorité de dirigeants (66 %) n’ont pas encore proposé de formation à leurs salariés.
L’étude révèle néanmoins une prise de conscience de l’importance de la formation pour accompagner leur adoption. En effet, 35 % des dirigeants prévoient de mettre en place des formations dans les deux prochaines années, principalement en interne (50 %) mais aussi en faisant appel à des formateurs externes (45 %).
Fanny Doukhan, French country manager chez Splunk, commente :
“En à peine un an, les outils de GenAI ont conquis les salariés français. La rapidité a été telle que les entreprises n’ont pas encore eu le temps de statuer formellement sur ces outils laissant le flou s’installer entre salariés et dirigeants. Aujourd’hui, seule une poignée est formée à la prise en main de la GenAI ce qui n’est pas sans poser de questions sur la sécurité des données qui peuvent y être partagées. Si interdire ces outils semble peu plausible, réglementer son usage par un cadre précis intégrant éthique et sécurité va devenir nécessaire dans les mois prochains”.
Outre ses dernières puces d’IA basées sur l’architecture Blackwell, l’IA GROOT qui permettra d’entraîner les robots humanoïdes, NVIDIA a annoncé lors de la GTC 2024 toute une gamme de microservices d’IA générative de niveau entreprise basés sur la plateforme NVIDIA CUDA introduite en 2006. Regroupés dans la nouvelle plateforme NVIDIA AI Enterprise, ils doivent permettre aux organisations de créer et déployer des applications personnalisées en toute sécurité.
Les microservices NVIDIA sont des conteneurs logiciels téléchargeables pour le déploiement d’applications d’IA générative et le calcul accéléré. NVIDIA AI Enterprise 5.0 comprend NVIDIA NIM pour le déploiement de modèles d’IA en production et la collection de microservices NVIDIA CUDA-X.
NIM (NeMo Inference Microservices) fournit des conteneurs prédéfinis alimentés par le logiciel d’inférence NVIDIA, notamment Triton Inference Server et TensorRT-LLM, qui permettent, selon NVIDIA, aux développeurs de réduire les temps de déploiement de plusieurs semaines à quelques minutes, que ce soit dans le cloud, les centres de données ou les stations de travail accélérées par ses GPU.
Pour rappel, NVIDIA NeMo est une boîte à outils d’IA conversationnelle conçue pour les chercheurs travaillant sur la reconnaissance vocale automatique, la synthèse texte-parole, les grands modèles de langage et le traitement du langage naturel. Elle fait partie d’AI Foundations, un ensemble de services cloud permettant aux entreprises de créer leurs propres modèles d’IA génératives à partir de leurs données, qu’ils soient linguistiques ou visuels, fonctionnant sur DGX Cloud, que NVIDIA a lancé il y a tout juste un an.
Elle comprend :
Crédit Nvidia. NVIDIA NIM est un microservice d’inférence conteneurisé comprenant des API standard, du code spécifique à un domaine, des moteurs d’inférence optimisés et un environnement d’exécution d’entreprise
Regroupant des bibliothèques NVIDIA CUDA spécifiques à un domaine et du code spécialisé adapté à divers domaines tels que le langage, la parole, le traitement vidéo, les soins de santé… Il permet le déploiement de modèles de NVIDIA, A121, Adept, Cohere, Getty Images et Shutterstock, ainsi que de modèles ouverts de Google, Hugging Face, Meta, Microsoft, Mistral AI et Stability AI.
Les développeurs peuvent les tester à l’aide d’API cloud du catalogue de NVIDIA ou les héberger eux-mêmes en téléchargeant NIM, puis les déployer avec Kubernetes sur les principaux fournisseurs de cloud ou sur site.
Selon NVIDIA, les clients pourront accéder aux microservices NIM d’Amazon SageMaker, de Google Kubernetes Engine et de Microsoft Azure AI, et s’intégrer à des frameworks d’IA populaires comme Deepset, Langchain et LlamaIndex.
Conçus par les experts CUDA de NVIDIA, CUDA-X regroupe des outils de développement, des bibliothèques accélérées par GPU et des technologies packagées sous forme d’API cloud. Ses bibliothèques d’accélération logicielle font partie des principales plateformes cloud, notamment AWS, Microsoft Azure et Google Cloud et sont gratuites sous forme de téléchargements individuels ou de piles logicielles conteneurisées à partir de NVIDIA NGC.
Les développeurs peuvent les intégrer, les personnaliser et les déployer sur les GPU NVIDIA. CUDA-X AI est destiné aux applications de traitement de données et d’IA tandis que CUDA-X HPC contient des bibliothèques supplémentaires pour le calcul haute performance.
Les microservices CUDA-X incluent NVIDIA Riva pour l’IA vocale et de traduction personnalisable, NVIDIA Earth-2 pour les simulations climatiques et météorologiques haute résolution, NVIDIA cuOpt pour l’optimisation du routage et NVIDIA NeMo Retriever pour des capacités de génération augmentée (RAG) réactive pour les entreprises.
Les développeurs seraient aujourd’hui plus d’un million à les utiliser.
Bpifrance Le Lab a publié ce 14 mars une étude sur les usages que font les dirigeants des IA Génératives au sein des TPE et PME françaises. Elle révèle une utilisation encore très restreinte : 72 % des dirigeants ayant répondu à son enquête n’utilisent pas ces outils par choix, n’en trouvant pas l’usage.
L’étude de Bpifrance Le Lab repose sur une enquête en ligne menée entre le 16 novembre et le 5 décembre 2023 auprès de 40 000 dirigeant(e)s de PME-TPE françaises de 10 à 249 salariés des secteurs marchands non agricoles et réalisant moins de 50 M€ de chiffre d’affaires. Sur les 3 077 d’entre eux ayant répondu, 66% étaient à la tête de PME et les 34% restants de TPE.
Des entretiens sont venus l’enrichir : 6 auprès de dirigeants d’entreprises, 6 auprès d’enseignants-chercheurs ou d’experts des problématiques des IA Génératives.
Selon l’enquête, seuls 3% des dirigeants de TPE/PME en font un usage régulier et 12% un usage occasionnel.
L’utilisation varie selon les secteurs et atteint 24% parmi les dirigeants du secteur des services. Les moins familiers avec les IA génératives sont les dirigeants des secteurs de la construction (4%) et des transports (5%), alors que les dirigeants de l’industrie et du commerce sont proches de la moyenne (respectivement 12% et 11% à les utiliser de manière régulière ou occasionnelle).
Les dirigeants de PME utilisent légèrement plus l’IA générative que ceux de TPE (20 % contre 15 %), ceux de PME de plus grande taille (100-249 collaborateurs) se démarquant : ils sont 28 % à les utiliser.
Si 13% prévoient de le faire prochainement, la grande majorité des dirigeants déclarent ne pas vouloir utiliser les IA génératives :
Leurs collaborateurs pourraient toutefois le faire sans leur autorisation : un sondage Ifop-Talan de mai 2023 a révélé que 68% des Français qui utilisent les IA génératives en entreprise le cachent à leur supérieur hiérarchique.
Interrogés sur les raisons pour lesquelles ils n’utilisent pas les IA génératives, les dirigeants déclarent :
Parmi les autres réponses citées, la non-connaissance des IA génératives l’est à 8% tandis que 7% évoquent un manque de moyens financiers.
Parmi les 15% des dirigeants utilisant les IA génératives, la majorité le font pour des recherches et l’analyse de données (56%) mais aussi pour la génération de textes (54%) notamment dans des campagnes de communication, la rédaction de textes légaux ou encore dans l’élaboration de documents administratifs.
34% s’en servent pour la traduction, 28% pour la génération de contenus visuels, 17% pour la prospection commerciale, seulement 11% le font pour l’aide à la production.
Quelques-uns d’entre eux, notamment dans le secteur des services, commencent à déployer ces outils pour les processus cœur de métier, en mettant l’IA générative dans le
business model.
On peut retrouver les témoignages de dirigeants de ces catégories dans l’étude ainsi que des analyses par secteur.
Elise Tissier, Directrice de Bpifrance Le Lab, conclut :
“L’émergence des intelligences artificielles promet des changements et des opportunités dans le quotidien de tous les métiers, en particulier intellectuels, et quel que soit le secteur. Cette étude témoigne de l’usage limité qu’en font une majorité des dirigeants des TPE et PME françaises. Il est urgent d’investir dans les compétences, avec plus de formations pour comprendre les IA avec leurs atouts et leurs limites, et pour pouvoir les intégrer à un niveau bien plus élevé dans les bureaux de travail et les business models”.
Retrouver l’intégralité de l’étude ici
Devoteam, un cabinet de conseil spécialisé dans les plateformes cloud, l’IA, la cybersécurité, la data et le développement durable, vient de publier la troisième édition de son TechRadar présentant les 150 technologies qui feront la différence en 2024 : 1/3 d’entre elles sont liées à l’IA ou pilotées par celle-ci.
Créée en 1995, présente dans plus de 25 pays, Devoteam, une ESN française, accompagne ses clients dans leur transformation digitale durable. Son TechRadar 2024, fruit du travail de 96 Tech Leaders au sein du Groupe, cartographie 150 technologies émergentes dans le monde numérique, classées par domaines stratégiques et selon leur degré de maturité, allant de “procéder avec prudence” à “adopter “, ce qui permet aux organisations de mieux appréhender les défis technologiques et de prendre des décisions éclairées.
L’édition 2024 ne se limite pas seulement à l’IA et explore la GenAI, alimentée par l’innovation cloud et l’abondance des données, présente dans toutes les catégories du TechRadar. Selon les experts de Devoteam, l’émergence rapide de la GenAI oblige les entreprises à reconsidérer d’urgence leur stratégie technologique, à réévaluer leurs priorités et à ajuster leur feuille de route en conséquence.
Gert Jan van Halem, CTO du groupe Devoteam, commente :
“Nous sommes à l’aube d’une ère où les technologies, que ce soit dans le domaine de l’informatique, de la communication, de la santé ou de l’industrie, sont inévitablement marquées par l’omniprésence de l’intelligence artificielle. De nos jours, il est de plus en plus évident que les technologies émergentes sont soit intrinsèquement dotées de capacités génératives d’IA, soit considérablement améliorées par des systèmes intelligents”.
Selon le radar, la GenAI va se répandre de plus en plus rapidement dans tous les domaines d’application via des fonctionnalités intégrées aux outils habituels. Cependant, il s’agit d’une transformation à double tranchant qui présente des opportunités mais qui introduit également de nouveaux risques à gérer. L’avenir des entreprises dépendra en grande partie de leur capacité à anticiper une augmentation probable de la productivité grâce à la GenAI tout en contrôlant les risques inhérents à sa mise en œuvre, tels que la sécurité, l’éthique et les ressources humaines.
Gert Jan van Halem poursuit :
“Les entreprises devront disposer d’un environnement technique qui permette à l’IA de déployer tout son potentiel. Parmi les prérequis, la transition vers le cloud et la mise en place d’une gestion rigoureuse des données sont des priorités. L’avènement de GenAI nécessitera également de nouvelles compétences, à la fois pour développer de nouvelles solutions et pour les utiliser judicieusement”.
Les projets se concentrent sur la rationalisation, l’optimisation et l’efficacité opérationnelle plutôt que sur l’innovation et la conquête de nouveaux marchés. Les entreprises privilégient les solutions éprouvées qui garantissent un retour sur investissement rapide : la GenAI apparaît comme une réponse efficace pour atteindre ces objectifs de productivité.
Pour l’intégrer dans leurs processus, elles se tournent vers des outils d’aide au développement fournis par les hyperscalers (Gemini de Google, GitHub Copilot de Microsoft, Code Whisperer d’Amazon, etc.) et des principaux éditeurs de logiciels (Einstein for Developers de Salesforce et Now Assist de ServiceNow).
Le TechRadar constate une adoption continue des plateformes de données dans le cloud. Pendant ce temps, les fournisseurs de technologies améliorent leurs solutions pour faciliter l’utilisation optimale des données, encourager le partage interne et externe, intégrer des données tierces et traiter efficacement les données non structurées.
Cependant, cette adoption est accompagnée de préoccupations organisationnelles tournant autour de la gestion des données et de leurs utilisations, telles que la gouvernance, la conformité, la confidentialité, la souveraineté et l’éthique. Des solutions technologiques émergent pour répondre à ces défis, facilitant la définition, l’application et le contrôle des règles, en particulier avec des données, des infrastructures et des organisations plus vastes et plus diversifiées, parmi elles AirByte, DatGalaxy et ThoughtSpot.
Avec des environnements cloud de plus en plus complexes et diversifiés, les considérations architecturales suscitent un regain d’intérêt. Kubernetes reste essentiel pour développer des applications cloud natives, tandis que de nouvelles solutions émergent dans cet écosystème dynamique, comme Kyverno et Submariner.
L’introduction de l’IA pour gérer la complexité croissante des environnements cloud, notamment dans le contexte des clouds souverains, est attendue dans les prochains mois, ce qui représentera une avancée majeure dans ce domaine en constante évolution.
Les éditeurs de logiciels d’hyper automatisation ont rapidement compris le potentiel de la GenAI et ont commencé à enrichir leurs portefeuilles en intégrant de grands modèles de langage (LLM), propriétaires ou open-source, dans leurs interfaces conversationnelles.
Parmi les exemples, les experts de Devoteam citent Einstein GPT de Salesforce, Now Assist de ServiceNow, Copilot de Microsoft, Bard et Gemini de Google, Project Morpheus d’Outsystems, entre autres. Cependant, dans ce domaine, l’IA générative n’en est encore qu’à ses débuts, entravée par des facteurs tels qu’un manque de compétences, une maturité technologique insuffisante et des données cloisonnées.
Au fur et à mesure que les entreprises modernisent leurs systèmes d’information et adoptent massivement le cloud, la sécurité de celui-ci devient cruciale. Malgré les niveaux élevés de sécurité fournis par les fournisseurs de services cloud, des incidents récents ont mis en évidence le besoin de solutions supplémentaires. Deux points clés sont la sécurité des environnements multicloud et la gestion des identités et des accès (IAM).
Des technologies telles que Active Roles, JumpCloud et Akeyless, introduites dans TechRadar 2024, répondent à ces problèmes. L’IA générative sera utilisée à la fois par les attaquants et les défenseurs, ce qui pourrait conduire à des fraudes plus sophistiquées du côté des attaques, tandis que du côté de la défense, elle permettra une détection automatisée des incidents. Microsoft Security Copilot en est un exemple, signalant une tendance majeure cette année.
Les technologies actuelles, en particulier les plateformes de données basées sur le cloud, permettent aux entreprises de créer leurs propres solutions de reporting et de gestion environnementales, notamment Boavizta, Granulate ou planA. Le choix entre construire ou acheter dépend de l’activité, de l’organisation et de la maturité de l’entreprise, avec une préoccupation centrale pour des données abondantes et dispersées. L’automatisation joue un rôle essentiel dans l’accélération de la collecte de données.
Quant à l’IA, elle sera précieuse pour gérer la complexité des sources, identifier les axes d’optimisation et intégrer les aspects environnementaux dans la prise de décision. Elle pourrait également contribuer à des processus et des produits plus économes en ressources, mais, en raison de ses besoins en ressources informatiques, il sera nécessaire de surveiller son rapport coûts/avantages environnementaux pour le déterminer.
Télécharger le TechRadar ici
GenAI-principal-moteur-innovation-TechRadar-Devoteam-2024
Accenture, entreprise internationale de conseil et de technologies a non seulement annoncé cette semaine un partenariat avec la licorne canadienne Cohere, mais également l’acquisition d’Udacity, qui viendra apporter son expertise pour LearnVantage, une plateforme d’apprentissage annoncée mardi, dans laquelle Accenture investira 1 milliard de dollars sur trois ans afin d’accompagner ses clients dans l’acquisition des fondamentaux de l’IA.
Cohere est une start-up d’IA d’entreprise de premier plan basée à San Francisco et à Toronto, avec un centre de recherche clé à Londres. “Command”, son modèle phare, est un modèle de génération de texte formé pour les applications métier telles que le résumé, la rédaction, le dialogue, l’extraction et la réponse aux questions. Tout comme “Embed”, un modèle de compréhension de texte, qui peut être utilisé pour les tâches de recherche, de clustering ou de classification dans plus de 100 langues, il est disponible sur Amazon Bedrock, le service de modèles de fondation d’AWS.
Dans le cadre du partenariat avec Accenture, Cohere apporte ses deux modèles Command et Embed, mais également Rerank, un outil qui vise à améliorer les résultats de recherche en effectuant une recherche sémantique plus approfondie, ainsi que ses capacités de génération augmentée par récupération (RAG). De son côté, Accenture fournit son expertise en matière de cloud, de données et de secteur.
Les entreprises clientes d’Accenture travailleront avec Cohere pour développer des modèles personnalisés avec des ajustements précis basés sur des connaissances spécifiques au domaine et des ensembles de données d’entraînement propriétaires.
Alors qu’il a annoncé en juin dernier un investissement de 3 milliards de dollars sur trois ans dans la data et l’IA, Accenture va investir un milliard de dollars supplémentaires pour LearnVantage, afin de répondre à la demande croissante de compétences technologiques, notamment en IA générative.
La plateforme sera disponible une fois que l’acquisition d’Udacity, dont le montant n’a pas été divulgué, sera finalisée. Cette entreprise californienne, fondée en 2011, propose des programmes éducatifs en ligne dans des domaines tels que l’IA, la science des données, le cloud, la programmation, le marketing numérique et les systèmes autonomes. Ses cours, dispensés en anglais, arabe, coréen et espagnol, permettent aux apprenants d’acquérir de nouvelles compétences technologiques et de les appliquer dans des projets réels. La plateforme encourage une approche d’apprentissage par la pratique, essentielle pour maîtriser les concepts et les technologies émergentes.
Les 230 employés d’Udacity rejoindront Accenture LearnVantage qui proposera des programmes d’apprentissage technologique sur mesure et des services gérés pour les capacités d’apprentissage propres à un client. La plateforme fournira également des programmes de Nanodegree, des programmes en ligne certifiés conçus pour fournir aux utilisateurs une expérience pratique et des compétences pertinentes pour l’industrie dans des domaines spécialisés.
Accenture LearnVantage travaillera avec des partenaires de l’écosystème technologique, notamment Amazon Web Services, Google Cloud et Microsoft, pour fournir du contenu IA générative, une formation technologique pertinente pour l’industrie et des certifications cloud pour leurs clients communs. Il collaborera également avec d’autres partenaires d’apprentissage de classe mondiale, dont Pluralsight, Coursera, Workera et Skillsoft.
Kishore Durg, responsable mondial d’Accenture LearnVantage, commente :
“La montée rapide de l’IA générative a accru le besoin de formation et de développement des compétences de nos clients dans le cloud, les données et l’IA alors qu’ils construisent leur socle numérique, essentiel pour la réinvention. Accenture LearnVantage aidera non seulement nos clients à faire progresser leurs objectifs commerciaux, mais également à aider leurs collaborateurs à développer les compétences dont ils auront besoin pour les prochaines vagues de changement technologique”.
Comment Accenture veut accélérer l'adoption de la GenAI au sein des entreprises
Fondée en 1935, Fujitsu est une entreprise japonaise multinationale spécialisée dans les technologies de l’information et de la communication (TIC). Sa culture d’entreprise repose sur les valeurs de confiance, innovation et durabilité. Présente dans plus de 100 pays, comptant près de 130 000 employés, Fujitsu favorise la diversité et l’inclusion au sein de ses équipes, en respectant les différences culturelles et en encourageant le partage des connaissances entre génération.
Si Fujitsu s’est concentré initialement sur le matériel téléphonique, il s’est tourné vers le secteur informatique dans les années 1950, notamment avec le développement du premier ordinateur japonais, le FACOM 100 et sa commercialisation en 1954. Son acceptation de la normalisation internationale lui a permis de renforcer sa présence mondiale dans les années 1970.
Au fil des années, Fujitsu a consolidé sa position en proposant une gamme complète de logiciels et de services informatiques, tout en continuant à innover dans des domaines tels que les serveurs, le stockage de données, les solutions cloud et les appareils informatiques clients.
Alors qu’elle investit massivement dans la recherche et le développement pour rester à la pointe de l’innovation technologique, la société s’intéresse dans les années 2010 au cloud computing, l’IA, l’IoT et la cybersécurité. En mars 2017, elle inaugure un centre d’excellence en IA au sein de l’incubateur de l’Ecole polytechnique à Paris.
En mars 2021, le supercalculateur Fugaku, développé conjointement par RIKEN et Fujitsu depuis 2014, est achevé. La gamme de services et de solutions Fujitsu s’adresse depuis les années 2020 à cinq technologies clés : Informatique, Réseaux, IA, Données et sécurité et Technologies convergentes.
En mai 2023, elle annonce Fujitsu Kozuchi, une plateforme d’IA s’adressant à un large panel d’industries : production, retail, finance et santé.
Elle comprend les outils et les composants logiciels les plus aboutis de Fujitsu : la solution Fujitsu AutoML pour la génération automatisée de modèles de machine learning, Fujitsu AI Ethics for Fairness pour tester l’équité des modèles d’IA, l’intelligence artificielle de Fujitsu pour la recherche des causes et Fujitsu Wide Learning pour simuler les processus de découverte scientifique, ces outils s’accompagnent d’un accès simplifié aux logiciels libres (OSS) et aux technologies d’IA des entreprises partenaires.
Fujitsu investit également dans l’informatique quantique. La société a notamment développé avec l’université d’Osaka une nouvelle architecture informatique quantique et vise à devenir cette année la première entreprise japonaise à fournir des ordinateurs quantiques pour des projets de recherche grâce à une collaboration avec l’institut de recherche scientifique Riken.
L’engagement de Fujitsu envers l’inclusion, la diversité, l’équité et la formation contribue à créer un environnement de travail où chaque employé est valorisé, respecté et soutenu dans son développement professionnel, tout en renforçant la confiance des clients dans l’entreprise et ses capacités.
Futjitsu déclare sur son site :
“Chez Fujitsu, nous ne pouvons instaurer la confiance dans la société par l’innovation que si nous faisons confiance à nos employés pour fournir des solutions qui apportent un changement durable. Fujitsu est un endroit où tout le monde est digne de confiance, c’est un endroit où travailler à votre façon est la bonne façon et où faire ce qu’il faut est tout. C’est également là que nous réussissons ensemble dans une entreprise technologique mondiale de premier plan”.
Dès 2008, Fujitsu a mis en place un bureau pour promouvoir la diversité. La responsabilité sociale est pour elle tout aussi importante que la responsabilité environnementale.
Karine Garcini, directrice générale de Fujitsu France, expliquait à Cadremploi l’an passé :
“Au Japon, le rapport au travail et à l’entreprise est différent d’en France. Quand ils sortent de l’école, les jeunes font un choix d’entreprise et ils y restent entre 20 et 25 ans. Le turn over y est donc très faible. L’entreprise a une réelle mission sociale jusqu’au départ à la retraite à 65 ans.”
Sur les 300 employés français, 1/3 a plus de 55 ans. Une formation continue leur permet de se réorienter en interne.
Karine Garcini ajoutait :
“On a par exemple formé au no code et low code des développeurs et des chefs de projet dev seniors qui avaient développé des technos il y a 25 ans, aujourd’hui dépassées. Les retours des clients et des managers sont bons”.
Selon elle, la mixité intergénérationnelle est essentielle chez Fujitsu, car elle permet de capitaliser sur le savoir-faire des seniors et de le transmettre aux nouvelles générations. Cette approche renforce la confiance des clients, qui bénéficient ainsi de l’expérience et de l’expertise accumulées au fil du temps dans la relation commerciale et la gestion de projet.
Fujitsu propose également des opportunités de formation pour les jeunes, notamment à travers son programme pour les jeunes diplômés.
Vous pouvez postuler en téléchargeant votre CV, en répondant à quelques questions et en acceptant la déclaration de confidentialité des données de Fujitsu.
Étape 2 : Entretien Téléphonique Si votre candidature semble correspondre au poste vacant, l’un de ses recruteurs internationaux vous contactera pour un entretien téléphonique. Cette étape vous permettra de discuter plus en détail de votre expérience, de vos compétences et de votre adéquation avec le poste.
Étape 3 : Entretien Physique Si votre entretien téléphonique est concluant, vous serez invité à participer à un entretien en personne ou par téléphone avec le responsable du recrutement ou l’équipe de direction concernée. En fonction du type de poste auquel vous avez postulé, un deuxième ou un troisième entretien peut être prévu.
Étape 4 : Évaluation Certains postes peuvent nécessiter une évaluation en ligne pour évaluer vos compétences spécifiques ou vos aptitudes à réussir dans le rôle pour lequel vous postulez. Cette évaluation peut être sous forme de tests psychométriques, de mises en situation ou d’autres méthodes d’évaluation.
Étape 5 : Références Une fois que votre candidature a franchi avec succès les étapes de l’entretien et de l’évaluation, Futjisu procédera à des vérifications de références pour confirmer les informations fournies dans votre CV et évaluer votre adéquation culturelle avec notre entreprise.
Étape 6 : Offre Si vous êtes retenu pour le poste, une offre d’emploi officielle vous sera envoyée par courrier électronique. Cette offre comprendra des détails sur le poste, le salaire, les avantages et d’autres conditions d’emploi. Vous aurez également des instructions sur la façon de renvoyer votre offre signée et les documents demandés.
Fujitsu-entreprise-innovante-durable-inclusive
La start-up française Bioptimus, fondée par d’anciens chercheurs de Google DeepMind et des experts d’Owkin est sortie hier du mode furtif avec l’annonce d’une levée de fonds en amorçage de 35 millions de dollars menée par Sofinnova Partners et Bpifrance, via son fonds Large Venture. Elle a pour ambition de révolutionner notre compréhension de la biologie grâce à l’IA générative et travaille au développement d’un modèle de fondation qui “connecte la biologie à ses différentes échelles – des molécules aux cellules, tissus et organismes entiers”.
Les autres investisseurs de ce tour de table sont les fonds internationaux basés en France Frst Capital et Cathay Innovation, ainsi qu’Headline, Hummingbird, NJF Capital, Owkin, Top Harvest Capital, et l’entrepreneur de renom Xavier Niel, qui a notamment créé Free et Station F.
La start-up est incubée depuis fin 2023 à Paris au sein de la licorne franco-américaine Owkin, spécialisée dans l’IA et l’apprentissage fédéré appliqué à la recherche médicale, et dirigée par Jean-Philippe Vert, l’un de ses cofondateurs, Directeur de la R&D chez Owkin et ancien responsable de la recherche chez Google Brain. Les autres cofondateurs sont Rodolphe Jenatton, Zelda Mariet, Felipe Llinares, David Cahané et Eric Durand.
Jean-Philippe Vert déclare :
“L’application des modèles fondamentaux et de l’IA générative à la biologie va profondément transformer la science. En utilisant la puissance de ces modèles sur des bases de données vastes et multimodales, nous pourrons mieux saisir les mécanismes biologiques complexes restés jusqu’à présent méconnus. Cette compréhension holistique de la biologie à différentes échelles sera cruciale pour propulser les sciences biomédicales et environnementales vers de nouveaux horizons”.
Pour entraîner ce modèle de fondation, Bioptimus aura accès aux données fédérées d’Owkin. La licorne qui s’est donnée pour mission d’utiliser l’IA afin de découvrir et développer de meilleurs traitements pour les besoins médicaux non satisfaits, à commencer par la lutte contre le cancer, collabore avec de grands hôpitaux comme l’Institut Curie, le Centre Léon Bérard, Gustave Roussy, l’hôpital Bicêtre AP-HP mais également avec des hôpitaux universitaires internationaux.
L’apprentissage fédéré permet de se connecter en toute sécurité à des ensembles de données multipartites décentralisés et de créer des modèles d’IA sans mise en commun des données, ce qui résout le problème de la confidentialité des patients et de la protection des données.
Bioptimus pourra donc entraîner son modèle de fondation en toute confiance afin d’alimenter les percées scientifiques et d’accélérer l’innovation dans la biomédecine et au-delà. Pour cela, elle utilisera l’infrastructure informatique d’Amazon Web Services, qui lui fournira les ressources nécessaires pour l’entraîner et le déployer.
Edward Kliphuis, associé chez Sofinnova Partners, conclut :
“Les modèles fondamentaux en biologie représentent un changement de paradigme. Ils ouvrent la voie à une médecine personnalisée sans précédent, captant l’unicité de chaque individu tout en exploitant la somme des connaissances collectives. Ce qui rend Bioptimus unique est l’association d’un accès inégalé et transparent aux données, avec des talents exceptionnels et une puissance de calcul considérable. Forts de l’expertise approfondie de Sofinnova dans le domaine des sciences de la vie et de notre vaste réseau, nous sommes prêts à redéfinir l’avenir de cette industrie”.
Tout juste créée, Bioptimus lève 35 millions de dollars pour appliquer l'IA générative à la biologie
Alors que Bruno Le Maire vient d’annoncer 10 milliards d’économies supplémentaires sur le budget 2024, le maquis des plus de 400 niches fiscales reste intouché. Pourtant, nombre d’entre elles sont particulièrement coûteuses et n’apportent pas grand-chose à l’économie française. Pire, elles peuvent même avoir des effets pervers, comme la création de trappes à bas salaires. A l’occasion de la journée mondiale pour la justice sociale, Attac France publie une note riche en propositions pour réformer en profondeur le système fiscal pour le rendre plus équitable. Extraits.
Pour que chacun·e contribue à hauteur de ses facultés, comme le stipule l’article 13 de la Déclaration des Droits de l’Homme du 26 août 1789, le système fiscal doit être progressif. L’objectif est en effet de dégager des recettes publiques et de réduire les inégalités. Ceci doit permettre aux personnes les plus pauvres de contribuer faiblement, puisque leur revenu leur est vital pour subvenir, parfois avec difficulté, aux besoins essentiels, et aux personnes les plus aisées de contribuer plus fortement.
Or, les politiques fiscales menées en France depuis de longues années, et singulièrement depuis 2017, ont poursuivi une direction opposée : elles ont largement favorisé l’explosion des superprofits et l’accumulation des ultra-riches. Cette tendance n’est certes pas spécifique à la France. La concurrence fiscale et sociale, qui se traduit par un affaiblissement de la progressivité de l’imposition des revenus et une baisse de la fiscalité du patrimoine et de l’imposition des entreprises, bénéficie largement aux personnes les plus riches. Un rapport récent d’Oxfam France montrait ainsi que « les 1 % les plus riches ont accaparé près des deux tiers des 42 000 milliards de dollars de nouvelles richesses créées depuis 2020, soit près de deux fois plus que les 99 % restants ».
Les contre-réformes fiscales pèsent par ailleurs lourdement sur les budgets publics et justifient des politiques de rigueur budgétaire qui frappent directement les catégories moyennes et populaires. Ainsi, en 2021, les inégalités ont augmenté nettement alors que le nombre de personnes vivant sous le seuil de pauvreté atteignait 9,1 millions. Ces politiques bloquent également les investissements dans la bifurcation sociale et écologique. Pour financer les urgences sociales et écologiques, il faut une répartition de la charge fiscale qui soit plus progressive.
La mise en place d’une taxe sur les superprofits, d’une taxation unitaire des multinationales, d’un ISF rénové, d’un renforcement des droits de succession vont dans ce sens. À ces mesures doit s’ajouter une refonte en profondeur du système fiscal pour le rendre plus progressif, et donc plus juste. Une première piste pour améliorer la progressivité de la charge fiscale consiste à réduire le coût et le nombre de mesures dérogatoires, ou encore des « cadeaux fiscaux ». Une véritable mise à plat des niches fiscales et sociales serait nécessaire.
Le coût des 465 « niches fiscales » recensées par la Cour des comptes en 2023 aurait atteint 94,2 milliards d’euros sur l’année 2022. Un coût colossal auquel il faut ajouter celui de mesures qui ne sont plus considérées comme des « niches fiscales », mais qui représentent pourtant un sérieux manque à gagner pour les recettes de l’État. Il en va ainsi notamment du régime de groupe de sociétés « mère fille » et de la « niche Copé » (une exonération de plus-valus en matière d’impôt sur les sociétés).
Bien que non évaluées depuis 2018, ces mesures représentent respectivement un coût de 17,6 milliards et 7 milliards d’euros. Au final, le coût de l’ensemble de ces mesures fiscales dérogatoires avoisine donc les 120 milliards d’euros. De nombreuses « niches » bénéficient aux agents économiques qui ont les moyens de les utiliser dans leur schéma de défiscalisation.
Le coût de l’ensemble de ces mesures fiscales dérogatoires avoisine les 120 milliards d’euros.
Il en va ainsi des dispositifs en matière d’épargne (logement, placements financiers) pour les ménages ou encore du crédit d’impôt recherche (7,6 milliards d’euros de manque à gagner), largement concentré sur les grandes entreprises, mais qui présente un bien mauvais bilan. Il permet surtout à ses bénéficiaires de réduire leur impôt sur les sociétés, sans effet notable sur la recherche, alors même que la recherche publique manque cruellement de moyens.
Quant aux « niches sociales », qui représentent un manque à gagner pour les caisses de la Sécurité sociale et favorisent la formation des profits, leur coût avoisine les 90 milliards d’euros. Si ces allègements procèdent de la volonté des gouvernements successifs de baisser le coût du travail pour favoriser la création d’emplois, le rapport du Comité de suivi des aides publiques aux entreprises et engagements en dresse un constat sévère.
Ces dispositifs présentent des effets pervers : ils peuvent inciter des employeurs à maintenir les salaires en dessous des seuils d’exonération, ce qui crée des trappes à bas salaires.
Pour le comité, « on ne dispose à ce jour d’aucune évaluation des effets sur l’emploi de cette politique sur l’ensemble des vingt-cinq dernières années. Enfin, on sait peu de choses sur la nature des emplois créés ou sauvegardés (par sexe, âge, diplôme, catégorie socioprofessionnelle, expérience) et sur leur ventilation par secteur d’activité ou taille d’entreprise. On ignore par ailleurs si l’efficacité de la politique allègements s’atténue à mesure que les allègements de cotisations sociales s’amplifient ». Ces dispositifs présentent en outre des effets pervers : ils peuvent inciter des employeurs à maintenir les salaires en dessous des seuils d’exonération, ce qui crée des trappes à bas salaires, maintient les inégalités et alimente la précarité.
Il faut donc passer en revue les niches fiscales et sociales pour supprimer les dispositifs dont le rapport « coût / efficacité / effets pervers » est défavorable et éventuellement maintenir ou réformer les dispositifs justes et efficaces. Pour ce faire, une meilleure procédure d’information annuelle du Parlement est indispensable. Celle-ci devrait comporter l’ensemble des dispositifs, « déclassés » ou non, rappeler la méthode d’évaluation et livrer les éléments d’analyse procédant de la « revue ».
Une clarification du périmètre des « niches » est également nécessaire, notamment concernant certains dispositifs (l’abattement de 10 % sur les revenus des retraités ou certaines demi-parts additionnelles obéissent à une logique différente des réductions et crédits d’impôt). Par ailleurs, un renforcement des contrôles est indispensable, tant par la Direction générale des finances publiques s’agissant des « niches fiscales » que par les URSSAF s’agissant des « niches sociales ».
Une telle « revue des niches » dégagerait des recettes publiques, rétablirait une meilleure progressivité de l’impôt sur le revenu et contribuerait enfin à l’équité fiscale entre grands groupes et PME. Sur les près de 200 milliards d’euros de niches fiscales et sociales, il est possible de dégager 15 à 20 milliards d’euros à court terme, davantage à moyen et long terme.
Hugging Face ne cesse d’innover : fin janvier, l’entreprise a non seulement annoncé de nouveaux LLM open-source en tant qu’agents LangChain, un partenariat stratégique avec Google Cloud, l’optimisation de StarCoder mais également Hugging Chat Assistants, une boutique de chatbots personnalisés sur Hugging Chat à l’instar de GPT Store, mais contrairement à ce dernier, ceux de Hugging Face sont gratuits et open source.
Passée au rang de licorne après une levée de fonds de 235 millions de dollars en août dernier, Hugging Face, start-up créée à Paris en 2016, continue de jouer un rôle fondamental dans l’accélération de la recherche en IA grâce à son approche open source.
Dans son article de blog le 24 janvier dernier, Hugging Face expliquait comment construire et évaluer des agents de raisonnement à usage général basés sur les grands modèles de langage (LLM) open source comme Mixtral-8x7B , en utilisant la classe ChatModel de LangChain et l’approche ReAct.
L’article du 30 janvier suivant présentait les résultats de l’optimisation de son modèle de génération de code développé en collaboration avec Service Now, StarCoder (15B) sur Intel Xeon de 4e génération, en utilisant la quantification 8 bits et 4 bits et la génération assistée. En combinant la quantification 8 bits et la génération assistée, le modèle StarCoder atteint une accélération d’inférence de plus de 7 fois par rapport au modèle de référence, sans perte de qualité.
Entre temps, Hugging Face annonçait un partenariat stratégique avec Google Cloud, afin de rendre l’IA plus accessible et plus performante pour les entreprises, en s’appuyant sur les modèles ouverts et les technologies open source.
Le partenariat vise à combiner les avantages de la plateforme ouverte de Hugging Face, qui permet aux scientifiques des données, aux ingénieurs en ML et aux développeurs d’accéder aux derniers modèles de la communauté, et de les utiliser sur la plateforme de leur choix à ceux de la plateforme Vertex AI de Google Cloud qui permet de déployer des modèles d’IA ainsi que d’assurer leur maintenance.
Il facilite ainsi l’intégration des modèles ouverts de Hugging Face dans Vertex AI et GKE (Google Kubernetes Engine) et permet aux clients de Google Cloud d’exploiter les modèles de Hugging Face et les fonctionnalités avancées de Google Cloud, comme Vertex AI et les TPU, pour développer et déployer des applications d’IA plus efficacement.
Les deux entreprises ont également annoncé qu’elles allaient collaborer sur les plans de la science ouverte, de l’open source, du cloud et du matériel, pour rendre les dernières innovations en intelligence artificielle plus accessibles à la communauté.
Le 2 février dernier, Hugging Face présentait Hugging Chat Assistants, qui permet de créer des chatbots après avoir créé un compte Hugging Face (gratuit), sa boutique fonctionne comme le GPT Store déployé en janvier dernier par Open AI.
Alors que celui-ci permet aux abonnés de ChatGPT Plus, Enterprise et de la nouvelle offre ChatGPT Team de créer leurs assistants à partir de ChatGPT, ceux de Hugging Face le seront à partir du chatbot open source Hugging Chat.
Pour le personnaliser, les utilisateurs peuvent s’appuyer sur les modèles open source Mixtral 8x7B et mistral 7B Instruct de Mistral AI, Llama-2 70B et CodeLlama 70B Instruct de Meta, Hermes 2 – Mixtral 8x7B – DPO , formé par Nous Research sur le LLM Mixtral 8x7B MoE et OpenChat 3.5.
Selon Julien Chaumond, cofondateur et CTO de Hugging Face, en à peine 3 jours, 4 000 assistants avaient été créés et 1 500 utilisateurs avaient discuté avec son propre clone “Clone of HF CTO”.
Il ajoute que suite aux premiers retours de la communauté, Hugging Face envisage d’introduire les éléments suivants :
Comment-Hugging-Face-pointe-innovation
