Où en sont vraiment les PME suisses avec l’IA, octobre 2024
Un bref état des lieux : ce qui a changé en douze mois, ce qui n’a pas bougé, et les trois questions à régler avant tout achat.
Il y a un an, la question de l’IA dans la plupart des PME suisses était simple : avons-nous le droit d’utiliser ChatGPT ? En octobre 2024, la question est plus difficile et plus utile. Quelles tâches quotidiennes un modèle de langage sait-il vraiment faire, et qu’advient-il de nos données en chemin ?
Ce blog suivra la seconde question. Des articles courts, datés, sans emphase, écrits pour des entreprises de dix à deux cents personnes et non pour des laboratoires de recherche.
Ce qui a changé en douze mois
Les modèles réfléchissent avant de répondre. Le 12 septembre 2024, OpenAI a publié o1, le premier modèle largement disponible qui prend le temps de dérouler un raisonnement avant de répondre. Il est plus lent et plus cher — et nettement meilleur sur les tâches en plusieurs étapes.
Le coût par réponse a baissé. À sa conférence développeurs du 1er octobre 2024, OpenAI a introduit la mise en cache des invites : 50 pour cent de rabais sur le texte d’entrée que le modèle vient de voir. Pour une application qui renvoie le même contexte toute la journée, ce n’est pas une erreur d’arrondi.
Les petits modèles sont devenus utilisables. Llama 3.2 de Meta, publié le 25 septembre 2024, comprend des variantes qui tournent sur un ordinateur portable. Héberger un modèle soi-même a cessé d’être un projet de recherche.
Ce qui n’a pas bougé
Les parties ingrates d’une PME suisse sont exactement là où elles étaient. Les données de base vivent dans cinq systèmes. Les offres sont assemblées à la main depuis un vieux fichier Word. Les factures fournisseurs sont saisies ligne par ligne dans la comptabilité.
Un modèle qui écrit un français élégant ne connaît ni vos prix, ni vos conditions de livraison, ni le client qui en est à son troisième rappel. La capacité seule ne comble pas cet écart.
Trois questions avant tout achat
- Quelle tâche, précisément ? Nommez-en une. « L’IA pour l’entreprise » n’est pas un projet, c’est une ligne budgétaire sans responsable.
- Où vont les données ? Quel fournisseur, dans quel pays, conservées combien de temps, utilisées pour l’entraînement ou non.
- Qui contrôle le résultat ? Une réponse que personne ne vérifie n’est pas du temps gagné. C’est un risque qui a changé de bureau.
Si ces trois réponses ne viennent pas en deux minutes, le pilote n’est pas prêt, quelle que soit la qualité de la démonstration.
Prochain article : pourquoi le 1er octobre a compté davantage pour votre budget que n’importe quel lancement de modèle cette année.