Dans le domaine en constante évolution des Life Sciences, 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 ? Ce défi s’est complexifié avec l’avancée rapide de la technologie. Un exemple frappant est la croissance fulgurante de ChatGPT, qui a atteint 100 millions d’utilisateurs en seulement deux mois – un rythme inédit même pour des géants comme TikTok. Ce changement radical a transformé fondamentalement notre façon de faire des affaires. Cependant, les grandes entreprises découvrent que l’adoption de l’IA est aujourd’hui freinée par trois obstacles principaux.
Les trois obstacles à l’adoption de l’IA
1. Confiance
Il existe des doutes quant à savoir si l’IA remplacera nos emplois, et quant à la fiabilité des systèmes d’IA en raison des erreurs possibles, des biais et d’un manque de transparence. Pourtant, l’IA offre de nouvelles opportunités. En automatisant certaines tâches, elle permet aux employés de se concentrer sur des activités plus stratégiques et créatives. De plus, l’IA renforce les prises de décision grâce à des analyses de données avancées et favorise la personnalisation, alignant ainsi mieux les produits et services sur les besoins individuels des clients. Pour renforcer la confiance dans l’IA, il est essentiel de garantir la transparence, de définir des lignes directrices éthiques et d’assurer une implication humaine continue.
2. Compétences
L’IA générative (GenAI) déplace l’attention des compétences traditionnelles de programmation et de gestion de données vers des « compétences humaines » comme l’ingénierie de prompt. L’ingénierie de prompt consiste à créer des instructions ou des questions efficaces pour guider un système GenAI, en mettant l’accent sur la formulation d’une entrée précise pour obtenir les résultats souhaités. La combinaison de compétences techniques et humaines reste cruciale. La capacité à formuler des prompts puissants tout en comprenant la technologie derrière l’IA permet d’appliquer et d’optimiser efficacement les solutions d’IA pour relever des défis et répondre à des besoins spécifiques.
3. Risques
Les risques et les défis réglementaires sont également présents. Des inquiétudes surgissent quant aux implications éthiques de l’IA : quelles utilisations sont acceptables et lesquelles ne le sont pas ? De plus, de nouvelles menaces, telles que les attaques par injection de prompt, soulignent la nécessité de mesures de sécurité strictes pour éviter les abus. Les entreprises doivent non seulement anticiper ces risques, mais aussi travailler de manière proactive à la mise en place de stratégies efficaces pour les maîtriser et maintenir la confiance dans l’IA.
Comment alors élaborer et exécuter une stratégie d’IA gagnante ? Pour cela, les organisations doivent se concentrer sur deux domaines clés : choisir les bonnes batailles et établir des fondations solides pour favoriser l’adoption de l’IA.
Choisir les bonnes batailles
Il est tentant de se laisser distraire par de nouveaux outils et les initiatives des concurrents, mais il est essentiel de rester concentré sur les objectifs de l’entreprise lors de l’élaboration d’une stratégie. 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 suffisamment flexible pour s’adapter rapidement aux changements. Les organisations doivent prendre des décisions rapides, ce qui nécessite un cadre de prise de décision clair, intégrant des questions comme : ce cas d’utilisation soutient-il nos objectifs ? L’IA peut-elle relever ce défi ? Avons-nous les capacités nécessaires ? Ce projet respecte-t-il nos directives en matière d’IA et offre-t-il un retour sur investissement suffisant ?
Établir des fondations solides
L’IA et les données peuvent transformer les opérations dans les sciences de la vie, en particulier en R&D. Les partenariats écosystémiques, comme les collaborations entre entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques, sont essentiels pour l’accès aux informations, aux réseaux et aux compétences. L’IA générative déplace la priorité des compétences techniques vers des compétences créatives et décisionnelles, comme la conception d’interactions plus humaines. On prévoit une demande croissante d’expertise en anthropologie, sociologie, psychologie et design. De solides bases de données sont également indispensables, surtout compte tenu des volumes importants de données qu’exige l’IA générative. Un environnement de données bien géré accélère le retour sur investissement et garantit que la sécurité et la confidentialité demeurent au cœur de la stratégie.
Conclusion
Nous nous trouvons actuellement à un point de bascule où l’IA, en particulier les grands modèles de langage, transforme profondément le secteur des sciences de la vie. Les organisations qui ne sauront pas adopter l’IA à grande échelle seront devancées par des entreprises concurrentes plus innovantes. Pour le secteur belge des sciences de la vie, il est crucial d’adopter une stratégie d’IA, avec une approche flexible et des bases de données solides. La collaboration avec des innovateurs locaux peut également aider à exploiter l’expertise nécessaire 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 les services offerts par Cognizant, veuillez cliquer ici.