Pour que les modèles d'IA fonctionnent de manière optimale, ils ont besoin de vastes ensembles de données pour s'entraîner.
L'Intelligence Artificielle (IA) a fait d'énormes progrès au cours des dernières années, et l'un de ses avancements les plus marquants est l'IA générative, dont le potentiel s'étend bien au-delà de l’utilisation grand public ou ciblée sur des besoins précis.
Les applications de l'IA générative pour les entreprises sont vastes: elles peuvent être utilisées pour répondre aux questions fréquemment posées par les clients, alimenter des agents conversationnels en service client, accélérer les phases de design produits, rédiger automatiquement des rapports, créer du contenu marketing de haute qualité, et bien plus encore… et cela avec une rapidité de mise en œuvre inédite.
Les principaux acteurs technologiques, tels que Microsoft avec OpenAI, Google avec Bard, et Salesforce avec Einstein GPT, ont investi massivement dans le développement de ces modèles d'IA générative. L'écosystème évolue rapidement et de nombreuses startups et entreprises cherchent à apporter leurs propres innovations dans ce domaine en pleine expansion, pour l’instant dominé par le marché américain : sur les 10 startups d’IA générative les mieux financés en 2023, 8 sont américaines.
Pour que les modèles d'IA fonctionnent de manière optimale, ils ont besoin de vastes ensembles de données pour s'entraîner. Cela soulève des questions sur la confidentialité des données et la conformité aux réglementations. De plus, l'hébergement est une préoccupation importante: le modèle dominant reste le cloud qui rencontre parfois quelques difficultés à assurer la traçabilité des données utilisées et générées.
Si l’Europe se veut pionnière sur le sujet, en Suisse l’agenda est surtout occupé par la mise en application de la nLPD depuis le 1er septembre, qui ne donne que très peu de cadre sur l’IA.
Un projet réglementaire plus ambitieux devrait voir le jour, mais les délais restent incertains, surtout si l’on considère le décalage de 5 ans entre la mise en œuvre de la nLPD et celle de son homologue européen le RGPD qui date de 2018. La compétitivité et la crédibilité de la Suisse sur le marché mondial de l’IA est en jeu sur ces questions.
En effet, les régulateurs européens ont pris conscience de l’importance de mettre en place un meilleur encadrement de l’IA. Le Digital Services Act (DSA), en application depuis fin août, vise à rendre l’IA plus responsable et éthique. Cet été, un projet de plan pour la régulation de l’IA a démarré afin de mieux contrôler les risques et les dérives potentiels avec une mise en applications dès 2024.