Satya Nadella: les entreprises qui ne comptent que sur un seul IA risquent de ne pas survivre

JAKARTA – Le directeur général de Microsoft, Satya Nadella, a averti l’entreprise de ne pas s’appuyer uniquement sur un seul modèle d’intelligence artificielle (IA). Selon lui, cette stratégie peut faire perdre aux entreprises le contrôle des données, des processus de travail et de la capacité d’innovation, ce qui risque finalement d’menacer la survie de l’entreprise.

Dans une interview au programme Fareed Zakaria GPS diffusé sur CNN, Nadella a de nouveau insisté sur les avertissements qu'il avait été précédemment émisé au début du mois. Il a déclaré que les entreprises qui révoient toutes les données, les historiques d'interaction, jusqu'aux commandes (prompts) à un fournisseur d'IA ont fondamentalement « delegué leur mode de pensée ».

Nadella estime que les entreprises doivent conserver le contrôle complet des métadonnées chaque fois qu’elles interagissent avec un modèle d’IA. Selon lui, des informations telles que l’historique des opérations, le contexte, la mémoire et les outils de programmation doivent être séparées du modèle d’IA afin de rester une ressource de l’entreprise.

Avec cette approche, les entreprises peuvent utiliser les données qu'elles possèdent pour affiner les modèles d'IA à poids ouvert (modèle à poids ouvert) ou construire leur propre système d'IA à l'avenir.

Il a également suggéré aux entreprises de ne pas se limiter aux outils de programmation fournis directement par les fournisseurs de modèles d'IA, tels que ChatGPT Codex d'OpenAI et Claude Code d'Anthropic.

En guise d’alternative, Nadella encourage l’utilisation d’une couche indépendante appelée passerelle IA. Selon lui, cette approche permet aux entreprises d’utiliser différents modèles d’IA selon les besoins sans dépendre d’un seul fournisseur.

« Si un jour l’un des modèles n’est plus disponible, l’entreprise conserve le contrôle total du système et de ses flux de travail », a déclaré Nadella.

Au-delà de la question de la dépendance aux fournisseurs (vendor lock-in), Nadella a également souligné les risques de concurrence qui apparaissent lorsque les entreprises partagent leurs processus internes avec des fournisseurs d'IA.

Selon lui, lorsque les entreprises intègrent des agents IA profondément dans leurs opérations, les fournisseurs de modèles IA peuvent comprendre le fonctionnement de l’entreprise. Cette condition est considérée comme ouvrant la porte aux fournisseurs d’IA pour proposer des services similaires en concurrence directe.

Cette perspective est conforme aux inquiétudes que le capital-risqueur Jason Calacanis avait été précédemment émise. En mai, Calacanis a rappellé aux fondateurs d’entreprises de start-up membres de Y Combinator de faire attention à recevoir des credits d’utilisation gratuits d’IA d’OpenAI.

Il estime que l’utilisation de ces installations peut offrir aux fournisseurs d’IA la possibilité d’étudier les produits que les startups développent, puis de proposer des fonctions similaires directement sur leur plate-forme.

Cela dit, Nadella a fait une distinction entre cette approche entre les clients corporatifs et les utilisateurs individuels. Lorsqu'il a été questionné sur la protection des données personnelles des consommateurs, il a déclaré que le partage des données faisait partie de l'échange de valeur courant dans les services numériques gratuits, similaire au modelé d'affaires de l'Internet soutenu par la publicité.

D'autre part, Microsoft a également des intérêts commerciaux dans l'écosyst́eme d'IA. En plus d'être investisseur dans OpenAI et Anthropic, la société fournit des services d'infrastructures informatiques dans le cloud et des passerelles d'IA que les entreprises peuvent utiliser pour gérer différents modèles d'IA.

Bien qu’il y ait des intérêts commerciaux, Nadella estime que la flexibilité dans le choix du modèle d’IA sera un facteur important pour les entreprises au milieu de l’utilisation croissante de modèles d’IA à poids ouvert qui sont considérés comme plus efficaces tout en donnant plus de contrôle sur les données et les flux de travail internes.