Alors qu’une vague d’entreprises se précipitent pour intégrer l’intelligence artificielle dans leurs opérations, Matt Wood a remarqué que les entreprises qui adoptent le plus rapidement cette technologie sont généralement décrites comme lentes à changer.
Les adoptants rapides couvrent des secteurs réglementés comme les soins de santé, les sciences de la vie, les services financiers, les assurances et la fabrication – un choc même pour quelqu’un d’aussi branché sur le monde de l’IA que Wood, vice-président mondial des produits d’IA d’Amazon Web Services.
« Si vous m’aviez dit il y a un an et demi que les compagnies d’assurance-vie vieilles de 160 ans allaient être à l’avant-garde de l’utilisation de l’intelligence artificielle, j’aurais probablement été un peu surpris, mais cela s’avère être le cas », a déclaré Wood, faisant référence à Sun Life Financial Inc. dans une interview, tout juste après une visite à Toronto pour la conférence technologique Collision.
Cette observation bouleverse les idées reçues sur l’innovation et sur les personnes disposées à adopter la technologie. Elle intervient alors que presque tous les secteurs sont aux prises avec les avancées de l’IA et réfléchissent à la manière dont la technologie peut accroître la productivité et la rentabilité.
Wood a récemment vu des compagnies d’assurance-vie se tourner vers l’IA pour examiner des polices vieilles de 90 ans et identifier les risques qu’elles pourraient poser au cours de la prochaine décennie environ, lorsqu’elles sont susceptibles d’être payées.
Les médecins ont également adopté cette technologie, l’utilisant pour retranscrire les échanges avec les patients et rédiger des résumés de rendez-vous si précis que des tests à l’aveugle ont montré que les prestataires de soins de santé les choisiraient sept fois sur dix plutôt que des résumés élaborés par des humains.
Wood soupçonne que les secteurs réglementés ont évolué plus rapidement que d’autres en matière d’IA pour plusieurs raisons.
La première découle de la mine de données dont ils disposent.
De nombreuses entreprises réglementées disposent de vastes bases de données, de rapports d’études de marché et de développement, de résultats d’essais cliniques et de dossiers de patients et d’assurance qui recèlent un grand potentiel, car ces organisations sont privées.
« Les modèles ne les ont jamais vus auparavant et, par conséquent, vous pouvez utiliser l’IA générative pour pouvoir comprendre, lire, relier les points, trouver des similitudes, trouver des différences dans ces très grandes collections de données », a déclaré Wood.
Connaître la valeur des données signifie souvent aussi comprendre ce qu’il faut pour les protéger.
Certains systèmes d’IA, par exemple, collectent, utilisent et s’entraînent sur toutes les données qui leur sont saisies, mais de nombreuses entreprises ont des politiques promettant de ne pas divulguer ou partager les informations sur les clients ou les patients.
Les industries réglementées savent déjà comment aborder ces questions épineuses d’une manière qui n’entravera pas ou ne bloquera pas les organisations dans la mise en œuvre de la technologie, ce qui accélère l’adoption de l’IA, a déclaré Wood.
« Ils ont déjà déterminé… quelles données ils ont, à quoi elles peuvent servir, par qui elles peuvent être utilisées, avec quels outils elles peuvent être utilisées, toutes ces sortes de choses », a-t-il déclaré.
Cette compréhension leur donne une longueur d’avance par rapport à d’autres organisations qui n’ont pas été confrontées à ces problèmes auparavant ou qui ne croient pas qu’il existe une solution pour elles avec l’IA.
« Il existe une sorte de schisme dans l’esprit de certains clients : pour réussir avec l’IA générative, il faut faire une sorte de compromis négatif en ce qui concerne la confidentialité des données que vous utilisez », a déclaré Wood.
« Je peux comprendre d’où cela vient. Certaines personnes ont joué un peu, disons, vite et librement avec les données qui étaient à leur disposition. »
Mais Wood insiste sur le fait qu’il existe des moyens d’équilibrer vie privée et potentiel.
De nombreuses entreprises n’utilisent l’IA qu’avec des données anonymisées ou dépersonnalisées, tandis que d’autres proposent des environnements numériques sécurisés où le personnel peut tester l’IA sans craindre une fuite de données vers le public ou former de futurs modèles.
Wood a déclaré qu’AWS, la filiale de cloud computing d’Amazon, n’utilise pas les données des clients professionnels payants pour former les modèles sous-jacents et leur donne également un contrôle total sur l’emplacement de leurs données, la manière dont elles se déplacent et le réseau sur lequel elles se trouvent. L’entreprise ne dispose pas non plus de personnel interne ou tiers chargé d’examiner les demandes de ses clients.
Outre la rapidité avec laquelle elles naviguent dans le domaine de la confidentialité des données, la dernière raison pour laquelle Wood pense que les entreprises réglementées se sont précipitées vers l’adoption de l’IA est qu’elles souhaitent ne pas être laissées pour compte par le dernier tourbillon technologique.
« Ils ont dû rester un peu à l’écart alors que la transformation numérique s’est propagée dans d’autres secteurs », a-t-il déclaré, donnant l’exemple de la manière dont les entreprises de médias et de divertissement ont été poussées en avant par les plateformes de streaming.
« Ils considèrent l’IA générative non seulement comme un moyen de rattraper leur retard, mais aussi comme un moyen de faire un bond en avant et de donner un coup d’accélérateur significatif à cette transformation numérique. »
