L’intelligence artificielle se déploie dans tous les départements des entreprises, avec des gains de productivité importants. Mais son adoption soulève des choix très concrets : quelles données confier à quels acteurs ? Quelle dépendance technologique accepter ? Quel impact environnemental et, surtout, pour quelle rentabilité ?
« Demain, l’avantage concurrentiel ne viendra plus de l’adoption de l’IA, mais de la manière dont les entreprises choisiront de la mettre en œuvre. »
Les choix faits au démarrage d’un projet IA prennent toute leur importance lorsqu’il passe à l’échelle : un modèle ou une infrastructure mal dimensionnés peuvent augmenter les coûts et la consommation de ressources, tandis qu’une forte dépendance à un fournisseur peut limiter les possibilités de changer de solution.
Maîtriser ses données et son empreinte
Le choix d’une IA ne dépend pas uniquement de sa performance. Lorsqu’une entreprise utilise une solution externe, elle doit évaluer les données confiées au fournisseur et le cadre juridique applicable. Un acteur soumis au droit américain peut, dans certaines circonstances, devoir transmettre des données hébergées en Europe en application du CLOUD Act. Pour les informations stratégiques, un hébergement local ou européen peut donc offrir davantage de maîtrise.
Ces choix ont également une dimension environnementale. Une différence de consommation qui peut sembler limitée pour un usage ponctuel devient significative lorsque les usages se multiplient. Choisir un modèle adapté au besoin réel et une infrastructure efficace permet de limiter la consommation d’électricité, d’eau et de ressources matérielles.
Trouver le bon équilibre économique
Les solutions généralistes des grands fournisseurs permettent de répondre rapidement à de nombreux usages. Mais lorsque les volumes augmentent ou que l’IA mobilise des données internes et des processus stratégiques, d’autres critères prennent de l’importance : coût à l’usage, maîtrise des données et dépendance au fournisseur.
Un modèle open source hébergé sur une infrastructure dédiée demande davantage de compétences au départ, mais peut offrir davantage de contrôle et des coûts plus prévisibles. Il n’existe donc pas de solution idéale : le choix dépend de l’usage, du volume, de la performance recherchée et du degré de maîtrise souhaité.
Comment mener un projet d’IA ?
Avant d’investir, un état des lieux des usages, des données disponibles et des besoins de l’entreprise permet d’identifier les projets réellement créateurs de valeur. Les solutions généralistes comme ChatGPT ou Copilot peuvent suffire pour certains besoins ; d’autres nécessitent une approche plus spécifique. Trois étapes peuvent structurer cette démarche.
1. Identifier les cas d’usage à plus forte valeur. Repérer les processus pour lesquels l’IA peut apporter un gain mesurable : temps économisé, amélioration de la qualité, réduction des erreurs ou création de nouveaux services.
2. Évaluer la sensibilité des données. Distinguer les données courantes des informations personnelles, confidentielles ou stratégiques. Plus elles sont sensibles, plus leur hébergement et leur traitement nécessitent de garanties.
3. Choisir la solution adaptée à chaque usage. Comparer les options selon quatre critères : performance, coût, souveraineté et impact environnemental. Le modèle le plus puissant n’est pas nécessairement le plus pertinent.
Bruxelles a une carte à jouer
Arbitrer entre performance, coût, maîtrise des données et impact environnemental devient un enjeu stratégique pour les entreprises. Disposer d’expertises locales pour les accompagner dans ces choix constitue dès lors un véritable atout.
Avec son tissu de PME, ses universités, ses centres de recherche et sa proximité avec les institutions européennes, Bruxelles dispose de solides atouts pour développer localement cette expertise. Voir émerger des acteurs bruxellois spécialisés dans une IA plus souveraine et durable est donc une excellente nouvelle pour l’écosystème régional.
BRAFT s’inscrit dans cette dynamique en travaillant avec les entreprises pour déterminer quels usages, quelles données et quelles solutions méritent réellement d’être déployés.
Par Bruno de Formanoir et Brieuc Thibaut, cofondateurs de BRAFT, et Sébastien Yasse, administrateur d’ALTEO.