Le coût de possession d'un agent IA
Coût de maintenance
La maintenance représente en moyenne environ 60 % du coût du cycle de vie d'un système logiciel, de 40 % à 80 % selon le type de système. L'essentiel concerne des évolutions dictées par des exigences changeantes.
Dérive des modèles
Sur la même tâche consistant à distinguer nombres premiers et nombres composés, la précision de GPT-4 est passée de 84,0 % en mars 2023 à 51,1 % en juin 2023. Les auteurs concluent que le comportement des LLM peut changer considérablement en peu de temps et nécessite une surveillance continue.
Réussite : développer ou acheter
Les outils d'IA achetés auprès de fournisseurs spécialisés ont réussi dans 67 % des cas. Les développements internes ont réussi trois fois moins souvent. L'étude s'appuie sur 150 entretiens avec des dirigeants, une enquête auprès de 350 employés et l'analyse de 300 déploiements d'IA publics.
Du pilote à la production
88 % des preuves de concept d'IA observées n'aboutissent pas à un déploiement à grande échelle. Sur 33 preuves de concept d'IA lancées par une entreprise, seules quatre sont passées en production.
Responsabilité des agents
Un tribunal de Colombie-Britannique a condamné Air Canada à verser des dommages-intérêts, des intérêts et des frais après que le chatbot de son site a fourni à un client des informations erronées sur les tarifs pour décès. Il a rejeté l'argument selon lequel le chatbot était une entité distincte, responsable de ses propres déclarations.
Projets abandonnés
Gartner prévoit que plus de 40 % des projets d'IA agentique seront abandonnés d'ici fin 2027, en raison de coûts croissants, d'une valeur métier incertaine ou de contrôles des risques insuffisants.
Délai de mise en production
Selon Gartner, « en moyenne, seuls 48 % des prototypes d'IA passent en production », et le passage du prototype à la production prend « en moyenne 8,2 mois ».
Investissement initial
Gartner estime l'investissement initial pour développer des agents IA entre 2,5 M$ et 4,3 M$, contre 1,5 M$ à 2,7 M$ pour les acheter.
Une charge permanente
Développer en interne, c'est assumer la maintenance des modèles qu'un fournisseur prendrait en charge, recruter des talents IA rares et supporter des audits de conformité plus lourds. Gartner met en garde contre la tentation de surestimer la capacité de vos équipes à tenir dans la durée.
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