Cependant, il est essentiel de mesurer activement le retour sur investissement (ROI) de ces outils, car une majorité d’entre elles, selon McKinsey, n’atteignent pas une « maturité de l’IA ».

L’optimisation de l’IA, qui implique des mises à jour et une évaluation continue des systèmes, est cruciale pour maximiser la valeur à long terme.

Négliger cette étape peut mener à un gaspillage de ressources, car les modèles d’IA peuvent perdre leur efficacité avec le temps.

Pour un suivi efficace du ROI, il convient de définir des bases de référence et des cibles claires, en surveillant des métriques de performance, de valeur commerciale, ainsi que l’adoption par les équipes.

Une méthodologie d’attribution, comme le test A/B, peut aider à mesurer l’impact des ajustements apportés.

En créant une boucle de rétroaction continue axée sur l’évaluation et l’expérimentation, les entreprises peuvent garantir que leur IA reste pertinente et optimise son potentiel sur le long terme.

Ce modèle, qui excelle dans des tâches de raisonnement complexe, améliore les performances dans divers domaines tels que la science, l’éducation, et la programmation, surpassant son prédécesseur, O1-Pro, dans les évaluations internes et les préférences des utilisateurs.

O3-Pro est également disponible via API, avec des coûts fixés à 20 $ par million de jetons d’entrée et 80 $ par million de jetons de production.

Les tests ont montré une préférence marquée pour ce modèle par rapport aux antérieurs, avec des résultats positifs en termes de clarté et d’adhésion aux instructions.

Il offre des fonctionnalités avancées, comme la navigation sur le Web et l’exécution de code Python, mais peut présenter des temps de réponse plus longs.

Les choix incluent la création de solutions sur mesure, l’achat de systèmes existants, ou l’optimisation des outils en place.

Chaque option a ses défis : l’optimisation peut améliorer des systèmes déjà en place, l’achat permet d’accéder à des technologies récentes, et la construction sur mesure répond à des besoins spécifiques souvent non couverts par des solutions standard.

Le choix de la stratégie dépend de divers critères tels que les ressources internes, les exigences spécifiques, et le temps de mise en œuvre.

L’optimisation offre des gains rapides et peu coûteux, tandis que la mise à niveau ou la construction nécessitent une préparation minutieuse et plus de temps.