Un rapport du Wall Street Journal souligne que les aperçus d’IA de Google et d’autres outils basés sur l’intelligence artificielle, comme les chatbots, nuisent gravement aux éditeurs de nouvelles.

Les utilisateurs se tournent de plus en plus vers ces outils pour obtenir des réponses directes, réduisant ainsi le besoin de cliquer sur des liens vers des sites d’actualités.

Cette tendance a entraîné une baisse significative du trafic pour ces éditeurs, compromettre leur capacité à financer un journalisme de qualité.

L’impact est déjà visible : selon des données, la part du trafic provenant de la recherche organique pour le New York Times est passée de 44 % à 36,5 % en trois ans.

Pour s’adapter, certains éditeurs, comme l’Atlantique et le Washington Post, explorent de nouveaux modèles économiques, y compris des accords de partage de contenu avec des entreprises d’IA.

Des collaborations, comme celle du Times avec Amazon, visent à monétiser leur contenu tout en l’adaptant aux systèmes d’IA, offrant ainsi une voie pour générer des revenus supplémentaires en réponse à cette évolution technologique.

Auparavant, l’impact de Google sur l’IA se limitait à des outils simples comme la correction orthographique ou Google Translate.

Aujourd’hui, l’entreprise propose une approche beaucoup plus avancée avec des modèles comme Gemini 2.

5 et des outils tels que Vertex AI, qui permettent aux entreprises de développer des solutions d’IA adaptées à leurs besoins.

Cependant, réussir l’intégration de l’IA ne se limite pas à adopter de nouveaux outils ; cela nécessite une planification minutieuse, une bonne gestion du changement et une évaluation constante des résultats.

Pour construire une feuille de route efficace pour l’implémentation de Google AI, les entreprises doivent d’abord évaluer leurs besoins spécifiques et leurs lacunes technologiques, avant de sélectionner les solutions adéquates.

L’intégration des outils d’IA dans les systèmes existants est essentielle, de même que la formation du personnel pour atténuer les craintes liées à l’IA.

Enfin, il est crucial de mesurer le retour sur investissement pour garantir que les objectifs initiaux sont atteints et que l’adoption des outils d’IA est optimale.

En adaptant continuellement la stratégie à l’évolution des besoins, les entreprises peuvent véritablement bénéficier des avancées que Google propose dans ce domaine.

Accenture, Dell Technologies et Nvidia se sont associés pour transformer le déploiement de l’intelligence artificielle (IA) via la création de l’« usine d’IA ».

Cette initiative vise à offrir une infrastructure modulaire permettant aux entreprises de s’adapter rapidement à une demande croissante en matière de contrôle, de souveraineté des données, et de résilience opérationnelle.

Dans des secteurs sensibles comme la finance et la santé, où la conformité et la latence sont cruciales, un environnement autonome avec une dépendance externe minimale devient essentiel.

Toutefois, bien que l’usine d’IA puisse faciliter la scale-up et réduire les coûts, elle présente également des défis, notamment en matière de coût élevé de l’infrastructure et de manque de talents qualifiés dans des domaines clés tels que l’apprentissage automatique et la cybersécurité.

En outre, une gouvernance solide est nécessaire pour prévenir les comportements non autorisés des systèmes autonomes.

Ainsi, alors que l’IA évolue vers un modèle industrialisé, il est crucial pour les entreprises de trouver un équilibre entre automatisation et supervision humaine, tout en évitant les dépendances excessives qui pourraient entraver la flexibilité à long terme.