Les entreprises ont besoin de clarté en matière de tarification à mesure que les services d’IA générative arrivent sur le marché

Il faut clarifier la manière dont l’intelligence artificielle générative (IA) sera facturée, alors que les acteurs du marché se précipitent pour proposer leurs offres et que les entreprises cherchent à éviter les factures surprises.

La transparence autour de l’utilisation et du modèle commercial est quelque chose que les organisations demandent, afin d’éviter une augmentation des coûts cachés, a déclaré Tim Dillon, fondateur et directeur de Tech Research Asia. Il existe une crainte générale qu’ils subissent des factures exorbitantes en raison d’un modèle basé sur la consommation, de la même manière que certains ont dû faire face à ce défi au début du cloud, a-t-il noté.

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C’est quelque chose que les fournisseurs tels que Salesforce devront comprendre à mesure qu’ils élargissent leurs offres de services d’IA générative, a déclaré Dillon dans une interview avec ZDNET, en marge de Dreamforce 2023 qui s’est tenu à San Francisco cette semaine.

L’adoption de ces outils peut se développer de manière organique au sein d’une organisation et, par conséquent, conduire à un manque de contrôle et de sensibilisation à leur consommation. Il n’existe souvent pas non plus de politiques guidant l’utilisation de l’IA générative, a-t-il déclaré, ajoutant que des recherches suggèrent que 40 % des organisations de la région Asie-Pacifique au Japon ont des politiques informelles autour de ces outils, tandis que 60 % ont mis en place des politiques formelles.

Les inquiétudes concernant les factures surprises sont aggravées par le ralentissement de l’économie, les entreprises de la région étant confrontées à d’éventuelles coupes budgétaires, a-t-il noté. Et si les prix sont indiqués en dollars américains, consommer l’IA générative peut s’avérer une proposition coûteuse pour les entreprises de certains marchés de la région Asie-Pacifique.

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Reconnaissant que les inquiétudes concernant les factures surprises étaient fondées, Gavin Barfield, vice-président de Salesforce pour l’Asie et CTO des solutions, a déclaré que les modèles de tarification sont toujours en cours de définition à mesure que les services d’IA générative sont progressivement déployés.

« Nous n’en sommes qu’aux premiers stades, donc toutes les entreprises sont aux prises avec ces problèmes », a déclaré Barfield à ZDNET. Il a noté que les mêmes problèmes étaient apparus lors du premier lancement des services cloud.

« À mesure que le marché et les produits mûriront, ces problèmes seront résolus », a-t-il déclaré, ajoutant que les acteurs du marché devront trouver des moyens de fixer le prix des services d’IA générative. Salesforce elle-même envisage différents modèles de tarification, mais a pour l’instant opté pour un système basé sur des crédits pour quelques services, selon Barfield. Le nombre de crédits consommés dépend de la manière dont le modèle d’IA est appelé pour exécuter la requête.

En juillet, Salesforce a annoncé que Sales GPT, fourni avec Sales Cloud Einstein, est disponible à 50 $ par utilisateur et par mois et comprend un nombre limité de crédits Einstein GPT. Le service GPT, fourni avec Service Cloud Einstein, est également facturé 50 $ par utilisateur et par mois et comprend un nombre limité de crédits Einstein GPT.

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Les clients des deux services d’IA générative peuvent acheter des packs Enterprise Expansion pour obtenir plus de crédits lorsque leur utilisation augmente.

Étant donné que les services d’IA générative sont basés sur un modèle d’utilisation, il est essentiel que les entreprises puissent surveiller leur consommation, a déclaré Jan Morgenthal, directeur numérique de la société de télécommunications de Singapour, M1.

S’adressant à ZDNET lors de la conférence, il a souligné la nécessité de pouvoir mesurer et prévoir dans quelle mesure ces outils sont utilisés au sein de son organisation. M1 utilise actuellement plusieurs outils d’IA de divers fournisseurs, dont Salesforce, et teste également des services d’IA générative.

Avoir une valeur d’un dollar, par exemple, lui permettra de gérer le nombre de requêtes à effectuer avec ces outils.

Morgenthal a noté que, en fonction de la complexité d’un cas d’utilisation particulier et du modèle d’IA nécessaire pour automatiser ou générer une réponse, cela peut ne pas avoir de sens en termes de retour sur investissement (retour sur investissement) d’alimenter la requête avec une IA générative.

Il s’agit d’un problème auquel les entreprises devront être prudentes, sinon les coûts pourraient augmenter. L’automatisation obtenue grâce à l’IA générative pourrait alors ne pas valoir le coût de sa mise en œuvre, a-t-il déclaré.

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Cela signifie également que les organisations doivent cartographier les processus, y compris la disponibilité des données, nécessaires pour exécuter une requête et atteindre le résultat souhaité, afin de pouvoir mesurer le coût de l’application de l’IA générative au cas d’utilisation.

Permettre aux clients de créer leurs propres invites

Salesforce a présenté cette semaine en avant-première de nouvelles offres d’IA générative qui, selon ses dirigeants, permettraient aux entreprises clientes de personnaliser plus facilement ces outils pour prendre en charge leurs opérations.

Parmi eux se trouve l’Einstein Copilot, présenté comme un assistant conversationnel d’IA pouvant être intégré à n’importe quelle application Salesforce, permettant aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel.

Les réponses sont générées sur la base des données propriétaires de l’entreprise optimisées par Salesforce Data Cloud, anciennement appelé Genie. Le moteur de données rassemble tous les ensembles de données, y compris les données client, les données de télémétrie et les conversations Slack, pour créer une vue unifiée du client.

Data Cloud traite actuellement 30 000 milliards de transactions par mois et connecte 100 milliards d’enregistrements quotidiennement, selon Salesforce. Le moteur de données est désormais intégré de manière native à la plateforme Einstein 1, permettant aux entreprises d’appliquer l’IA, l’automatisation et l’analyse à chaque expérience client.

Il permet à Einstein Copilot de fournir des options pour des actions supplémentaires au-delà de la requête de l’utilisateur, comme un plan d’action recommandé après un appel commercial.

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Les organisations qui souhaitent créer des applications d’IA génératives avec leurs propres invites, compétences et modèles d’IA personnalisés peuvent également le faire via Einstein Copilot Studio. Il comprend Prompt Builder, qui permet aux utilisateurs de créer et de tester des invites d’IA génératives alignées sur leur marque d’entreprise et leur style de communication. Et ils peuvent le faire sans aucune expertise technique, ce qui permet aux responsables marketing de demander à Prompt Builder de générer un message personnalisé basé sur l’historique des achats ou des commandes d’un client.

Einstein Copilot Studio comprend également Skills Builder, qui permet aux entreprises de créer des actions personnalisées basées sur l’IA pour exécuter des tâches spécifiques. Par exemple, il peut créer une compétence « analyse de la concurrence » qui analyse les données actuelles du marché, les chiffres de vente et envoie des appels API pour extraire des données de sources externes.

De plus, un composant Model Builder permet aux organisations qui souhaitent utiliser leurs propres modèles d’IA. Ils peuvent choisir l’un des LLM (grands modèles de langage) propriétaires de Salesforce ou intégrer leurs modèles d’IA partenaires prédictifs et génératifs préférés. Ils peuvent les former sur les données dans Data Cloud sans déplacer ni copier les données.

Cela signifie qu’Einstein Copilot peut fournir des informations et un contenu plus précis, adaptés à la dynamique des employés ou des clients de l’entreprise.

Model Builder prendra à terme en charge les LLM externes qui incluent Amazon Bedrock, Vertex AI de Google Cloud, Anthropic et Cohere. Pour l’instant, il ne prend en charge qu’OpenAI.W

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Einstein Copilot est actuellement en phase pilote, tandis que Copilot Studio entrera en phase pilote plus tard cet automne. Les améliorations apportées à Einstein Trust Layer seront généralement disponibles sur la plateforme Einstein du fournisseur à partir d’octobre 2023. Aucun détail de prix n’est disponible pour les nouvelles offres.

Data Cloud est actuellement inclus gratuitement pour les clients Enterprise Edition ou supérieur. Il englobe des fonctionnalités qui permettent aux organisations d’unifier 10 000 profils clients et comprend deux licences Tableau Creator.

En outre, une nouvelle couche de confiance Einstein sous-tendra tous les produits Einstein, fournissant une architecture d’IA sécurisée qui, selon Salesforce, garantira que les réponses génératives d’IA de ses clients sont alimentées par des données de qualité vérifiées par rapport aux biais potentiels et aux normes de sécurité et de confidentialité.

Intégrée à Salesforce Data Cloud, la couche de confiance atténue ces risques, en vérifiant les données par rapport aux risques de toxicité et de marque, en masquant les informations personnelles identifiables et en ne conservant pas les données des clients.

Les améliorations d’Einstein Trust Layer seront généralement disponibles en octobre 2023, selon Salesforce.

« La réalité est que chaque entreprise va subir une transformation de l’IA pour augmenter la productivité, améliorer l’efficacité et offrir des expériences clients et employés incroyables », a déclaré Marc Benioff, président-directeur général de Salesforce. « Avec Einstein Copilot et Data Cloud, nous facilitons la création de puissants assistants d’IA et insérons une IA fiable dans le flux de travail de chaque travail, entreprise et secteur. Dans ce nouveau monde, tout le monde peut désormais être un Einstein.

Basée à Singapour, Eileen Yu a travaillé pour ZDNET lors de Dreamforce 2023 à San Francisco, aux États-Unis, à l’invitation de Salesforce.com.