L’intelligence artificielle générative : Pourquoi tout le monde en parle ? 

Avec la popularité croissante des technologies d’intelligence artificielle générative, comme PaLM2 et ChatGPT, de plus en plus d’entreprises recherchent des moyens d’intégrer l’IA dans leurs opérations quotidiennes. Selon un rapport de McKinsey, l’IA générative aura un impact significatif sur l’économie en augmentant la valeur économique de l’IA de 15 à 40%. Ça représente une valeur annuelle estimée entre 2,6 et 4,4 trillions de dollars. C’est énorme !  

L’IA générative a le potentiel de révolutionner plusieurs secteurs et à l’heure actuelle, les solutions d’intelligence artificielle générative sont déjà déployées pour simplifier des tâches et optimiser des processus. Google et Microsoft proposent désormais des outils spécialement conçus pour faciliter l’intégration de cette technologie en entreprise. D’ailleurs, si vous ne l’aviez pas déjà lu, nous recommandons l’utilisation des outils d’IA générative en optant pour une solution adaptée pour les entreprises. 

Bref, l’IA générative offre un potentiel pour automatiser, améliorer et accélérer diverses tâches. Dans cet article, notre objectif est d’explorer comment cette technologie peut renforcer le travail et démontrer comment les entreprises peuvent en bénéficier. 

Utilisation de l’IA générative 

Dans tous les exemples ci-bas, nous conseillons, comme tous les systèmes d’IA que nous développons, d’impliquer l’humain dans le processus. Pour nous, l’IA générative permet d’améliorer l’efficacité de vos employés, mais il est primordial de garder l’humain dans la boucle. Sans plus tarder, en voici quelques exemples. 

Nous avons regroupé les cas d’utilisation en 4 catégories distinctes et vous les présentons de manière concise à travers 2 capsules vidéo englobant l’ensemble de ces catégories.

Partie 1 : Générer du contenu et résumer du texte

La première capsule présente l’intelligence artificielle pour générer du contenu et pour résumer des textes.

1. Générer du contenu

L’IA générative ouvre de nouvelles perspectives impressionnantes en matière de création de contenu dynamique. Un cas d’utilisation bien connu, l’IA générative peut être utilisée pour générer automatiquement du texte. Cette technologie peut être appliquée dans divers contextes, voici les plus pertinents :

• Génération de métadonnées pour des produits
  L’IA générative révolutionne la manière dont les entreprises gèrent les métadonnées des produits qu’ils ont en inventaire en automatisant l’étiquetage (tag), la création de descriptions et le groupement en catégories. Grâce à un traitement avancé du langage naturel et à l’analyse d’images, l’IA générative extrait les attributs essentiels des produits, générant des métadonnées précises et pertinentes. Ces opérations optimisent le processus de mise à jour des stocks et améliorent également la fonctionnalité de recherche et l’expérience utilisateur sur les plateformes de commerce électronique. La scalabilité et l’efficacité de l’IA générative en font un outil inestimable pour les entreprises cherchant à optimiser leur gestion de l’information produite. Nous avons un article dédié à ce cas d’usage.
• Agent conversationnel externe.
  Les agents conversationnels ou chatbot alimentés par l’IA générative peuvent interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et fluide tout en respectant les politiques de gouvernance interne et votre image de marque. Ils sont capables de générer des réponses pertinentes et cohérentes en fonction des questions posées, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et l’efficacité du service client.
• Génération de documents.
  L’IA générative peut produire des documents complets, comme des rapports, des articles de blog, des résumés, etc., en fonction des informations fournies en entrée. Cela peut être particulièrement utile pour la création de contenu volumineux par exemple des rapports juridiques et des analyses de cas pour les avocats.

2. Résumer du texte

La capacité de l’IA générative à extraire l’essence d’un texte et à le résumer de manière concise trouve des applications variées :

• Analyse du flot de la clientèle.
  En analysant les commentaires, avis et réactions des clients, l’IA générative peut générer des résumés qui fournissent des informations précieuses sur les tendances et les préférences de la clientèle, aidant ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées.
• Assistance de recherche pour les experts.
  Dans les domaines techniques ou spécialisés, l’IA générative peut assister les experts en générant des résumés de recherches complexes ou en réduisant des documents techniques en points clés compréhensibles. Prenons exemple le secteur bancaire. L’IA générative peut jouer un rôle crucial en soutenant les experts dans la compréhension et l’interprétation de recherches complexes liées à la finance, à l’économie et aux marchés. Un exemple concret serait l’analyse et la synthèse de rapports financiers détaillés et de documents de recherche académique.
• Segmentation d’items en catégories.
  L’IA générative peut aider à segmenter de grandes quantités de texte en catégories pertinentes, ce qui est utile pour l’organisation et l’analyse ultérieure de données. Au niveau du marketing, les entreprises collectent souvent de grandes quantités de données provenant de diverses sources, y compris les médias sociaux, les enquêtes et les analyses de marché. L’IA générative peut être utilisée pour segmenter ces données en catégories pertinentes. Par exemple, une entreprise de mode peut utiliser l’IA pour classifier les commentaires des clients en fonction des tendances de style, des préférences de couleur, ou même des réactions aux différentes collections. Pour faciliter la gestion des stocks, les commerces peuvent faire de la segmentation d’items, de magasins ou de clients en utilisant des données structurées. L’IA générative permet d’identifier rapidement les opinions et les comportements dominants au sein de la clientèle et de prendre de meilleures décisions tout en ayant une bonne gestion de leur stock.

Série sur l’intelligence artificielle générative

Cet article fait partie d’une série que nous avons produite pour aider les entreprises à mieux comprendre l’IA générative et ses possibilités.

• Génération automatisée de métadonnées: Solutions pour Inventaires SAP, Oracle et Microsoft Dynamics
• Comment exploiter sans dérive les solutions d’intelligence artificielle générative en entreprise [Conférence sur demande]
• Pourquoi vous devriez utiliser ChatGPT en contexte d’entreprise

Partie 2 : Générer du contenu multiple et effectuer de la recherche sémantique

La seconde partie clôture sur les catégories de cas d’usage de l’intelligence artificielle pour générer du contenu multiple et pour effectuer de la recherche sémantique.

3. Générer du contenu multiple

L’IA générative révolutionne la création de code informatique et de solutions logicielles :

• Génération de code (conversion de texte en code).
  En comprenant les instructions en langage naturel, l’IA générative peut convertir les spécifications fonctionnelles en code source, accélérant ainsi le processus de développement.
• Personnalisation des images.
  L’IA générative peut créer des images personnalisées en fonction des descriptions textuelles, offrant ainsi de nouvelles possibilités de personnalisation visuelle. Dans le domaine du design de produits, les équipes de conception peuvent explorer rapidement et automatiquement différentes variations visuelles d’un produit en fonction des spécifications textuelles. Cela peut accélérer le processus de prototypage et permettre d’explorer des concepts visuels avant de les concrétiser.
• Moteur de recommandation.
  L’IA générative excelle dans la création de recommandations de code et d’architectures logicielles sur mesure. Cela se traduit par un renforcement de l’efficacité des équipes de développement, leur permettant de détecter rapidement les anomalies au sein de leurs lignes de code et de recevoir instantanément des suggestions d’amélioration.

4. Effectuer de la recherche sémantique

L’IA générative est un atout dans la recherche et l’analyse de données complexes :

• Agent conversationnel interne.
  Les organisations peuvent bénéficier des agents conversationnels internes qui aident les employés à rechercher et à récupérer rapidement des informations au sein de vastes bases de données (y compris sa propre base de données interne). Les employés peuvent interagir avec l’agent de manière naturelle pour poser des questions complexes et obtenir des réponses pertinentes, facilitant ainsi la prise de décision et l’accès aux connaissances internes.
• Génération d’insights.
  L’IA générative peut aider à identifier des tendances et des insights cachés dans des ensembles de données volumineux et variés, apportant ainsi une perspective nouvelle à la recherche. Cela peut être utile pour analyser des données non structurées, pour identifier des tendances, créer des segments de clients ou prédire des tendances futures. Cette capacité permet aux entreprises de rapidement extraire des informations percutantes des documents et de les transformer en connaissances exploitables.
• Vue 360° des clients
  L’IA générative peut être utilisée pour agréger et unifier ces données hétérogènes en une seule vue complète de chaque client. En utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel, l’IA peut identifier les relations entre les différentes données et créer des profils de clients enrichis. Cela permet aux équipes de vente, de marketing et de service client d’avoir une compréhension approfondie des préférences, des comportements et des besoins de chaque client.

Cas d’usage essentiels de l’intelligence artificielle générative 

S’initier avec la sélection d’un cas d’usage de faible complexité et de grande valeur pour votre organisation 

Lorsqu’il s’agit de démarrer avec un projet d’IA générative, il est souvent préférable de commencer par une preuve de concept (PoC) qui offre une faible complexité et une grande valeur rapidement. Une PoC est une démonstration pratique qui permet de valider la faisabilité technique et la valeur potentielle d’une solution avant de s’engager dans une solution complètement intégrée à vos systèmes. 

Prenons l’exemple concret d’une preuve de concept pour un assistant virtuel alimenté par l’IA générative. Ce type de système permet aux agents de support à la clientèle d’accéder facilement à des sources de connaissances internes, de poser des questions et d’obtenir des réponses pertinentes en temps réel. Démontrer rapidement la puissance d’une telle solution sur vos données et dans votre contexte d’entreprise peut non seulement augmenter la productivité des employés, mais aussi susciter l’enthousiasme en démontrant les avantages de l’IA générative au sein de l’organisation. 

De plus, avec une PoC d’un assistant virtuel en interne, une entreprise peut tester l’efficacité de l’IA générative avant de l’appliquer à des applications destinées aux clients. Ça permet de comprendre les limites et les améliorations nécessaires tout en minimisant les risques liés à la mise en œuvre d’une technologie nouvelle. 

Avec un grand pouvoir, vient une grande responsabilité 

-Oncle Ben

Chez Moov AI, nous croyons à l’énorme potentiel de l’intelligence artificielle générative et faisons la promotion d’une utilisation plus responsable de l’IA avec le leadership d’Olivier Blais sur LIAD, les normes ISO sur l’IA et avec le Conseil de l’innovation du Québec. Comme avec tout projet d’IA, nous voulons diminuer le niveau de risque. Il est possible de visionner la conférence d’Oliver sur l’IA générative durant laquelle les risques liés à ce type de projet sont abordés ainsi que comment les mitiger. Il est important de faire preuve d’un optimisme prudent. Oui la technologie est impressionnante, mais il faut l’explorer en plaçant la sécurité au premier plan.

En conclusion 

 Dans un environnement où les possibilités d’utilisation de l’IA générative sont vastes, il est essentiel de faire preuve de discernement dans le choix des cas d’utilisation à explorer. Avant d’adopter une solution d’IA générative, comme dans tous projets d’IA, il est primordial de réfléchir aux objectifs d’affaires que vous vous êtes fixés. Une solution d’IA doit répondre à vos objectifs d’affaires. 

Maintenant que nous vous avons exprimé les différents cas d’utilisation de l’IA générative, vous devez vous demander quelles sont les prochaines étapes. Nous vous conseillons premièrement de réfléchir à ces questions que propose McKinsey.

• Dans quelles mesures la technologie peut-elle aider ou perturber notre industrie et/ou la chaîne de valeur de notre entreprise ? 

• Quelles sont nos politiques et notre position ? Par exemple, attendons-nous prudemment de voir comment la technologie évolue, investissons-nous dans des projets pilotes ou cherchons-nous à développer une nouvelle entreprise ?La position devrait-elle varier selon les domaines de l’entreprise ? 

• Étant donné les limitations des modèles, quels sont nos critères de sélection des cas d’utilisation à cibler ? 

• Comment poursuivons-nous la création d’un écosystème efficace de partenaires, de communautés et de plateformes ? 

• Quelles sont les normes juridiques et communautaires auxquelles ces modèles doivent se conformer afin que nous puissions maintenir la confiance de nos parties prenantes ? 

Si vous voulez en savoir plus sur la meilleure méthode pour démarrer un projet d’IA (ou d’IA générative), nous avons un bon eBook pour vous. 

S’initier avec une preuve de concept peut être une approche bénéfique, offrant une valeur rapide tout en permettant à votre organisation de se familiariser avec l’IA générative et de développer une traction interne face à l’innovation. En prenant ces mesures préliminaires, vous serez mieux préparé pour maximiser les avantages de cette technologie émergente tout en répondant aux besoins spécifiques de votre entreprise.