Les cas d’utilisation de l’IA générative pour les entreprises
13 février 2024
Temps de lecture : 9 min

Vous vous souvenez de la joie de tenir pour la première fois un smartphone dans la main ? Le design compact et l’interactivité tactile semblaient être un bond dans le futur. Les smartphones sont rapidement devenus un mode de vie pour les entreprises du monde entier en raison de tous les avantages en termes de productivité et de communication. L’IA générative (intelligence artificielle) promet une avancée similaire en matière de productivité et l’émergence de nouveaux modes de travail et de création.

Des outils tels que Midjourney et ChatGPT attirent l’attention par leur capacité à générer des images réalistes, des vidéos et des textes sophistiqués, semblables à ceux produits par les humains, repoussant ainsi les limites du potentiel créatif de l’IA. L’IA générative représente une avancée significative dans le développement de l’apprentissage profond et de l’IA, certains suggérant qu’il s’agit d’une évolution vers le développement d’une « IA forte ». Cette évolution témoigne du fait que les ordinateurs ne se contentent plus de calculer des nombres. Ils sont désormais capables de traiter le langage naturel (NLP), de comprendre le contexte et de faire preuve de créativité.

Ainsi, les organisations peuvent exploiter l’IA générative pour : 

  • convertir rapidement de gros volumes de textes non structurés en résumés de documents spécifiques et utilisables, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision plus éclairée ;
  • automatiser les tâches fastidieuses et répétitives ;
  • rationaliser les workflows grâce à la création de contenus personnalisés, à des descriptions de produits sur mesure et à des textes adaptés au marché ;
  • concevoir des contenus, des campagnes publicitaires et des produits innovants qui enrichissent l’expérience client.
Démystifier l’IA générative

D’énormes bases de données de textes, d’images, de codes et d’autres types de données sont au cœur de l’IA générative. Ces données sont injectées dans des modèles générationnels ; il en existe plusieurs, chacun conçu pour exceller dans une tâche spécifique. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou les auto-encodeurs variationnels (VAE) sont utilisés pour les images, les vidéos, les modèles 3D et la musique. Les modèles auto-régressifs ou les grands modèles de langage (LLM) sont utilisés pour les textes et les langues.

Tels des étudiants assidus, ces modèles génératifs s’imprègnent d’informations et identifient des modèles, des structures et des relations entre les points de données, ce qui leur permet de maîtriser la grammaire de la poésie, les coups de pinceau artistiques et les mélodies.

L’IA générative fait appel à des algorithmes et à des techniques de machine learning avancés pour analyser les schémas et concevoir des modèles statistiques. Pensez à chaque point de données comme à une sphère lumineuse dans un vaste paysage multidimensionnel. Le modèle cartographie méticuleusement ces sphères, en calculant les hauteurs relatives, les vallées, les pentes douces et les falaises escarpées pour créer une carte de probabilité, un guide permettant de prédire où la prochaine sphère (c.-à-d. le contenu généré) devrait le plus vraisemblablement se poser.

Désormais, lorsque l’utilisateur fournit une invite (un mot, un croquis, un extrait musical ou une ligne de code), l’invite agit comme une balise, attirant le modèle vers une région spécifique de cette carte de probabilité. Le modèle parcourt alors ce paysage, choisissant de manière probabiliste l’élément suivant, puis le suivant, et ainsi de suite, guidé par les modèles qu’il a appris et par les conseils de l’invite de l’utilisateur.

Chaque résultat est unique, mais statistiquement lié aux données à partir desquelles le modèle a été entraîné. Il ne s’agit pas d’un simple copier-coller, mais d’une conception créative qui s’appuie sur une base de connaissances alimentée par les probabilités et l’invite. Si les modèles avancés peuvent traiter divers types de données, certains excellent dans des tâches spécifiques, comme la génération de textes, la synthèse d’informations ou la création d’images.

La qualité des résultats dépend fortement des données d’entraînement, de l’ajustement des paramètres du modèle et du prompt engineering, d’où l’importance capitale d’une collecte responsable des données et de l’atténuation des biais. Imaginons un modèle d’IA générative entraîné sur un jeu de données ne contenant que des romans d’amour. Le résultat sera inexploitable si un usager demande au modèle de rédiger un article de presse factuel.

Exploiter la valeur de l’IA générative

L’IA générative est un outil puissant, mais comment les organisations peuvent-elles exploiter son potentiel ? La plupart des entreprises empruntent deux voies pour concrétiser la valeur de l’IA générative :

Les outils prêts à l’emploi :

 

L’option « IA pour tous » : des plateformes comme ChatGPT et Synthesia.io sont pré-entraînées sur de vastes jeux de données, laissant les utilisateurs exploiter leurs capacités génératives sans avoir à concevoir et à entraîner des modèles à partir de zéro. Les organisations peuvent adapter ces modèles à des données spécifiques, les orientant vers des résultats répondant aux besoins particuliers de l’entreprise. Des interfaces conviviales et des outils d’intégration les rendent accessibles même aux utilisateurs non techniques.

Ces options publiques proposent un contrôle limité, une personnalisation moindre du comportement et des résultats du modèle et un risque de biais hérités des modèles pré-entraînés.

Les modèles entraînés sur mesure :

 

La plupart des organisations ne peuvent pas produire ou soutenir l’IA sans un partenariat robuste. Les innovateurs qui souhaitent une IA personnalisée peuvent choisir un « modèle de fondation » comme GPT-3 ou BERT d’OpenAI et l’alimenter avec leurs données. Cet entraînement personnalisé sculpte le modèle en une IA générative sur mesure, parfaitement en phase avec les objectifs de l’entreprise. Le processus exige des compétences et des ressources de haut niveau, mais les résultats sont plus susceptibles d’être conformes, personnalisés et spécifiques à l’entreprise.

Le meilleur choix pour une entreprise dépend de ses besoins, de ses ressources et de ses capacités techniques propres. Si la vitesse, un prix abordable et la facilité d’utilisation sont des priorités, les outils prêts à l’emploi peuvent constituer la meilleure option. Les modèles entraînés sur mesure peuvent s’avérer plus adaptés si la personnalisation, le contrôle et l’atténuation des biais sont essentiels.

Adopter une approche de l’IA générative axée sur les cas d’utilisation

La clé du succès réside dans l’adoption d’une approche axée sur les cas d’utilisation, en se focalisant sur les problèmes de votre entreprise et sur la manière dont l’IA générative peut les résoudre.

Les principales considérations :

  • Pile technologique : veillez à ce que votre infrastructure technologique existante soit en mesure de répondre aux exigences des modèles IA et du traitement des données.
  • Sélection de modèles : choisissez un modèle d’IA générative adapté à vos besoins spécifiques.
  • Travail d’équipe : constituez une équipe experte en IA, en science des données et dans votre secteur d’activité. Cette équipe interdisciplinaire contribuera à la réussite de votre IA générative.
  • Données : des données pertinentes et de haute qualité sont le carburant qui alimente le succès de l’IA générative. Investissez dans des stratégies d’hygiène et de collecte des données pour que votre système fonctionne correctement. Les déchets qui entrent doivent être éliminés.
Les cas d’utilisation de l’IA générative

L’enthousiasme suscité par cette nouvelle technologie s’est rapidement répandu dans divers secteurs et services. De nombreux responsables du marketing et des ventes ont agi rapidement et intègrent déjà l’IA générative dans leurs workflows. La vitesse et l’ampleur de la capacité de l’IA générative à générer de nouveaux contenus et des actifs utiles sont difficiles à ignorer pour toute discipline qui repose sur la production de volumes importants de contenu écrit ou créé. Les secteurs de la santé, de l’assurance et de l’éducation sont plus hésitants en raison des efforts juridiques et de conformité qu’ils doivent respecter, et du manque de perspicacité, de transparence et de réglementation de l’IA générative.

  • Génération de code : les développeurs de logiciels et les programmeurs se servent de l’IA générative pour écrire du code. Les développeurs expérimentés s’appuient sur cette technologie pour effectuer des tâches de codage complexes de manière plus efficace. L’IA générative permet de mettre à jour et de maintenir automatiquement le code sur différentes plateformes. Elle joue également un rôle important dans l’identification et la correction des bogues dans le code et dans l’automatisation des tests du code, afin de s’assurer que le code fonctionne comme prévu et répond aux normes de qualité sans avoir recours à des tests manuels approfondis. L’IA générative s’avère très utile pour créer rapidement les différents types de documentation requis par les codeurs. Ces documents comprennent la documentation technique, les manuels d’utilisation et d’autres supports pertinents relatifs au développement de logiciels.
  • Développement de produits : l’IA générative est de plus en plus fréquemment employée par les créateurs de produits pour optimiser les concepts à grande échelle. Cette technologie favorise une évaluation rapide et des réglages automatiques, rationalisant ainsi considérablement le processus de conception. Elle contribue à l’optimisation structurelle, ce qui garantit que les produits sont fiables et durables et qu’ils utilisent un minimum de matériaux, réduisant ainsi considérablement les coûts. Pour avoir un impact maximal, la conception générative doit être intégrée tout au long du cycle de développement du produit, depuis le concept initial jusqu’à la production et l’approvisionnement. En outre, les gestionnaires de produits ont recours à l’IA générative pour synthétiser les commentaires des utilisateurs, et améliorer les produits en fonction de leurs besoins et de leurs préférences.
  • Ventes et marketing : l’IA générative soutient les campagnes de marketing grâce à une communication hyper-personnalisée avec les clients potentiels et existants par le biais de divers canaux, notamment les e-mails, les réseaux sociaux et les SMS. Cette technologie permet non seulement de rationaliser l’exécution des campagnes, mais aussi de renforcer la capacité à augmenter la création de contenu sans pour autant sacrifier la qualité. Dans le domaine des ventes, l’IA générative stimule les performances des équipes en fournissant des analyses et des informations détaillées sur le comportement des clients. Les services marketing exploitent cette technologie pour parcourir les données, comprendre les modèles de comportement des consommateurs et élaborer des contenus qui établissent un véritable lien avec leur public, ce qui implique souvent de suggérer des articles d’actualité ou des bonnes pratiques en adéquation avec les centres d’intérêt du public. L’IA générative joue un rôle prépondérant dans le ciblage et la segmentation dynamiques des publics et dans l’identification des prospects de haute qualité, ce qui améliore considérablement l’efficacité des stratégies de marketing et des efforts de sensibilisation. Par ailleurs, des invites et des entrées bien conçues orientent les modèles génératifs vers la production de contenus créatifs pour les e-mails, les articles de blogs, les publications sur les réseaux sociaux et les sites Web. Le contenu existant peut être repensé et révisé à l’aide d’outils d’IA. Les organisations peuvent également créer des générateurs de langage d’IA générative personnalisés, adaptés au ton et à la voix de leur marque, afin de mieux refléter le contenu existant de la marque. 
  • Gestion de projet et opérations : les outils d’IA générative peuvent soutenir les chefs de projet avec l’automatisation au sein de leurs plateformes. Les avantages comprennent la génération automatique de tâches et de sous-tâches, l’exploitation des données historiques des projets pour anticiper les délais et les exigences, la prise de notes et la prédiction des risques. Grâce à l’IA générative, les chefs de projet peuvent rechercher et créer des résumés instantanés de documents commerciaux essentiels. Ce cas d’utilisation représente un gain de temps et permet aux usagers de se consacrer à la stratégie de haut niveau plutôt qu’à la gestion quotidienne de l’entreprise.
  • Graphisme et vidéo : grâce à sa capacité à créer des images réalistes et à rationaliser l’animation, l’IA générative sera l’outil de prédilection pour créer des vidéos sans avoir recours à des acteurs, à du matériel vidéo ou à des compétences en matière d’édition. Les générateurs de vidéos par IA peuvent instantanément créer des vidéos dans toutes les langues dont ils ont besoin pour desservir chaque région. Il faudra un certain temps avant que les vidéos créées par l’IA générative puissent remplacer efficacement les acteurs et les réalisateurs humains, mais les organisations s’essaient déjà à cette technologie. Les utilisateurs se servent également de générateurs d’images pour modifier leurs photos personnelles et créer des portraits professionnels à utiliser sur Slack ou LinkedIn.
  • Gestion des entreprises et des employés : dans le domaine du service client, l’IA générative peut être utilisée dans l’ensemble du centre d’appels. Elle peut rendre la documentation nécessaire facile d’accès et de recherche en fournissant aux agents d’assistance les informations nécessaires à la résolution des cas. Les outils alimentés par l’IA générative peuvent sensiblement enrichir les interactions entre les employés et leurs supérieurs. Ils peuvent structurer les évaluations des performances, offrant aux responsables et aux employés un cadre plus transparent pour le retour d’information et le développement. En outre, les portails d’IA conversationnelle générative peuvent apporter au personnel un retour d’information et identifier les domaines à améliorer sans impliquer la direction.
  • Support et service client : alors que les chatbots sont encore largement répandus, les organisations ont commencé à fusionner les technologies pour modifier le mode de fonctionnement de ces derniers. Les progrès de l’IA générative facilitent la création de chatbots plus innovants, capables de mener des conversations naturelles, ce qui leur permet de comprendre le contexte et les nuances comme le ferait un interlocuteur humain. Les chatbots alimentés par l’IA générative peuvent accéder à de grandes quantités d’informations et les traiter afin de répondre avec précision aux questions des clients et des agents. Contrairement aux agents humains, ils sont capables de traiter les demandes des clients 24 heures sur 24 pour une expérience utilisateur transparente, de jour comme de nuit. La transition des chatbots traditionnels vers des compagnons génératifs alimentés par l’IA n’en est qu’à ses débuts, mais le potentiel est incontestable. Avec l’évolution de la technologie, les interactions avec l’IA devraient devenir encore plus sophistiquées et engageantes, brouillant les frontières entre l’assistance virtuelle et l’assistance humaine.
  • Détection des fraudes et gestion des risques : l’IA générative peut rapidement analyser et résumer de grandes quantités de données pour identifier des schémas ou des anomalies. Les assureurs et les experts en sinistres peuvent employer des outils d’IA générative pour examiner les polices et les sinistres afin d’optimiser les résultats pour les clients. L’IA générative peut générer des rapports et des résumés personnalisés adaptés à des besoins spécifiques et fournir des informations pertinentes directement aux assureurs, aux experts en sinistres et aux gestionnaires de risques, pour un gain de temps et des prises de décision simplifiées. Toutefois, le jugement et la supervision humains restent nécessaires pour prendre les décisions finales et garantir des résultats équitables.
  • Production de données synthétiques pour la formation et les tests : les entreprises peuvent tirer parti de l’IA pour générer des données synthétiques afin d’entraîner des modèles IA, de tester de nouveaux produits et de simuler des scénarios du monde réel. Cette approche réduit la dépendance à l’égard des données réelles, qui peuvent être sensibles et doivent rester privées ou provenir d’une source de données externe coûteuse. Les cycles de développement peuvent être accélérés car ils ne sont plus limités par les contraintes liées à la collecte et à la préparation des données réelles. Avec des ensembles de données synthétiques à disposition, les entreprises peuvent rapidement itérer sur les modèles IA, tester de nouvelles fonctionnalités et mettre plus rapidement des solutions sur le marché.

Voici les points essentiels à retenir pour la mise en œuvre éthique des cas d’utilisation de l’IA générative de votre organisation :

  • Protégez les données sensibles : n’utilisez que des données dépersonnalisées et non sensibles afin d’éviter d’exposer des informations vulnérables et de vous conformer aux réglementations.
  • Tenez-vous informé : suivez l’actualité du secteur pour identifier les outils fiables et éviter les pratiques d’IA contraires à l’éthique.
  • Élaborez une politique en matière d’IA : définissez des directives pour l’utilisation de l’IA en interne et les investissements dans des outils tiers en vous inspirant des modèles disponibles.
  • Investissez dans l’amélioration des compétences : il est essentiel d’investir dans des programmes de reconversion et de perfectionnement, afin de permettre aux employés d’acquérir des compétences adaptées à l’automatisation.

Les bonnes pratiques évoluent rapidement. Si le potentiel de l’IA générative est enthousiasmant pour de nombreuses organisations, parcourir ce paysage exige un équilibre entre progrès et prudence.

L’avenir de l’IA générative

Selon McKinsey,1 l’IA générative ne surpassera probablement pas les humains au cours de cette décennie. Toutefois, nous pourrions assister à un bond significatif des capacités de l’IA générative d’ici 2040. McKinsey s’attend à ce que l’IA atteigne un niveau tel qu’elle puisse rivaliser avec les 25 % d’humains les plus performants dans un vaste éventail de tâches. En d’autres termes, l’IA rédigera des contenus créatifs de haute qualité, résoudra des problèmes scientifiques complexes ou prendra des décisions commerciales perspicaces au même titre que des professionnels qualifiés. Les emplois qui ont jusqu’à présent été à l’abri de l’automatisation seront encore plus touchés par l’IA générative. Le personnel des secteurs de l’éducation, du droit, de la technologie et des arts verront probablement l’IA générative influencer leur profession plus tôt. 

Lors d’un symposium du MIT2 sur les outils d’IA, les membres du panel ont exploré diverses pistes de recherche futures dans le domaine de l’IA générative. L’un des principaux domaines d’intérêt est l’intégration de systèmes perceptifs dans l’IA. Cette approche permettrait à l’IA d’imiter les sens humains tels que le toucher et l’odorat, allant au-delà de l’accent conventionnel mis sur le langage et l’imagerie. Le potentiel des modèles d’IA générative à surpasser les capacités humaines a également été discuté, en particulier dans le contexte de la reconnaissance des émotions. Ces modèles avancés pourraient exploiter les signaux électromagnétiques pour interpréter les changements dans la respiration et le rythme cardiaque d’une personne, afin de mieux comprendre son état émotionnel.

Les experts prévoient que les biais resteront un aspect persistant de la plupart des modèles d’IA générative. Ce défi devrait donner naissance à de nouvelles places de marché articulées autour de jeux de données éthiques. Par ailleurs, un scénario dynamique devrait se mettre en place, caractérisé par une concurrence permanente entre les entreprises et les créateurs de contenu recourant à des outils génératifs.

La généralisation de ces outils sur le lieu de travail entraînera inévitablement des changements dans les rôles professionnels et imposera de nouvelles compétences. Ces évolutions s’accompagnent invariablement d’une augmentation de l’usage abusif des capacités génératives. À mesure que les utilisateurs ont la possibilité de créer diverses formes de contenu, notamment des images, du son, du texte et des vidéos, la probabilité d’une utilisation malveillante est appelée à augmenter. Ce scénario souligne l’importance de développer des mécanismes robustes pour atténuer ces risques et garantir un usage responsable des technologies d’IA générative.

L’IA générative va continuer à transformer les opérations des entreprises dans divers secteurs, tout comme le smartphone a transformé leur communication et leur productivité. De l’automatisation des tâches répétitives à la stimulation de la créativité dans la production de contenu et au-delà, le potentiel de l’IA générative est immense.

Cependant, il est primordial de gérer les considérations éthiques, de maximiser la sécurité des données et de s’adapter à l’évolution des bonnes pratiques. Pour les entreprises prêtes à explorer l’ensemble des possibilités offertes par l’IA générative, des conseils et des idées sont à portée de clic. Apprenez-en davantage sur l’exploitation de la puissance de l’IA générative pour votre entreprise en explorant IBM watsonx, la plateforme d’IA et de données conçue pour les entreprises.

 
Auteur
Tim Mucci IBM Staff Writer