Les cas d’utilisation de l’IA générative pour les entreprises

Les outils basés sur l’IA générative tels que ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude et Perplexity génèrent du contenu comprenant du texte (des e-mails à la poésie), des images et des vidéos. Ils sont également capables de coder, d’analyser des données, de générer des idées, de communiquer en temps réel, de résoudre des problèmes mathématiques complexes, etc. 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 ».

Les ordinateurs ne se contentent plus de calculer des nombres. Ils sont désormais capables de traiter le langage naturel (TALN), de comprendre le contexte et de faire preuve de créativité. 

Grâce à l’IA générative, les entreprises peuvent utiliser des machines pour : 

• trouver rapidement des informations cachées dans d’immenses quantités de textes non structurés, ouvrant ainsi la voie à des prises de décision plus éclairées ;
  
• 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.

D’énormes bases de données et de vastes bibliothèques de textes, d’images, de codes et d’autres types de données sont au cœur de l’IA générative. Tels des étudiants assidus, ces grands modèles de langage (LLM) s’imprègnent d’informations et identifient des schémas, 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 de machine learning avancés et à des réseaux de neurones 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, telles que la génération de textes, la synthèse d’informations ou la création d’images. Par ailleurs, 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 serait inexploitable si un usager demandait au modèle de rédiger un article de presse factuel. L’intégration de sources de données diverses et précises permet d’entraîner les modèles d’IA générative à être plus informatifs et objectifs. 

L’IA générative est un outil puissant, mais comment les organisations peuvent-elles exploiter son potentiel de manière efficace et abordable ? En effet, cet outil fait grimper considérablement les coûts informatiques. Pour preuve, le coût moyen de l’informatique est en forte hausse, et 70 % des dirigeants affirment que l’IA générative joue un rôle clé dans cette augmentation¹.

D’autre part, l’IA générative offre la possibilité d’étendre le budget informatique. Près de trois quarts des dirigeants (73 %) s’accordent à dire que l’IA générative rend l’utilisation des ressources informatiques plus efficace, et ils mettent déjà cette théorie en pratique. Par exemple, 67 % des organisations utilisent l’IA générative pour accélérer le développement de nouveaux modèles, algorithmes et applications plus efficaces. Et 65 % utilisent l’IA générative pour réduire les ressources informatiques nécessaires en automatisant les tâches¹.

Toutes les applications de l’IA générative ne se valent pas. Chaque cas d’utilisation est soumis à des exigences spécifiques en matière de calcul, de données et de confidentialité. Néanmoins, la plupart des entreprises empruntent deux voies pour exploiter le trésor que recèle l’IA générative :

Les outils prêts à l’emploi : l’option « IA pour tous » : des plateformes telles que ChatGPT sont pré-entraînées sur de vastes jeux de données, laissant les utilisateurs exploiter leurs capacités génératives exceptionnelles sans rien réinventer. 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’intelligence artificielle sans un partenariat robuste. Les innovateurs qui souhaitent une IA personnalisée peuvent choisir un modèle de fondation tel que GPT-3 d’OpenAI ou BERT 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 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.

L’application réussie de l’IA générative 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 comprennent :

• La pile technologique : veillez à ce que votre infrastructure technologique existante soit en mesure de répondre aux exigences des modèles d’IA et du traitement des données.
  
  
• La sélection de modèles : choisissez un modèle d’IA générative adapté à vos besoins spécifiques.
  
  
• Le 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.
  
  
• Les données : de mauvaises données d’entrées donnent des résultats incorrects. Afin que l’IA générative produise de bons résultats, il lui faut des données pertinentes et de haute qualité. Investissez dans des stratégies d’hygiène et de collecte des données de manière à ce que votre système fonctionne correctement.

L’utilisation de l’IA générative s’est rapidement répandue dans divers secteurs et services. Le marketing et les 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 ne peuvent être ignorées dans les disciplines qui reposent sur la production de volumes importants de contenu écrit ou créé.  

Les développeurs de logiciels utilisent l’IA générative pour écrire du code, le mettre à jour et le maintenir, automatiser le débogage et faciliter les tests d’applications pendant le développement. Les outils de codage basés sur l’IA peuvent également gérer les tests et la correction des bugs et fournir les différents types de documentation dont les programmeurs peuvent avoir besoin. Cela comprend la documentation technique, les manuels d’utilisation et d’autres supports pertinents relatifs au développement de logiciels.

Le service client a dépassé les autres fonctions et est devenu la priorité nº 1 des PDG en matière d’IA générative². Les chatbots et les agents virtuels alimentés par l’IA accèdent à de vastes quantités d’informations et les traitent pour répondre avec précision aux questions des clients et des agents humains. Ils peuvent prendre part à des conversations naturelles, fournir une assistance 24 heures sur 24 et apporter des réponses adaptées au contexte. Ces assistants avancés améliorent l’expérience utilisateur tout en réduisant le besoin d’intervention humaine. L’IA est également utilisée pour analyser le ressenti des clients et améliorer les interactions avec le service. L’IA générative rédige également des e-mails de suivi, résume les tickets d’assistance et crée des articles de base de connaissances pour améliorer les options de libre-service.

Le tutorat, la génération de contenu et la notation automatisée alimentées par l’IA gagnent du terrain. L’IA aide les enseignants à développer des expériences d’apprentissage personnalisées, à résumer les documents de recherche et à automatiser les tâches administratives. Cependant, des préoccupations persistent concernant la confidentialité des données, la désinformation et l’intégrité académique.

L’IA analyse les tendances du marché, génère des rapports et automatise les prévisions financières pour les investisseurs et les analystes. Les algorithmes de trading alimentés par l’IA et les recommandations financières personnalisées sont de plus en plus courants.

Afin de faciliter la détection des fraudes et la gestion des risques, l’IA générative est capable d’analyser et de synthétiser rapidement de grandes quantités de données dans le but d’identifier des schémas ou des anomalies. Cela aide les assureurs et les experts en sinistres à optimiser les résultats. Elle génère des rapports et des informations personnalisés, ce qui facilite la prise de décision. L’IA générative contribue à prévenir les cybermenaces et les transactions frauduleuses, améliorant ainsi la sécurité et la conformité dans les services financiers.

Les images et vidéos générées par l’IA rationalisent la création de contenu en éliminant le besoin d’acteurs ou d’équipements. Les entreprises utilisent l’IA pour la production vidéo et l’animation localisées. Les outils d’IA génèrent désormais du contenu vidéo de haute qualité, ce qui réduit les coûts de production et améliore les possibilités d’expression créative. Les utilisateurs se servent également de générateurs d’images tels que DALL pour modifier leurs photos personnelles et créer des portraits professionnels à utiliser sur Slack ou LinkedIn.

L’IA générative transforme les sciences de la vie en facilitant la documentation médicale, les diagnostics, l’engagement des patients et la découverte de médicaments. Les outils alimentés par l’IA résument les antécédents des patients, les résultats de laboratoire et les dossiers médicaux, ce qui permet aux médecins de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. L’IA générative est de plus en plus utilisée en imagerie médicale, pour analyser les radiographies, les IRM et les scanners afin de détecter les fractures et les maladies. En ce qui concerne la création de nouveaux médicaments, l’IA générative modélise les structures moléculaires, prédit l’efficacité de nouveaux composés et accélère le développement de nouveaux traitements. Les assistants virtuels alimentés par l’IA aident les patients en répondant à leurs questions sur la santé, en prenant des rendez-vous et en leur rappelant de prendre leurs médicaments. L’IA générative automatise également les tâches administratives telles que la transcription de notes, le traitement des demandes d’indemnisation et la facturation. Les réglementations strictes telles que la loi HIPAA, ainsi que les préoccupations relatives à la confidentialité des données, aux biais et à l’éthique, restent des défis majeurs.

L’IA générative rationalise le recrutement, l’intégration et le développement des employés. Elle résume les CV, aide les recruteurs à sélectionner les candidats et automatise la planification des entretiens. Lors de l’intégration, elle personnalise les supports de formation en fonction des rôles. Pour la gestion des performances, elle génère des modèles d’évaluation structurés et des informations sur le développement de carrière. Les portails d’IA conversationnelle peuvent fournir aux employés un retour d’information et identifier les domaines à améliorer sans impliquer la direction. L’IA générative peut également analyser les tendances de la main-d’œuvre et prévoir le risque de rotation du personnel. 

Les solutions d’IA générative sont de plus en plus utilisées pour le traitement des demandes d’indemnisation, la détection des fraudes et l’évaluation des risques. Les outils d’IA analysent les polices d’assurance, automatisent la souscription et améliorent les interactions avec les clients, bien que la conformité réglementaire reste une considération essentielle.

L’IA résume les contrats, les documents juridiques et les réglementations, facilitant ainsi la recherche et le contrôle de la conformité pour les professionnels. Elle permet d’identifier les risques, de générer des rapports et de rationaliser les processus de due diligence dans les environnements juridiques et réglementaires.

Les concepteurs de produits utilisent de plus en plus l’IA générative pour optimiser les concepts à l’échelle. Elle contribue à l’optimisation structurelle, ce qui garantit des produits solides et durables utilisant un minimum de matériaux, réduisant ainsi les coûts et les prix. La conception générative est plus efficace lorsqu’elle est intégrée tout au long du cycle de développement du produit, du concept initial à la fabrication et aux achats. De plus, les chefs de produit utilisent l’IA générative pour regrouper les retours des utilisateurs afin d’améliorer les produits.

L’IA automatise la génération de tâches et de sous-tâches, prévoit les délais et les besoins en ressources, résume les documents essentiels et contribue à la prévision des risques. Elle permet aux chefs de projet de se concentrer sur la gestion stratégique à plus long terme, et non simplement sur la gestion quotidienne des activités.

Trois quarts des directeurs marketing (76 %) affirment que l’IA générative va modifier le mode opératoire des équipes marketing, et 76 % d’entre eux sont également convaincus que les entreprises qui n’adopteront pas rapidement l’IA générative risquent d’être moins compétitives³. L’IA générative permet un marketing hyper-personnalisé sur l’ensemble des canaux. Des prompts et des entrées bien développés conduisent les grands modèles de langage à produire du contenu créatif pour les e-mails, les blogs, les publications sur les réseaux sociaux, les pages de produits ainsi que les sites Web. Les générateurs de langage personnalisés peuvent être entraînés à adopter le ton et la voix d’une marque afin de correspondre précisément au contenu existant, et ce dernier peut être repensé et modifié. L’IA générative fournit des analyses et des mesures approfondies sur le comportement des clients, peut cibler et segmenter dynamiquement les publics et identifier les prospects à fort potentiel. 

Pas moins de 89 % des dirigeants déclarent que les investissements clés dans l’automatisation incluront des capacités d’IA générative, et 19 % affirment que l’IA générative jouera un rôle critique dans l’avenir de l’automatisation de leur chaîne d’approvisionnement⁴ . L’IA générative transforme la gestion de la chaîne d’approvisionnement, les workflows et l’efficacité opérationnelle dans l’industrie automobile et d’autres secteurs en améliorant la logistique, la gestion des stocks et la prévision de la demande. La hausse de la visibilité et de la transparence aide les organisations à réagir immédiatement aux risques plutôt que d’attendre que les partenaires signalent les problèmes. L’intégration de données saines et fiables collectées tout au long de la chaîne d’approvisionnement permet également d’alimenter un LLM qui fournit des informations précises et en temps réel à tous les acteurs du secteur.

L’IA crée des jeux de données synthétiques pour entraîner les modèles, tester les produits et simuler des scénarios réels. Cela permet de réduire la dépendance à l’égard de données réelles sensibles ou coûteuses, d’accélérer les cycles de développement et d’améliorer les performances des modèles d’IA.

Si le potentiel de l’IA générative est fascinant pour de nombreuses organisations, s’engager dans cette voie nécessite de trouver un équilibre entre progrès et prudence.

• Protégez les données sensibles : utilisez uniquement des données dépersonnalisées et non sensibles afin d’éviter d’exposer des informations vulnérables et de vous conformer aux réglementations.
  
  
• Tenez-vous au courant : 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.

L’essor de l’IA générative semble avoir suscité un grand intérêt pour l’ensemble des capacités de l’IA. Selon une enquête de McKinsey⁵, l’adoption de l’IA dans les entreprises des personnes interrogées a oscillé autour de 50 % pendant six ans avant de bondir à 72 % en 2024. En ce qui concerne la valeur de l’IA générative, la même enquête a révélé que les organisations constatent le plus souvent des réductions de coûts significatives grâce à l’utilisation de l’IA générative dans les ressources humaines (RH). Les participants font le plus souvent état d’augmentations significatives des revenus (de plus de 5 %) dans la gestion de la chaîne d’approvisionnement et des stocks.

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.

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. Les experts prévoient que les biais resteront un aspect persistant de la plupart des modèles d’IA générative. 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.

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 découvrant le portefeuille de produits d’IA IBM watsonx.