Vous vous souvenez à quel point c'était cool de tenir pour la première fois un smartphone dans votre main ? Le design compact et l’interactivité tactile semblaient être un saut vers le futur. En peu de temps, les smartphones sont devenus un mode de vie pour les organisations du monde entier en raison de tout ce qu'ils offrent en matière de productivité et de communication. IA générative (intelligence artificielle) promet un bond similaire en matière de productivité et l’émergence de nouveaux modes de travail et de création.

Des outils tels que Midjourney et ChatGPT attirent de plus en plus l'attention pour leurs capacités à générer des images réalistes, des vidéos et des textes sophistiqués, ressemblant à des humains, repoussant ainsi les limites du potentiel créatif de l'IA. L’IA générative représente une avancée significative dans l'apprentissage en profondeur et le développement de l'IA, certains suggérant qu'il s'agit d'un pas vers le développement "IA forte.» Cette évolution démontre que les ordinateurs sont allés au-delà de simples appareils de calcul. Ils sont désormais capables de traiter le langage naturel (PNL), saisir le contexte et exposer des éléments de créativité.

Par exemple, les organisations peuvent utiliser l’IA générative pour : 

• Transformez rapidement des montagnes de textes non structurés en résumés de documents spécifiques et utilisables, ouvrant ainsi la voie à une prise de décision plus éclairée.
• Automatisez les tâches fastidieuses et répétitives.
• Rationalisez les flux de travail avec la création de contenu personnalisé, des descriptions de produits sur mesure et des copies prêtes à être commercialisées.
• Concevez du contenu, des campagnes publicitaires et des produits innovants qui créent de meilleures expériences client.

Démystifier l’IA générative

Au cœur de l’IA générative se trouvent d’énormes bases de données de textes, d’images, de codes et d’autres types de données. Ces données sont introduites dans des modèles générationnels, et il en existe quelques-uns parmi lesquels choisir, chacun étant développé pour exceller dans une tâche spécifique. Les réseaux contradictoires génératifs (GAN) ou les auto-encodeurs variationnels (VAE) sont utilisés pour les images, les vidéos, les modèles 3D et la musique. Des modèles autorégressifs ou grands modèles de langage (LLM) sont utilisés pour le texte et le langage.

Comme des étudiants assidus, ces modèles génératifs absorbent des informations et identifient des modèles, des structures et des relations entre les points de données, c'est ainsi qu'ils apprennent la grammaire de la poésie, les coups de pinceau artistiques et les mélodies musicales.

L'IA générative utilise des technologies avancées machine learning algorithmes et techniques pour analyser les modèles et construire des modèles statistiques. Imaginez chaque point de données comme un orbe lumineux placé sur un vaste paysage multidimensionnel. Le modèle cartographie méticuleusement ces orbes, calculant les hauteurs relatives, les vallées, les pentes douces et les falaises déchiquetées pour créer une carte de probabilité, un guide permettant de prédire où le prochain orbe (c'est-à-dire le contenu généré) devrait le plus probablement atterrir.

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 sur cette carte de probabilité ; le modèle parcourt ensuite ce paysage, choisissant de manière probabiliste l'élément suivant, le suivant et le suivant, guidé par les modèles qu'il a appris et le coup de pouce de l'invite des utilisateurs.

Chaque sortie est unique mais liée statistiquement aux données à partir desquelles le modèle a appris. Il ne s’agit pas simplement de copier-coller ; il s'appuie de manière créative sur une base de connaissances alimentée par les probabilités et l'invite directrice. Bien que les modèles avancés puissent gérer divers types de données, certains excellent dans des tâches spécifiques, telles que la génération de texte, le résumé d'informations ou la création d'images.

La qualité des résultats dépend fortement des données de formation, de l'ajustement des paramètres du modèle et d'une ingénierie rapide. Un approvisionnement responsable en données et une atténuation des biais sont donc cruciaux. Imaginez entraîner un modèle d'IA génératif sur un ensemble de données composé uniquement de romans d'amour. Le résultat sera inutilisable si un utilisateur demande au modèle d'écrire un article d'actualité factuel.

Exploiter la valeur de l’IA générative

L’IA générative est un outil puissant, mais comment les organisations exploitent-elles cette puissance ? La plupart des entreprises empruntent deux voies pour réaliser la valeur de l’IA générative :

Outils prêts à lancer :

L'option « IA pour tous » : des plates-formes comme ChatGPT et Synthesia.io sont pré-entraînées sur de vastes ensembles de données, permettant aux utilisateurs d'exploiter leurs capacités génératives sans créer ni former de modèles à partir de zéro. Les organisations peuvent affiner ces modèles avec des données spécifiques, les orientant vers des résultats adaptés aux besoins commerciaux particuliers. Des interfaces conviviales et des outils d'intégration les rendent accessibles même aux personnes non techniques.

Ces options publiques offrent un contrôle limité, moins de personnalisation du comportement et des résultats du modèle et le potentiel de biais hérité des modèles pré-entraînés.

Modèles formés sur mesure :

La plupart des organisations ne peuvent pas produire ou soutenir l’IA sans un partenariat solide. Les innovateurs qui souhaitent une IA personnalisée peuvent choisir un « modèle de base » comme le GPT-3 ou le BERT d'OpenAI et lui fournir leurs données. Cette formation personnalisée sculpte le modèle en une IA générative sur mesure parfaitement alignée 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.

La meilleure option pour une organisation d’entreprise dépend de ses besoins spécifiques, de ses ressources et de ses capacités techniques. Si la rapidité, le prix abordable et la facilité d’utilisation sont des priorités, les outils prêts à l’emploi pourraient être le meilleur choix. Les modèles personnalisés peuvent s'améliorer si la personnalisation, le contrôle et l'atténuation des biais sont essentiels.

Adopter une approche de l'IA générative basée sur des cas d'utilisation

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

Considérations clés:

• Pile technologique : assurez-vous que votre infrastructure technologique existante peut répondre aux exigences des modèles d’IA et du traitement des données.
• Mise en relation de modèles : choisissez un modèle d'IA générative adapté à vos besoins spécifiques.
• Travail d'équipe : formez une équipe possédant une expertise en IA, en science des données et dans votre secteur. Cette équipe interdisciplinaire contribuera à garantir le succès 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 assurer le bon fonctionnement de votre moteur. Les déchets entrent, les déchets sortent.

Cas d'utilisation de l'IA générative

L'enthousiasme suscité par cette nouvelle technologie s'est rapidement répandu dans diverses industries et départements. De nombreux responsables marketing et commerciaux ont agi rapidement et intègrent déjà l’IA générative dans leurs flux de travail. La vitesse et l'ampleur de la capacité de l'IA générative à créer de nouveaux contenus et des actifs utiles sont difficiles à laisser passer pour toute discipline qui repose sur la production de volumes élevés de contenu écrit ou conçu. Les soins de santé, les assurances et l’éducation sont plus hésitants en raison des efforts juridiques et de conformité auxquels ils doivent adhérer, ainsi que du manque de compréhension, de transparence et de réglementation en matière d’IA générative.

• Génération de code: Les développeurs de logiciels et les programmeurs utilisent l'IA générative pour écrire du code. Les développeurs expérimentés s’appuient sur l’IA générative pour faire avancer plus efficacement les tâches de codage complexes. L'IA générative est utilisée pour mettre à jour et maintenir automatiquement le code sur différentes plates-formes. Il joue également un rôle important dans l'identification et la correction des bogues dans le code et dans l'automatisation des tests du code ; aidant à garantir que le code fonctionne comme prévu et répond aux normes de qualité sans nécessiter de tests manuels approfondis. L'IA générative s'avère très utile pour créer rapidement divers types de documentation requis par les codeurs. Cela comprend la documentation technique, les manuels d'utilisation et d'autres documents pertinents qui accompagnent le développement de logiciels.

• Développement produit: L'IA générative est de plus en plus utilisée par les concepteurs de produits pour optimiser les concepts de conception à grande échelle. Cette technologie permet une évaluation rapide et des ajustements automatiques, rationalisant considérablement le processus de conception. Il contribue à l'optimisation structurelle qui garantit que les produits sont solides, durables et utilisent un minimum de matériaux, ce qui entraîne des réductions considérables des coûts. Pour avoir le plus grand impact, la conception générative doit être intégrée tout au long du cycle de développement du produit, du concept initial à la fabrication et à l'approvisionnement. De plus, les chefs de produit utilisent l’IA générative pour synthétiser les commentaires des utilisateurs, permettant ainsi des améliorations de produits directement influencées par les besoins et les préférences des utilisateurs.

• Ventes et marketing: L'IA générative assiste les campagnes marketing en permettant une communication hyper-personnalisée avec les clients potentiels et existants sur une variété de canaux, notamment le courrier électronique, les réseaux sociaux et les SMS. Cette technologie rationalise non seulement l'exécution des campagnes, mais améliore également la capacité d'augmenter la création de contenu sans sacrifier la qualité. Dans le domaine des ventes, l’IA générative améliore les performances des équipes en fournissant des analyses approfondies et des informations sur le comportement des clients. Les services marketing exploitent cette technologie pour passer au crible les données, comprendre les modèles de comportement des consommateurs et créer du contenu réellement connecté avec leur public, ce qui implique souvent de suggérer des actualités ou des bonnes pratiques qui correspondent aux intérêts du public. L'IA générative joue un rôle crucial dans le ciblage et la segmentation dynamiques des audiences et dans l'identification de prospects de haute qualité, améliorant ainsi considérablement l'efficacité des stratégies marketing et des efforts de sensibilisation. De plus, des invites et des entrées bien développées dirigent les modèles génératifs pour produire du contenu créatif pour les e-mails, les blogs, les publications sur les réseaux sociaux et les sites Web. Le contenu existant peut être réimaginé et modifié à l'aide d'outils d'IA. Les organisations peuvent également créer des générateurs de langage d'IA génératifs personnalisés, adaptés au ton et à la voix de leur marque afin de correspondre plus précisément au contenu de la marque précédente. 

• Gestion de projet et opérations: Les outils d'IA générative peuvent aider les chefs de projet à automatiser leurs plateformes. Les avantages incluent la génération automatique de tâches et de sous-tâches, l'exploitation des données historiques du projet pour prévoir les délais et les exigences, la prise de notes et la prévision des risques. L'IA générative permet aux chefs de projet de rechercher et de créer des résumés instantanés des documents commerciaux essentiels. Ce cas d'utilisation permet de gagner du temps et permet aux utilisateurs de se concentrer sur une stratégie de niveau supérieur plutôt que sur la gestion quotidienne de l'entreprise.

• Conception graphique et vidéo: Avec sa capacité à créer des images réalistes et à rationaliser l'animation, l'IA générative sera l'outil incontournable pour créer des vidéos sans avoir besoin d'acteurs, d'équipement vidéo ou d'expertise en montage. Les générateurs vidéo IA peuvent créer instantanément des vidéos dans les langues dont ils ont besoin pour servir chaque région. Il faudra un certain temps avant que les vidéos génératives créées par l’IA puissent remplacer efficacement les acteurs et réalisateurs humains, mais les organisations expérimentent déjà cette technologie. Les utilisateurs utilisent également des générateurs d'images pour modifier des photos personnelles afin de créer des portraits professionnels d'aspect professionnel destinés à un usage professionnel sur Slack ou LinkedIn.

• Gestion des affaires et des employés: Dans le service client, l’IA générative peut être utilisée dans tout le centre d’appels. Il peut rendre la documentation nécessaire facile d'accès et de recherche, mettant les informations de résolution de cas à la portée des agents d'assistance. Les outils génératifs basés sur l'IA peuvent améliorer considérablement les interactions entre les employés et les gestionnaires. Ils peuvent structurer les évaluations de performances, offrant ainsi aux managers et aux employés un cadre plus transparent pour le feedback et la croissance. De plus, génératif IA conversationnel les portails peuvent fournir des commentaires aux employés et identifier les domaines à améliorer sans impliquer la direction.

• Support client et service client: Bien que les chatbots soient encore largement utilisés, les organisations ont commencé à fusionner les technologies pour changer leur fonctionnement. Les progrès de l’IA générative facilitent la création de chatbots plus innovants, capables de s’engager dans des conversations naturellement fluides, leur permettant de comprendre le contexte et les nuances de la même manière que le ferait un représentant humain. Les chatbots génératifs basés sur l'IA peuvent accéder et traiter de grandes quantités d'informations pour répondre avec précision aux requêtes des clients et des agents ; contrairement aux agents humains, les chatbots IA peuvent traiter les demandes des clients 24 heures sur 24 pour offrir une expérience utilisateur fluide, de nuit comme de jour. Le passage des chatbots traditionnels aux compagnons génératifs basés sur l’IA n’en est qu’à ses débuts, mais le potentiel est indéniable. À mesure que la technologie évolue, nous pouvons nous attendre à des interactions d’IA encore plus sophistiquées et engageantes, brouillant les frontières entre assistance virtuelle et humaine.

• Détection de fraude et gestion des risques: L'IA générative peut analyser et résumer rapidement de grandes quantités de données pour identifier des modèles ou des anomalies. Les souscripteurs et les experts en sinistres peuvent utiliser des outils d’IA générative pour parcourir 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 souscripteurs, aux experts en sinistres et aux gestionnaires de risques, ce qui permet de gagner du temps et de simplifier la prise de décision. Cependant, le jugement humain et la surveillance restent nécessaires pour prendre des décisions finales et garantir des résultats équitables.

• Générer des données synthétiques pour la formation et les tests: Les entreprises peuvent tirer parti de l'IA pour générer des données synthétiques afin de former des modèles d'IA, de tester de nouveaux produits et de simuler des scénarios du monde réel. Cela peut réduire 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. N'étant plus limités par les limites de la collecte et de la préparation de données réelles, les cycles de développement peuvent être accélérés. Grâce à des ensembles de données synthétiques facilement disponibles, les entreprises peuvent rapidement itérer sur les modèles d’IA, tester de nouvelles fonctionnalités et commercialiser plus rapidement des solutions.

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

• Protégez les données sensibles : utilisez uniquement des données dépersonnalisées et non sensibles pour éviter d'exposer des informations vulnérables et vous conformer aux réglementations.
• Restez informé : suivez l'actualité du secteur pour identifier les outils fiables et éviter les pratiques d'IA contraires à l'éthique.
• Développer une politique d'IA : créez des lignes directrices pour l'utilisation interne de l'IA et les investissements dans des outils tiers, en vous inspirant des modèles disponibles.
• Investir dans le perfectionnement des compétences : il est crucial d’investir dans des programmes de recyclage et de perfectionnement des compétences, car ils permettent aux travailleurs de développer des compétences résistantes à l’automatisation.

Les meilleures pratiques évoluent rapidement. Même si le potentiel de l’IA générative est passionnant pour de nombreuses organisations, s’y retrouver nécessite 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. Cependant, nous pourrions assister à une avancée significative dans les capacités de l’IA générative d’ici 2040. McKinsey s’attend à ce que l’IA atteigne un niveau lui permettant de rivaliser avec les 25 % des meilleurs interprètes humains dans un large éventail de tâches. Cela signifie que l’IA rédigera du contenu créatif de haute qualité, résoudra des problèmes scientifiques complexes ou prendra des décisions commerciales judicieuses à égalité avec des professionnels qualifiés. Les emplois qui étaient historiquement à l’épreuve de l’automatisation seront encore davantage affectés par l’IA générative. Les professionnels de l’éducation, du droit, de la technologie et des arts verront probablement l’IA générative toucher leur profession plus tôt. 

Panélistes à un symposium du MIT² sur les outils d'IA a exploré diverses pistes de recherche futures en matière d'IA générative. Un domaine d’intérêt important est l’intégration des systèmes de perception dans l’IA. Cette approche permettrait à l’IA d’imiter les sens humains comme 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 génératifs à dépasser les capacités humaines a également été discuté, notamment dans le contexte de la reconnaissance émotionnelle. Ces modèles avancés pourraient utiliser des signaux électromagnétiques pour interpréter les changements dans la respiration et la fréquence cardiaque d'une personne, offrant ainsi une compréhension plus approfondie de son état émotionnel.

Les experts prévoient que les biais resteront un aspect persistant de la plupart des modèles d’IA génératifs. Ce défi devrait donner naissance à de nouveaux marchés centrés sur des ensembles de données éthiques. De plus, un scénario dynamique se déroulera probablement, caractérisé par une concurrence continue entre les entreprises et les créateurs de contenu utilisant des outils génératifs.

À mesure que ces outils se généralisent sur le lieu de travail, ils entraîneront inévitablement des changements dans les rôles professionnels et nécessiteront de nouvelles compétences. Parallèlement à ces évolutions, il y a invariablement une utilisation abusive accrue des capacités génératives. À mesure que les utilisateurs acquièrent le pouvoir de créer diverses formes de contenu, notamment des images, de l’audio, du texte et de la vidéo, la probabilité d’une utilisation malveillante devrait augmenter. Ce scénario souligne l’importance de développer des mécanismes robustes pour atténuer ces risques et garantir une utilisation responsable des technologies d’IA générative.

L’IA générative continuera de transformer les opérations des entreprises dans divers secteurs, tout comme les smartphones ont transformé la communication et la productivité des entreprises. De l’automatisation des tâches banales à la promotion de la créativité dans la création de contenu et au-delà, le potentiel de l’IA générative est vaste et varié.

Cependant, il est primordial de tenir compte des considérations éthiques, d’optimiser la sécurité des données et de s’adapter aux meilleures pratiques en évolution. Pour les entreprises prêtes à explorer tout le spectre des possibilités offertes par l’IA générative, des conseils et des informations 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.

Découvrez IBM Watsonx aujourd'hui

Notes de bas de page

1https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts

2https://news.mit.edu/2023/what-does-future-hold-generative-ai-1129