IA générative en entreprise
Qu'est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est une forme d’intelligence artificielle qui génère différentes formes de contenus : texte, audio, vidéos, images, code ou encore simulations.
L’évolution de cette technologie va permettre de produire des résultats encore plus complexes, notamment des contenus marketing personnalisés, des applications sur mesure et même des logiciels. Les dirigeants ont bien compris la potentiel de l’IA générative quand il s’agit de servir les objectifs métier stratégiques de l’entreprise. Il peut toutefois s’avérer difficile de savoir quelles opportunités privilégier et comment identifier les cas d’usage de l’IA générative, même pour l’organisation la plus technophile.
Pourquoi l’IA générative est-elle si importante pour les entreprises ?
Quel que soit le secteur, l’IA générative automatise les tâches, renforce la créativité, améliore l’efficacité et génère des contenus réalistes. À titre d’exemple, on peut citer l’imagerie médicale dans la santé, l’évaluation des risques en finance, les achats personnalisés pour la distribution et le contrôle qualité dans l’industrie.
Avantages de l’IA générative
- Automatisation des tâches répétitives : les workflows guidés par l’IA éliminent les tâches redondantes pour que les employés puissent se concentrer sur ce qui compte vraiment.
- Génération de contenus personnalisés : les consommateurs sont friands de messages personnalisés qui cadrent avec leurs besoins individuels. Ainsi, une enquête récente menée par Savanta a révélé qu’une grande majorité (61 %) des personnes interrogées avaient principalement recours à l’IA générative pour la création de contenu.
- Résumé de documents volumineux : entrez dans le vif du sujet grâce à une évaluation aisée et rapide des sources.
- Des employés bien informés : proposez des modes intelligents d’accès à l’information, aux processus et aux politiques pour que tous les effectifs soient à jour et en conformité.
- Amélioration de l’IA en entreprise : l’IA générative booste votre IA d’entreprise en fournissant les données et la créativité nécessaires pour entraîner, améliorer et innover avec les systèmes d'IA en entreprise.
Comment fonctionne l’IA générative ?
Contrairement au Machine Learning, qui entraîne des algorithmes à identifier des schémas dans les données en vue d’établir des prédictions et de prendre des décisions, l’IA générative est une catégorie d’IA qui s’appuie sur des algorithmes pour créer de nouvelles données ou du contenu similaire à des données existantes.
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Risques associés à l’IA générative en entreprise
Malgré son potentiel de transformation, l’IA générative comporte des risques que les organisations doivent prendre en compte. Même si la technologie sous-jacente est similaire pour le grand public et les entreprises, les cas d’usage et les expériences proposées sont différents. Selon une étude de McKinsey, c’est au niveau des opérations clients, du marketing, des ventes, de l’ingénierie logicielle et de la R&D que l’IA générative présente le potentiel le plus prometteur dans un contexte d’entreprise. Chaque organisation ayant des exigences différentes en matière de workflows, de processus métier et de confidentialité des données, il semble évident que les applications d’IA générative destinées au grand public ne suffiront pas.
Voici quelques-uns des principaux risques liés à l’intégration de l’IA générative dans l’entreprise :
- Sécurité et confidentialité des données : les modèles d’IA générative ont besoin de vastes sources de données pour fonctionner. Il est important de s’assurer qu’aucune des données entrées et sorties ne contiennent d’informations sensibles, telles que les données personnelles des clients ou de l’entreprise.
- Partialité et équité : la qualité des modèles d’IA générative dépend de celle des données utilisées pour les entraîner. Si l’on présente des données biaisées aux outils d’IA générative, leurs résultats peuvent également être biaisés et donner lieu à des situations discriminatoires et inéquitables.
- Propriété intellectuelle : étant donné que l’IA générative est souvent entraînée sur du contenu protégé par des droits d’auteur, il est possible que le contenu créé enfreigne les droits de propriété intellectuelle. Les organisations doivent donc s’assurer que le contenu généré par l’IA ne porte pas atteinte à des œuvres protégées par la loi.
- Responsabilité et réglementation : étant donné que l’IA générative est relativement nouvelle dans le contexte de l’entreprise, les lois et réglementations ne sont pas encore pleinement établies. Il peut être difficile de déterminer à qui incombe la responsabilité des résultats produits par l’IA, ou comment éviter ce type de problème en amont.
IA générative vs IA prédictive
IA générative
- L’IA générative crée de nouveaux contenus en s’appuyant sur des schémas et connaissances qu’elle a appris au cours de la phase d’entraînement.
- L’IA générative est plutôt axée sur la créativité et la génération de contenu.
- L’IA générative n’a pas besoin de données d’entrée spécifiques pour établir des prédictions. Elle génère du contenu en partant de zéro.
IA prédictive
- L’IA prédictive s’appuie sur des données historiques pour formuler des prévisions relatives à des événements ou des résultats futurs.
- L’IA prédictive sert plutôt à établir des prédictions et des recommandations éclairées.
- L’IA prédictive s’appuie fortement sur les données passées pour ses prédictions.
Cas d’usage de l’IA générative en entreprise
Distribution
Le principal défi des détaillants : proposer à leurs clients une expériences d’achat personnalisée dans un marché de plus en plus concurrentiel. LIA générative permet d’analyser de vastes quantités de données clients (notamment l’historique d’achats et les interactions avec les clients), afin d’offrir une expérience client hyper-personnalisée.
Industrie
Dans les usines, les machines sont habituellement réparées une fois qu’elles tombent en panne. L’IA générative est capable d’analyser des quantités considérables de données pour prédire les défaillances des machines, ouvrant ainsi la voie à une maintenance proactive. Cela permet de réduire les temps d’arrêt, de prolonger la durée de vie des machines et de réduire les coûts de maintenance. L’IA générative est en train de révolutionner le secteur industriel en optimisant les processus grâce à l’analyse des données et au Machine Learning.
Santé
L’interprétation de l’imagerie médicale prend du temps et nécessite une expertise spécialisée. Les radiologues ont souvent une charge de travail élevée, ce qui peut entraîner des retards au niveau des diagnostics et des traitements. En ayant recours à l’IA générative, entraînée sur des images médicales annotées, les professionnels de la santé peuvent rationaliser l’analyse des images et ainsi apporter des diagnostics plus rapides et plus précis.
Pour en savoir plus sur l’IA générative
5 façons dont l’IA générative transforme notre travail
Les bénéfices de l’IA générative et du low-code
Pourquoi les leaders exploitent l’IA
Quelle suite pour l’IA générative en entreprise ?
De toute évidence, l’IA générative va continuer à être intégrée dans les processus métier de la quasi-totalité des organisations. En outre, le cabinet Savanta indique que l’IA générative est devenue la principale méthode de déploiement de l’intelligence artificielle. Automatisation de tâches telles que la création de contenu, simplification du développement d’applications, personnalisation de l’expérience pour tous types de clients... L’IA générative offre de nombreuses façons de remodeler la façon dont les entreprises innovent et se développent.
Par la gestion des connaissances, l’IA générative continuera probablement à apporter une valeur ajoutée pour les grandes organisations. Le cabinet McKinsey estime qu’un travailleur du savoir type consacre jusqu’à un jour par semaine à rechercher et analyser des documents dans différents systèmes. Les assistants RAG (Retrieval Augmented Generation) peuvent se montrer efficaces dans ce cas de figure, en combinant la puissance de l’IA générative avec la recherche pour aider à synthétiser et à résumer rapidement des informations en se basant sur un corpus de documents. Ces assistants et « Buddies » nous donnent un aperçu du potentiel de l’entreprise autonome moderne.
Cela dit, un grand pouvoir implique de grandes responsabilités : les entreprises devront s’assurer qu’elles développent cette technologie en adoptant des pratiques d’IA éthiques et responsables afin d’en atténuer les risques potentiels.