Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création d'algorithmes et de modèles qui génèrent de nouveaux contenus (texte, photos, code, vidéos, rendus 3D, musique, notamment) qui imitent les processus créatifs de type humain.
Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle de base, un composant de l'IA générative entraîné sur de grandes quantités de données textuelles et spécialisé dans la génération de textes comparables à une production humaine en prédisant le mot suivant dans une séquence. Gen AI utilise les LLM pour créer des contenus ou des résultats divers et inédits, qu'il s'agisse de répondre à des questions ou de rédiger des récits ou des essais, sur la base des données fournies.
Qu'est-ce que l'IA générative par rapport à l'IA ?
Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui s'appuient sur une programmation basée sur des règles ou des instructions précises pour prédire, classer les données et automatiser les tâches, l'IA générative exploite des techniques de deep learning, notamment les réseaux de neurones, pour permettre aux machines de reconnaître des schémas et des structures de données et d'utiliser ces connaissances pour générer des résultats nouveaux et pertinents d'un point vue contextuel, de manière autonome c'est-à-dire sans programmation explicite.
Deep learning et IA générative, est-ce la même chose ?
L'IA générative n'est pas synonyme de deep learning. Le deep learning est un sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches (réseaux de neurones profonds) pour apprendre et représenter les données. L'IA générative peut utiliser des techniques de deep learning pour créer des modèles génératifs, mais le deep learning englobe un éventail d'applications plus large que la génération de contenu. La gen AI est spécialisée dans la création de contenu.
L'IA générative a-t-elle été la technologie grand public la plus rapidement adoptée de l'histoire ?
Oui. L'IA générative peut répondre à des requêtes et générer des réponses textuelles basées sur le langage courant et fournir des réponses lisibles, et le traitement du langage naturel est désormais utilisé à la fois pour les requêtes et la production de contenu. L'IA générative est ainsi très accessible et répond aux interactions humaines.
Cela pourrait expliquer pourquoi l'IA générative s'est déjà démocratisée à l'échelle mondiale. Lorsque OpenAI a lancé son chatbot, ChatGPT, fin 2022, 100 millions de personnes l'ont utilisé au cours des premiers mois. Il s'agit de l'adoption la plus rapide d'une technologie grand public de l'histoire. Aujourd'hui, de nouveaux outils d'IA générative sont déployés par des entreprises du monde entier.
À quoi sert l'IA générative ?
L'IA générative représente une avancée significative dans l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA), avec le potentiel de bouleverser des secteurs d'activités et les secteurs économiques dans le monde entier. Grâce à la gen AI, les entreprises d'avenir ont la possibilité de s'appuyer sur l'utilisation d'algorithmes sophistiqués et du machine learning pour renforcer leur compétitivité de façon sans précédant.
Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA générative ?
Les entreprises se demandant comment adopter l'IA générative de façon économiquement viable peuvent identifier de multiples cas d'utilisation au sein de leur organisation et obtenir des résultats tangibles, notamment :
- Fournir des informations plus riches plus rapidement, afin permettre une prise de décisions stratégiques plus efficace.
- Améliorer et accélérer l'expérience de commercialisation
- Renforcer l'agilité, la créativité, la qualité et la productivité dans le développement de logiciels
- Découvrez comment l'IA générative permet de personnaliser et simplifier l'expérience de recrutement, d'intégration et de développement des talents – notamment l'orientation des collaborateurs, l'administration et la formation.
- Accélérer la résolution de problèmes complexes en modélisant et en suggérant des résultats optimaux
- Rationaliser et accélérer la production d'avis d'experts, lorsque les utilisateurs doivent interagir avec des experts pour obtenir une évaluation ou des conseils.
- Transformer l'expérience client et dynamiser le marketing et les ventes
Quels sont les secteurs qui utilisent déjà l'IA générative ?
Les secteurs qui utilisent déjà l'IA générative sont, notamment, l'agriculture, l'automobile, les services financiers et la gestion de fortune, l'assurance, la santé, les Life sciences et l'industrie pharmaceutique, la production industrielle, ainsi que le marketing et les ventes.
Comment les entreprises peuvent-elles utiliser l'IA générative ?
Imaginez-vous vous lancer dans une grande expédition, sur un terrain qui change constamment et avec une carte qui se réactualise pour présenter de nouvelles destinations passionnantes.
C'est ainsi que l'IA générative se déploie. Elle met un potentiel illimité à notre portée, démocratise l'accès aux connaissances et aux compétences et fait émerger de nouvelles chaînes de valeur, notamment :
Des partenariats ciblés
L'IA générative aura certainement un impact significatif sur la manière dont les entreprises collaborent et établissent des partenariats. La concurrence pour la mise sur le marché de nouvelles solutions va s'intensifier, mais les entreprises auront des raisons évidentes de mettre en commun leurs ressources et leurs expertises pour créer des solutions d'IA plus robustes répondant à un objectif spécifique.
Des processus autrefois rigides et désormais dynamiques
La plupart des projets d'automatisation des processus métiers utilisent aujourd'hui des algorithmes classiques de machine learning pour automatiser des processus statiques et prédéfinis. Tout en permettant d'accélérer, de simplifier et de personnaliser les processus, ces modèles dépendent fortement des données étiquetées et de l'expertise humaine.
L'IA générative cause un changement radical et le passage à un modèle opérationnel dynamique et axé sur les données, car elle peut simuler et générer d'innombrables scénarios en temps réel, en utilisant sa capacité d'apprentissage et de création.
Davantage de flexibilité et de rapidité permettra aux entreprises d'optimiser les flux de travail de nombreux aspects opérationnels, qu'il s'agisse de la gestion de la chaîne logistique, de la gestion des relations clients ou des prévisions de vente.
De plus, comme l'IA générative crée de nouveaux contenus, elle peut être utilisée dès à présent pour diverses fonctions au sein des entreprises, notamment pour classifier, éditer, répondre à des questions, résumer, ainsi que rédiger de nouveaux contenus. Sa production utilise le même medium que celui qui a servi à l'interroger. Voici quelques exemples :
- Traitement intelligent des documents – Permet aux entreprises d'analyser et d'extraire des informations utiles de documents non structurés tels que des formulaires, des emails, des contrats ou des feuilles de calcul.
- Écrire du code – l'IA générative peut désormais aider les codeurs à travailler, dans certains cas, deux fois plus vite qu'avant. Il automatise les tâches répétitives et suggère du code à l'aide d'outils tels que GitHubCopilot. Il peut recommander des modifications du code pour améliorer les performances.
- Compléter le travail humain – développer la production et la productivité des cadres, des journalistes, des professionnels des relations publiques et du marketing ou du personnel de santé, plutôt que de les remplacer.
- Assistant personnel – il peut agir comme un assistant virtuel intelligent, aidant les knowledge workers ou professionnels du savoir à étendre leurs capacités et à analyser leur travail, de la transcription de réunions à l'élaboration de présentations.
- Repérer les inexactitudes – l'IA générative peut repérer les problèmes liés au texte, aux images, au code et, en fait, à toutes les formes de contenu sur lesquelles elle a été formée. Elle peut également mettre en évidence les biais sociaux et les préjugés dans le contenu généré par l'homme, dont les collaborateurs ne sont peut-être même pas conscients.
Prioriser l'IA responsable
Des algorithmes biaisés aux questions de protection de la vie privée, les entreprises se trouvent confrontées à de nouveaux dilemmes éthiques, qu'il s'agisse de garantir l'équité et l'impartialité des systèmes d'IA, d'empêcher leur utilisation à des fins malveillantes ou de s'assurer qu'ils soient transparents et responsables. Ignorer les biais algorithmiques, les atteintes à la vie privée et la prise de décision éthique des systèmes autonomes peut avoir des répercussions majeures. Prendre en compte les dimensions éthiques de l'IA n'est pas une option mais une nécessité.
Cognizant estime que les technologies, notamment l'IA générative, sont faites pour collaborer avec les gens, et non les remplacer. Comme l'a écrit Ravi Kumar, CEO de Cognizant, « l'imagination et l'ingéniosité humaines seront toujours la source du travail humain. » « Nous assumons une grande responsabilité en matière de comportement éthique lié l'IA générative, et nous utilisons la découverte de cas d'utilisation pour identifier les problèmes urgents communs à différents domaines et les mieux adaptés à l'IA.
