Les opportunités que l'IA générative peut offrir à votre entreprise
L'IA générative (GenAI) révolutionne les entreprises en offrant un meilleur accès aux technologies avancées d'IA. Elle propose des expériences client transformatrices et des produits auto-apprenants. Découvrez les opportunités spécifiques que la GenAI peut offrir à votre entreprise :
Une IA accessible à tous
Les outils de la GenAI sont conçus pour être plus accessibles car ils sont pré-entraînés et ne nécessitent pas une expertise spécialisée. Les entreprises peuvent exploiter leurs propres données, ce qui est plus simple que de labelliser des données. Cela rend les solutions d'IA accessibles à un public plus large, même à ceux qui n’ont pas de connaissances techniques. Cela démocratise l'IA et élargit ses possibilités et ses avantages à de nombreuses organisations.
Exemples et réflexions :
- Les systèmes de contrôle qualité pilotés par l'IA dans la fabrication utilisent la vision par ordinateur pour inspecter les produits sur la ligne de production. Configurables et exploitables sans connaissances techniques approfondies, ces systèmes rendent le contrôle qualité avancé accessible à davantage de fabricants.
- Les outils de revue de code assistés par IA aident les sociétés d'ingénierie logicielle à analyser et à améliorer automatiquement la qualité du code. Ils détectent les bogues, appliquent les normes de codage et fournissent des suggestions, rendant l'IA accessible aux développeurs de tous niveaux.
- Les solutions d'IA pour la gestion des stocks permettent de prévoir les besoins et d'optimiser les chaînes d'approvisionnement. Utilisant des tableaux de bord et des analyses simples, ces systèmes rendent le contrôle des stocks sophistiqué accessible aux petits détaillants et distributeurs.
- La GenAI crée et traite des données pour aider les systèmes d'IA à analyser les images médicales, améliorant ainsi la précision des diagnostics. Ces outils simplifient les évaluations médicales complexes et rendent les soins de santé de haute qualité accessibles à un plus grand nombre de cliniques et d'hôpitaux.
- Une IA à la portée du plus grand nombre augmente les risques. Les organisations doivent déployer une politique d'utilisation acceptable de l'IA pour les employés afin d'atténuer ces risques. Cela inclut des mesures pour :
- assurer une compréhension du fonctionnement de la technologie,
- prévenir les violations de données et de la vie privée,
- éviter les dérives, etc.
- Les grands modèles de langage (LLM, Large Language Model) ont impressionné par leurs capacités. Cependant, leur coût élevé de mise en œuvre et de maintenance peut être un obstacle pour de nombreuses entreprises.
Une nouvelle expérience client adaptative
Les interfaces utilisateur conversationnelles, comme les chatbots, permettent aux utilisateurs de parler naturellement avec les systèmes numériques. La GenAI peut grandement améliorer l'expérience client et la communication entre les entreprises et leurs clients.
Exemples :
- Les chatbots alimentés par l'IA recommandent des produits en fonction des préférences et des achats passés, répondent aux demandes et guident les utilisateurs dans leur processus d'achat.
- Les assistants vocaux pilotés par l'IA traitent les demandes de routine, fournissent des informations sur le compte et résolvent les problèmes au cours de conversations en langage naturel.
- Dans l'industrie, les systèmes d'IA analysent les données des équipements pour prédire lorsqu'une maintenance est nécessaire, prévenir les pannes et réduire les temps d'arrêt. Cette approche proactive améliore l'efficacité et prolonge la durée de vie des machines.
Applications auto-apprenantes
Les systèmes de GenAI montrent un fort comportement d'auto-apprentissage grâce à l'effet de réseau : plus une application est utilisée, plus elle devient précieuse. Dans l'IA, cela se traduit par un effet de réseau de données, où plus de données améliorent l'apprentissage et la valeur du système. Plus d'utilisation génère plus de données, ce qui améliore le système et augmente sa valeur pour les utilisateurs.
Exemples et réflexions :
- Google Maps exploite l'IA pour fournir les itinéraires les plus rapides en analysant les modèles de trafic des données d’utilisateurs étendues. Cette collecte continue de données permet à l'application d'affiner ses prédictions et d'améliorer sa précision au fil du temps. Les commentaires des utilisateurs améliorent encore les recommandations d'itinéraires, en créant un effet de réseau qui profite à la fois aux utilisateurs et à Google. Plus l'application est utilisée, plus elle devient intelligente et précieuse pour toutes les personnes impliquées. (Source : https://hbr.org/2023/03/how-network-effects-make-ai-smarter)
- Les thermostats intelligents, tels que le Nest Learning Thermostat, utilisent l'IA pour apprendre les préférences des utilisateurs et optimiser les planifications de chauffage ou refroidissement et obtenir une efficacité énergétique et le confort, en s'améliorant continuellement avec plus de données.
- Un éditeur de logiciels qui propose des formations en ligne peut collecter des informations sur les points de blocage des étudiants lorsqu'ils suivent une formation et utiliser ces informations pour proposer à l'avenir une offre de formation personnalisée à des étudiants similaires.
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OBSTACLES
Bien que l'IA offre de nombreuses opportunités, il est essentiel de reconnaître les défis que vous devez relever en tant qu'entreprise. Deux contraintes importantes sont à prendre en compte.
CARREFOURS
La GenAI présente également plusieurs situations ambiguës ou « carrefours » où ses implications ne sont pas encore tout à fait claires. Celles-ci requièrent une navigation minutieuse et une planification stratégique.
