L'IA Générative (GenAI) pour les entreprises
L'intelligence artificielle générative (GenAI) s'accompagne de ses propres risques et défis, et il est essentiel que les entreprises en soient conscientes et mettent en place une structure de gouvernance avant d'entamer le chemin de l'implémentation. Le paysage des fournisseurs de GenAI est diversifié, avec de nombreuses entreprises proposant des solutions innovantes dans divers secteurs. Dans ce chapitre, nous examinerons l'importance de la GenAI pour les entreprises, sa pertinence et sa croissance, ainsi que divers cas d'utilisation qui ont un fort potentiel pour simplifier et ajouter de la valeur aux organisations. Nous conclurons par une discussion sur l'IA éthique et comment elle cherche à prévenir les biais dans les modèles d'IA, assurer la confidentialité et promouvoir une utilisation responsable de la technologie.
GenAI pour l'entreprise
Le cycle de l'hype Gartner 2023 pour la GenAI a identifié des technologies clés de plus en plus intégrées dans de nombreuses applications d'entreprise. Trois innovations projetées pour avoir un impact énorme sur les organisations dans les dix prochaines années incluent les applications activées par la GenAI, les modèles de base et la gestion de la confiance, des risques et de la sécurité de l'IA (AI TRiSM). La GenAI pour les entreprises représente une frontière transformatrice dans l'intelligence artificielle (IA), permettant aux machines de créer du contenu, d'analyser des données et de résoudre des problèmes complexes avec une polyvalence sans précédent. En tirant parti de modèles d'apprentissage profond avancés, la GenAI englobe un spectre d'applications, de la génération de langage naturel à la création d'images et de code. Les entreprises intègrent cette technologie dans divers domaines tels que le service client, le marketing et le développement de produits pour améliorer la productivité et l'innovation.
L'essor de la GenAI
Avec la prévalence croissante de l'IA, en particulier de la GenAI, les technologies dépourvues de capacités d'IA peuvent sembler insuffisantes. L'utilisation généralisée de cette technologie puissante soulève des questions importantes sur son développement et son application. Historiquement, l'IA était inaccessible au grand public, avec des ingénieurs spécialisés comme principaux développeurs en raison de leur rareté et de leur coût élevé. Cependant, les barrières à l'entrée diminuent, permettant aux personnes sans expertise en IA de participer au développement de l'IA. Les systèmes d'IA permettent désormais aux ordinateurs de percevoir, de comprendre et d'interagir avec le monde de manière inédite, évoluant rapidement. Selon le rapport AI Index de l'université Stanford de 2019, la puissance de calcul a doublé environ tous les 3,5 mois depuis 2012, entraînant des avancées remarquables dans les technologies d'IA, notamment dans la vision par ordinateur.
L'essor de la GenAI a introduit une gamme diversifiée de capacités, permettant la création de divers contenus numériques tels que du texte, du code, des images, des simulations, des objets 3D, de la musique et des vidéos. La base de la GenAI réside dans le modèle transformateur, une architecture d'apprentissage profond renommée pour sa compréhension contextuelle exceptionnelle et sa capacité à suivre les relations dans les données séquentielles. Contrairement à d'autres architectures, le transformateur utilise un mécanisme d'auto-attention, lui permettant de se concentrer sélectivement sur différentes parties de la séquence d'entrée à chaque étape, capturant efficacement des relations complexes.
Initialement conçus pour la traduction linguistique, les modèles transformateurs pré-entraînés peuvent s'adapter à de nouvelles tâches sans formation extensive, allégeant la charge de travail pour les praticiens en ML. Parmi les exemples de grands modèles de langage (LLM) notables figurent GPT-4 d'OpenAI, compétent pour générer des réponses textuelles humaines, et le modèle BERT de Google, conçu pour comprendre les nuances contextuelles dans les phrases.
La GenAI se développe rapidement avec des contributions substantielles de géants de l'industrie comme Google, Microsoft, OpenAI et Anthropic. Les LLM, tels que GPT-4, ont acquis une grande utilité dans des applications comme les chatbots, les assistants virtuels et les systèmes nécessitant des réponses en langage naturel générées par ordinateur. Cette intégration généralisée souligne leur efficacité dans la compréhension et la génération de langage humain, améliorant finalement les expériences et interactions des utilisateurs avec les systèmes informatiques.
Cas d'utilisation en entreprise de la GenAI
En tant que l'une des avancées technologiques les plus significatives, la GenAI est une technologie incroyablement polyvalente capable de révolutionner divers aspects des organisations, à condition qu'elle soit déployée de manière responsable. La GenAI continue de révéler de nouvelles possibilités, promettant des progrès substantiels à l'avenir. Bien que certaines entreprises dans le marketing et les ventes aient rapidement intégré la GenAI dans leurs flux de travail, tirant parti de sa vitesse et de son ampleur pour la production de contenu et la gestion des relations clients, des industries avec des exigences légales et de conformité strictes, telles que la santé, l'assurance et l'éducation, ont adopté la GenAI plus prudemment en raison du manque de transparence et de régulation dans sa croissance rapide.
Les cas d'utilisation en entreprise de la GenAI ont opéré relativement discrètement, mais le potentiel commercial est évident pour ceux qui suivent de près cette technologie. Le tableau ci-dessous montre des exemples de la manière dont les grandes entreprises intègrent actuellement la GenAI dans leurs processus :
Exemples concrets de GenAI
Industrie de la restauration rapide
Les restaurants de service rapide deviennent de plus en plus compétitifs, et la GenAI bouleverse ces établissements. Les consommateurs privilégient la rapidité, la variété et la commodité. Le drive-thru est l'un des canaux de commande préférés des clients dans les restaurants de service rapide. L'automatisation est une solution pour relever ces défis de vitesse, de pénurie de main-d'œuvre et d'expérience client. La GenAI adresse ces défis en intégrant des données de menu, des données clients, des règles métier et des logiques conversationnelles dans des LLM, améliorant ainsi l'interaction client.
Industrie du meuble en ligne
La personnalisation est une caractéristique marquante des plateformes de commerce électronique modernes, en particulier dans le secteur du mobilier. La GenAI aide les clients à visualiser des designs personnalisés et à recevoir des recommandations de produits adaptés à leurs préférences.
Gestion des services informatiques
Dans un monde numérique en évolution rapide, la GenAI transforme la gestion des services informatiques (ITSM) en automatisant les tâches courantes, en accélérant la résolution des tickets et en améliorant l'efficacité opérationnelle.
Fournisseurs de GenAI
La GenAI permet aux développeurs d'améliorer les expériences utilisateur dans divers domaines, y compris le développement de code, les jeux, la RA/RV/XR et le service client. Les principaux acteurs technologiques, tels que Microsoft, Google et AWS, investissent massivement dans des startups de GenAI. Certains ont connu des lancements rapides, sécurisant des financements substantiels, tandis que d'autres adoptent une approche plus prudente, en priorisant l'éthique et la sécurité avant les lancements de produits.
Conclusion
Ce cours vous a présenté les concepts fondamentaux de la GenAI, ses cas d'utilisation en entreprise et les défis associés. Vous êtes maintenant prêt à explorer davantage ces frameworks et à les appliquer à vos propres projets !