En bref
- L’IA générative est un type d’intelligence artificielle capable de générer du contenu sous diverses formes, que ce soit du texte, des codes, des images ou de l’audio.
- Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT sont un type d’IA générative. Ils se réfèrent à des modèles qui imitent l’intelligence humaine pour analyser de grands volumes de données et trouver des schémas.
- Des applications d’IA/LLM de base sont disponibles pour les entreprises, qui peuvent les utiliser via des interfaces de programmation applicative (API). Toutefois, l’IA est tributaire des données et des modèles et doit être adaptée aux besoins et objectifs individuels de chaque entreprise.
- Nous donnons vie à votre stratégie d’adoption de l’IA avec une approche de bout en bout, en utilisant des outils et des accélérateurs prouvés, et nous pouvons vous aider à vous lancer rapidement dans des solutions d’IA contrôlées.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative est capable de générer du contenu en exploitant le contenu sur lequel elle a été entraînée. L’entraînement peut être basé sur des données dans des formats multiples, comme du texte, la voix ou des images. L’IA générative peut consommer de grands volumes de donnés pour identifier des schémas et des relations et générer du nouveau texte. Autrement dit :
- Les nouvelles applications d’IA générative – comme Chat GPT – permettent à quasiment tout le monde de tirer parti de l’immense potentiel de l’IA pour créer quelque chose de nouveau à partir d’un nombre pratiquement illimité de sources. En quelques secondes à peine.
- Grâce aux avancées récentes, les LLM peuvent apprendre de manière autonome et acquérir du «bon sens». Avec des milliards de paramètres potentiels, les LLM peuvent faire des prédictions exactes avec peu d’entraînement. Cela signifie qu’ils peuvent être adaptés rapidement et facilement à un large éventail de tâches.
- Bien que l’IA générative soit considérée comme une technologie novatrice, elle sera rapidement amenée à devenir une composante basique incontournable de la réussite de toute entreprise. Dans tous les secteurs, toute organisation pérenne a besoin d’une stratégie d’IA générative.
Quelle est l’utilité de l’IA générative ?
- Les progrès dans LLM seront également amenés à transformer le fonctionnement des affaires et les méthodes de travail. Nombre de vos tâches répétitives et chronophages peuvent être automatisées, ce qui vous permet de délester votre personnel qui peut se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. En plus de maximiser la productivité, l’IA aidera à mieux comprendre les clients en analysant leur activité en ligne et en basant les décisions sur les données.
- Bien que le nombre d’applications pratiques pour l’IA générative soit potentiellement illimité, l’assistance client est un axe clé. Les chatbots utilisant les LLM ont d’ores et déjà commencé à transformer le service client. En assurant une assistance client multilingue, 24h/24, 7j//7, de plus en plus d’applications puissantes sont en mesure d’augmenter l’engagement client, de répondre aux demandes et de fidéliser la clientèle.
- Les LLM peuvent travailler dans de multiples types de données, comme la voix, le texte et les images, si bien que les entreprises peuvent aligner leur assistance client sur leur stratégie de marketing multicanal et bâtir une culture qui s’articule réellement autour du client.
Concepts clés dans l’IA générative
ChatGPT et Perplexity AI sont les exemples les plus récents d’IA générative capables de générer du texte. Mais des applications d’IA générative encore pelus évoluées peuvent également générer de nouvelles images, des vidéos, des sons ou des codes. Les modèles les plus populaires comprennent :
- Les modèles transformateurs : ces modèles sont conçus pour apprendre les relations contextuelles entre des mots. Ils apprennent selon un mécanisme appelé l’attention auto-dirigée, qui pondère l’importance des mots dans une séquence en fonction de leur contexte.
- Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) : ces modèles emploient deux réseaux de neurones – un générateur et un discriminateur. Le générateur génère de nouveaux exemples, tandis que le discriminateur les classe comme étant vrais ou faux. Au fil du temps, le générateur apprend à créer plus de contenu réaliste qui peut tromper le discriminateur, tandis que ce dernier distingue de mieux en mieux le contenu. Les deux réseaux de neurones apprennent en parallèle.
- Auto-encodeurs variationnels (VAE) : en substance, ces modèles sont des modèles génératifs probabilistes qui analysent un schéma dans un ensemble de données dans le but de générer un nouveau contenu. Ils peuvent être utilisés pour générer des textes, des images et des vidéos. Les VAE ont un large éventail d’applications, qui peuvent aller de la production de faux visages humains à celle de musique entièrement synthétique.
Les modèles ci-dessus possèdent d’ores et déjà de nombreuses applications en entreprise, de la génération de contenu personnalisé et du déploiement de chatbots et d’assistants virtuels à la génération de codes et au débogage automatisés.
L’IA générative favorise la transformation des affaires
Bien que l’IA générative soit en évolution constante, il existe un certain nombre de principes fondamentaux qui restent constants. Toutes les applications d’IA générative reposent sur les données, ce qui signifie que la stratégie d’adoption de l’IA doit être alignée sur la stratégie de données. Il est essentielle d’élaborer une stratégie de données d’entreprise efficace reposant sur une architecture moderne et flexible. Celle-ci se doit plus que jamais d’être basée sur l’infonuagique compte tenu des volumes de données qui ne cessent d’augmenter et des fortes demandes pour l’IA générative.
GFT s’engage en faveur de l’IA comme étant la prochaine étape de la numérisation. Nous avons développé le GFT AI.DA Marketplace qui vous aidera à donner vie à votre stratégie d’adoption de l’IA générative avec nos outils et accélérateurs prouvés.
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IA générative – la base du succès commercial
- L’intelligence artificielle est différente de l’intelligence humaine. Tous les contenus doivent être attentivement surveillés et inspectés.
- Des phénomènes d’hallucination ou la génération de résultats préjudiciables sont couramment rapportés avec les modèles d’IA. Tout déploiement doit être doté de garde-fous clairs qui empêchent tout préjudice pour l’entreprise, sa marque ou sa réputation.
- La confidentialité des données, la propriété légale des contenus générés de manière automatique et les données utilisées pour l’entraînement des modèles soulèvent de réelles préoccupations d’ordre juridique .
- Comme avec toutes les nouvelles technologies, la sécurité des données préoccupe car l’IA offre une surface d’attaque bien plus vaste pour les criminels.
Réussir avec l’IA générative n’est jamais facile, mais l’accompagnement d’un partenaire expert facilite tout de même bien les choses. Découvrez comment GFT peut vous aider à mettre en œuvre votre stratégie d’adoption de l’IA.
