De l'IA "Traditionnelle" à l'IA générative

IA en la pandémie : Outil vital et évolution

L'Intelligence Artificielle est devenue au début de la pandémie un outil clé pour comprendre et combattre le virus. Nous avons utilisé l'IA pour analyser les schémas d'infection, prédire les épidémies et offrir des solutions en temps réel. L'application que nous avons développée pour lutter contre le COVID-19, qui était basée sur l'analyse de données en temps réel pour identifier les tendances et les anomalies dans la propagation du virus, en était un exemple clair.

L'IA “traditionnelle”, bien qu'excellente pour identifier les schémas et faire des prédictions basées sur des données historiques, n'était pas toujours capable de s'adapter à la rapidité et à l'imprévisibilité de la pandémie. Ce fait a mis en évidence la nécessité d'une approche plus dynamique et créative de la technologie : l'Intelligence Artificielle Générative.

Pour comprendre comment elles sont liées, il est intéressant de voir la figure suivante :

L'IA générative est un sous-domaine du Deep Learning qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour générer de nouvelles données basées sur les motifs appris à partir des données d'entraînement. Ainsi, tandis que l'IA se concentre sur le traitement et l'analyse des données, les IA génératives se concentrent sur la création, s'adaptant mieux aux situations en constante évolution.

Aujourd'hui, les IA Génératives redéfinissent de multiples secteurs. Dans cet article, nous allons parler de la manière dont nous le faisons dans les centres d'appels, les universités et les hôpitaux qui bénéficient déjà des avantages de l'IAG :

Centres d'appels

Il transforme la manière dont les centres d'appels soutiennent les opérateurs dans les services d'assistance.

• Dans l'administration publique, facilitant l'accès à l'information sur les démarches administratives grâce à des chatbots basés sur l'IA générative qui traitent toutes les bases de données corporatives.
• Dans le secteur privé, offrant des systèmes d'IA générative supervisés par un humain.
• Exploiter la puissance de RAG (Retrieval Augmented Generation) pour travailler avec des informations dynamiques sans avoir besoin de réentraîner le modèle à chaque fois, réduisant également le niveau d'hallucination de l'IA.

Universités

Il est en train de changer la manière dont les universités interagissent avec leurs étudiants, par exemple, en soutenant les élèves dans le choix de leurs études.

• Assistants virtuels basés sur l'IA générative et personnalisés avec toutes les informations internes de l'offre éducative du centre.
• Systèmes de support non supervisés pour les étudiants qui évaluent et contrôlent l'impact et la probabilité de générer des réponses erronées ou des hallucinations.
• Gérer les questions de confidentialité inhérentes à l'IA en appliquant des mécanismes de protection avancés.

Hôpitaux

Dans le secteur de la santé, cette technologie modernise la manière de soutenir les patients, en offrant des informations médicales contextualisées et en facilitant la gestion des rendez-vous, ce qui représente une grande avancée dans la communication et l'efficacité du secteur de la santé.

• Accès personnalisé aux informations médicales et aux bases de données de connaissances de l'hôpital.
• Intégré dans le portail du patient. Sans besoin de supervision humaine, tenant compte des particularités des réponses générées par l'IA générative.
• Évaluer l'effet de différentes techniques sur la réduction du nombre d'hallucinations ou de réponses erronées (fine tuning vs RAG, few shot learning, zero shot prompt…).

Malgré ses avantages, l'IAG présente des défis, des avantages et des inconvénients comme ceux que nous discutons dans l'article "Le guide définitif de l'Intelligence Artificielle Générative" que vous pouvez consulter ici.

Conclusiones

La IAG redéfinit l'interaction technologique dans divers secteurs, marquant un saut vers un avenir où l'IA ne se contente pas de répondre, mais anticipe et contribue activement à un monde meilleur.