Guide IAG : Étapes pour commencer à l'appliquer dans votre entreprise

IA Générative : Clés et Applications Entreprises

Une fois les concepts clés autour de l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) appris, il est maintenant temps d'approfondir spécifiquement le concept de l'IAG.

Dans cet article, nous expliquons comment l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) s'est établie comme un composant crucial dans les entreprises cherchant à être leaders dans leurs secteurs respectifs.

Dans ce guide étape par étape, nous parlerons de :

• Impact économique en Espagne
• Modèles d'IAG disponibles
• Avantages et inconvénients de l'IAG
• Application de l'IAG dans l'entreprise
• Outils d'IAG

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle générative ?

L'IAG est une branche de l'IA, un sous-domaine de l'apprentissage profond (Deep Learning) qui utilise des réseaux neuronaux pour générer de nouvelles données imitant celles déjà existantes, marquant un impact significatif dans une large gamme d'industries. Cette sous-catégorie se concentre sur la création de nouvelles données et contenus, allant du texte aux images et sons, à travers des modèles d'apprentissage automatique. Cette capacité de génération de données ouvre un éventail de possibilités pour la conception de produits, la création de contenu et la personnalisation de services, entre autres.

Il existe deux types de modèles :

• Modèles discriminatifs : Ils sont utilisés pour classifier ou prédire et sont entraînés sur des ensembles de données étiquetées, apprenant la relation entre les caractéristiques des points de données et leurs étiquettes.
• Modèles génératifs : Ils génèrent de nouvelles données similaires aux données sur lesquelles ils ont été entraînés, comprenant la distribution des données et étant capables de prédire le prochain élément dans une séquence.

Quel est l'impact économique de l'IA et de l'IAG ?

L'ampleur économique de l'Intelligence Artificielle (IA) au niveau des entreprises et de l'économie dans son ensemble est considérable. En automatisant des tâches routinières, l'IA peut améliorer la performance et la productivité d'une entreprise, fournir des recommandations personnalisées ou améliorer l'expérience client, aidant ainsi les entreprises à augmenter leurs bénéfices.

Dans le cas de l'IAG, elle se présente avec le potentiel d'avoir un impact économique significatif, comme l'indique ce rapport de McKinsey où il suggère que l'IAG pourrait apporter jusqu'à 4,4 billions de dollars à l'économie mondiale. Bien qu'il ne soit pas précisé combien de cela correspond à l'Espagne, il est raisonnable de supposer que l'impact dans notre pays pourrait conduire à de grandes améliorations en termes d'efficacité et de productivité.

Quelle a été l'évolution de l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) ces dernières années ?

Depuis ses débuts, les modèles d'Intelligence Artificielle (IA) ont progressé rapidement. Des entreprises leaders du secteur technologique comme IBM, Microsoft, Google ou AWS sont à la pointe de cette révolution. Elles ont développé des solutions d'IA capables de comprendre les besoins des clients, de recommander le produit le plus adapté à la personne ou d'optimiser les processus commerciaux, entre autres solutions.

Modèle, application et solution

Avant d'aborder le sujet en profondeur, il est fondamental de comprendre la différence entre modèles, applications et solutions lorsque nous parlons de IAG :

• Modèle : ce sont les algorithmes d'apprentissage automatique qui ont été entraînés pour effectuer des tâches spécifiques et deviennent la base sur laquelle sont construites les applications et les solutions. Ils connaissent une évolution rapide et offrent une large gamme d'applications dans le domaine des affaires.

Les différents types de modèles d'IA générative sont :

• Modèles génératifs de langage, qui sont utilisés pour générer du texte, traduire des langues et comprendre le langage naturel.
• Modèles génératifs d'images, pour générer de nouvelles images avec des caractéristiques similaires aux motifs d'autres images qu'ils ont appris.
• Modèles de génération de texte à texte, qui peuvent être utilisés pour des tâches telles que la réponse à des questions, les résumés ou l'analyse de sentiment.
• Modèles de génération de texte en image ou vidéo, capables de traduire des descriptions textuelles en représentations visuelles, et vice versa.

Et les plus connus pour cela sont :

• DALL-E : présenté en 2021 par OpenAI, ce modèle génératif de pixels basé sur des transformateurs a démontré sa capacité à créer des images de haute qualité à partir de descriptions en langage naturel. Son potentiel est significatif dans des domaines tels que la conception de produits et la création de contenu. Actuellement, la version disponible de ce modèle est la 3 (DALL-E3)
• Claude 2 : Ce modèle d'IA développé par Anthropic, une entreprise de recherche en intelligence artificielle, combine apprentissage supervisé et non supervisé pour générer des données synthétiques. Claude 2 a prouvé son efficacité dans diverses tâches, y compris la génération de texte, la traduction automatique et la génération d'images.
• LLAMA 2 : Un autre modèle d'IAG, dans ce cas publié par Meta (Facebook), utilise une combinaison d'apprentissage supervisé et non supervisé, comme dans le cas précédent. LLAMA 2 est particulièrement efficace dans la génération de texte et est utilisé dans une variété d'applications, allant de la génération de contenu à l'amélioration de l'interaction utilisateur.
• ChatGPT : Développé par OpenAI, ce modèle d'IA générative est capable de produire des réponses textuelles à des questions ou des instructions données en langage naturel. ChatGPT est utilisé dans une variété d'applications, allant des chatbots aux assistants virtuels et aux outils de génération de contenu, entre autres. Lors de l'OpenAI DevDay du 6 novembre dernier, les nouveaux modèles GPT-4 Turbo avec un contexte de 128K et GPT-4 Turbo avec Vision ont été présentés.
• Bing AI : Développé par Microsoft, ce modèle d'IA générative est utilisé dans son moteur de recherche Bing. Il est capable de générer des réponses aux questions des utilisateurs, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et l'efficacité du moteur de recherche.
• Google Bard : Développé par Google, ce modèle d'IAG est capable de générer un texte cohérent et de haute qualité. Il est utilisé dans une variété d'applications, allant de la génération de contenu à l'amélioration de l'interaction utilisateur.

Dans cette infographie, vous pouvez voir l'évolution des modèles de langage :

• Application : ce sont des implémentations spécifiques de modèles d'IAG qui résolvent des problèmes concrets. Par exemple, un chatbot de service client pourrait être alimenté par le modèle GPT.
• Solution : ce sont des ensembles d'applications et/ou de modèles qui résolvent un problème commercial plus important ou une série de problèmes. Par exemple, une plateforme de marketing digital pourrait utiliser l'application GPT pour générer du contenu sous forme de texte ou d'image.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'IAG ?

La IAG présente de nombreux avantages. Voici une liste des plus remarquables :

• Génération de données synthétiques : L'IAG peut créer des données qui imitent les données réelles, ce qui permet aux entreprises de réaliser des tests et des optimisations sans compromettre la confidentialité des clients.
• Encourager l'innovation : L'IAG peut nous aider à être plus créatifs dans de nombreux domaines, de la conception de produits à la création de contenu et à la personnalisation des services.
• Efficacité opérationnelle : L'IAG peut automatiser des tâches répétitives et des processus métier, ce qui se traduit par une plus grande efficacité et une réduction des coûts, augmentant ainsi la productivité.
• Personnalisation avancée : L'IAG permet une personnalisation plus approfondie et précise des produits et services, améliorant l'expérience de l'utilisateur et du client.
• Évolutivité : Les modèles de IAG peuvent s'adapter facilement à différentes tailles et types de données, ce qui les rend hautement évolutifs.
• Flexibilité et adaptabilité : Contrairement à l'IA spécifique, l'IAG peut s'adapter à une variété de tâches et d'applications.
• Amélioration du Retour sur Investissement (ROI) : La mise en œuvre de l'IAG peut entraîner un retour sur investissement significatif en optimisant diverses zones de l'entreprise.
• Développement rapide de prototypes : L'IAG peut accélérer le processus de développement de nouveaux produits ou services en générant des prototypes rapides pour ensuite effectuer des tests.
• Compétitivité : Les entreprises qui adoptent l'IAG ont un avantage compétitif sur le marché en étant à la pointe de la technologie.

En ce qui concerne les inconvénients, nous pouvons énumérer les suivants :

• Coût : La mise en œuvre et la maintenance des solutions d'IAG peuvent représenter un coût élevé, en particulier pour les petites et moyennes entreprises. Cependant, cela est en train de changer car grâce au cloud, il n'est plus nécessaire d'avoir des spécialistes des données, ce type de projets pouvant désormais être réalisé par des ingénieurs.
• Complexité technique : L'IAG nécessite un haut niveau d'expertise en science des données et en apprentissage automatique, ce qui peut être un obstacle pour certaines organisations. Pour cette raison, il est recommandé de disposer d'une personne experte ou d'un bon partenaire dans ce domaine pour faciliter cette tâche.
• Dépendance aux données : L'efficacité de l'IAG est fortement liée à la quantité et à la qualité des données disponibles. Il est donc nécessaire d'avoir une architecture de données correcte qui permette leur utilité.
• Risques éthiques : La génération de données synthétiques et de contenu généré par l'IA peut soulever des problèmes éthiques, tels que la création d'informations fausses, trompeuses ou biaisées.
• Problèmes de confidentialité : Bien que l'IAG puisse générer des données synthétiques, il existe encore des préoccupations quant à la manière dont les données sont collectées et utilisées, c'est-à-dire la source originale. Pour y remédier, il est crucial de respecter le RGPD, en vérifiant la provenance des données, en s'assurant que leur traitement respecte les principes de transparence, de licéité et de minimisation, et en réalisant des évaluations d'impact sur la protection de celles-ci.
• Consommation de ressources : Les modèles d'IAG nécessitent souvent une grande quantité de ressources informatiques, ce qui peut également être un inconvénient en termes d'efficacité énergétique.
• Immaturité technologique : L'IAG est encore une technologie récente qui présente certaines limitations et implications qui sont encore en cours de découverte, cependant son évolution progresse à un rythme vertigineux.

Comment intégrer l'Intelligence Artificielle Générative (IAG) dans votre entreprise ?

Introduire l'IAG dans votre entreprise est une opportunité significative au niveau stratégique. Pour relever le défi que cela représente, nous vous laissons ci-dessous un petit guide avec les étapes à suivre :

1. Identifier vos objectifs : La première étape consiste à définir les objectifs et les buts de votre entreprise et à comprendre clairement comment l'IA peut vous aider à les atteindre. Ainsi, vous pourrez choisir la solution d'IA qui correspond le mieux à vos besoins commerciaux.
2. Analyser vos données : L'efficacité de l'IA dépend de la qualité et de la quantité des données dont vous disposez. Par conséquent, il est important que vous ayez une bonne compréhension des données à votre disposition et que vous considériez quels autres vous pourriez avoir besoin.
3. Architecture des données : Elle doit être conçue en pensant à l'évolutivité, en supportant à la fois les besoins actuels et futurs de votre entreprise en termes de stockage, de traitement et d'analyse des données. Consultez l'article sur les modèles d'intelligence artificielle comme service pour plus d'informations.
4. Implémenter des solutions d'IA : Une fois que vous avez bien compris les étapes précédentes, il est temps de passer à l'action. Vous pouvez choisir de développer votre propre solution d'IA avec un développement sur mesure ou vous pouvez opter pour utiliser des solutions d'IA Cloud, déjà développées et avec moins de personnalisation. Nous parlons plus en détail de ces dernières dans l'article.

Outils de l'IAG

La sélection des outils est essentielle pour le succès des projets IAG. Voici quelques catégories d'outils essentiels et des exemples spécifiques :

1. Plateformes de développement et frameworks, nécessaires pour développer, entraîner et déployer des modèles d'IAG, comme les frameworks de Tensor Flow ou PyTorch.
2. Outils de traitement, d'analyse et de visualisation des données pour entraîner les modèles d'IAG. Des bibliothèques Python, telles que Pandas, NumPy ou Seaborn, peuvent être utilisées pour la manipulation et l'analyse des données.
3. Environnements de développement intégrés (IDEs), tels que Visual Studio Code ou Jupyter Notebooks, qui facilitent l'écriture, les tests et le débogage du code et incluent des outils de collaboration et de versionnement comme GitHub.
4. Bibliothèques spécifiques et API, comme les bibliothèques de développement de modèles de langage génératifs offertes par OpenAI.
5. Plateformes et services cloud, comme ceux dont nous parlons dans cet article.

Vous pouvez utiliser ces outils pour innover dans vos produits et services, améliorant ainsi votre compétitivité et votre efficacité sur le marché.

Pour les conseils de notre équipe d'experts, contactez-nous, nous vous aiderons à explorer les possibilités que l'IAG peut vous offrir et comment elle peut transformer votre entreprise pour l'avenir de l'IA.