Questionner les données de son entreprise, un nouvel enjeu de l'IA générative
L'IA générative a le potentiel de révolutionner la façon dont les entreprises interagissent avec leurs propres données.
L'introduction de solutions d'IA générative est extrêmement récente, mais leur taux d'adoption est tout simplement phénoménal. Jusqu'à présent, ces technologies ont surtout été utilisées à l'échelle individuelle, les utilisateurs expérimentant de diverses manières. Malgré ce stade précoce, le potentiel de l'IA générative est déjà évident. Les changements qu'elle promet d'apporter au monde des affaires commencent tout juste à être compris, et ils sont susceptibles d'être profonds.
L'essor de l'IA générative bouleverse déjà la société et les entreprises
L'IA générative fait déjà des vagues dans divers secteurs. L'exemple le plus évident est celui de ChatGPT, un outil qui a rapidement gagné en popularité grâce à sa capacité à générer du texte semblable à celui d'un être humain. Les entreprises tirent parti de ChatGPT de nombreuses façons pour améliorer la productivité, automatiser le service à la clientèle et rationaliser la création de contenu.
Cependant, l'utilisation de ChatGPT dans les entreprises soulève également des questions importantes. Il est urgent que les entreprises établissent des cadres clairs pour son utilisation et qu'elles forment leurs employés aux meilleures pratiques quant à l’utilisation des informations. Il s'agit de définir des lignes directrices (ce qu'il faut faire et ne pas faire) pour garantir que l'IA générative soit utilisée de manière responsable et efficace.
L'IA générative créative est un autre domaine où l'impact est surprenant. Elle a le potentiel de révolutionner les professions artistiques en créant de nouveaux contenus, mais elle soulève également des questions sur les droits d'auteur et l'avenir des industries créatives. Comme pour toute autre utilisation de l’IA générative, l'un des plus grands défis consiste à retracer l'origine des données utilisées dans l'IA générative, telles que les images qui contribuent à en créer de nouvelles, et à veiller à ce que les auteurs originaux soient crédités et rémunérés de manière appropriée.
L'IA générative pour interagir avec les données va elle aussi révolutionner les usages
L'IA générative a le potentiel de révolutionner la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données. Actuellement, de nombreuses entreprises s'appuient sur des technologies obsolètes datant de plusieurs décennies, telles que SQL, le courrier électronique et les documents Excel, pour interagir avec les données. L'accès à ces données est souvent limité aux spécialistes des données, ce qui oblige les autres départements à soumettre des demandes spécifiques qui peuvent prendre des jours, voire des semaines, pour être satisfaites.
L'IA générative change ce paradigme en créant un « pont technologique ». Elle permet le traitement du langage naturel, ce qui permet aux non-experts d'exprimer leurs demandes de données de manière simple et efficace. Cela signifie que tous les départements d'une entreprise peuvent exploiter la puissance de leurs données rapidement et efficacement – avec bien sûr des accès aux données raisonnés et contrôlés, dans le cadre d’une politique de gouvernance des données. Si aujourd’hui, la demande d’exploration de données passe par une requête auprès des experts IT de l’entreprise, que sa réalisation et son analyse prennent plusieurs semaines, l’utilisation de l’IA générative pour « converser avec ses données » permet d’accéder à de précieuses informations en seulement quelques minutes et sans connaissance avancée en matière de données.
Les utilisateurs d’un tel outil au sein des entreprises peuvent ainsi récupérer des informations issues de l’analyse de plusieurs sources de données, qui leur permettront d’optimiser leurs performances. Par exemple, un responsable marketing peut avoir accès en quelques étapes à des données sur les achats en ligne des clients, croisées avec des informations sur les produits et des données de veille marché afin de mettre en œuvre une campagne marketing efficace pour augmenter les ventes de son entreprise.
L'une des évolutions les plus intéressantes dans ce domaine est la montée en puissance des petits modèles de langage (SLM). Les SLM offrent une approche ciblée et efficace des applications de l'IA. Des solutions d'IA spécialisées, formées sur des ensembles de données personnalisés, améliorent la précision et l'intégration des flux de travail. Les capacités d'interaction intuitive offertes par ces solutions permettent aux non-spécialistes de prendre rapidement des décisions fondées sur des données. Le traitement local limite le transfert de données, améliorant la confidentialité et réduisant les risques en matière de sécurité, et contribue à la mise en conformité avec les réglementations. L'intégration transparente dans les flux de travail existants minimise les perturbations et accélère l'adoption, favorisant l'efficacité, la précision et l'innovation au sein des organisations.
L'IA générative en est encore à ses débuts, mais son impact est déjà notable. Ce n'est pas seulement un outil individuel; elle façonne l'avenir des entreprises en éliminant les barrières technologiques et les silos commerciaux, augmentant ainsi la productivité et l'efficacité. Un aspect crucial de cette évolution est la transparence, l'interprétabilité et l'explicabilité dans le développement de l'IA. De grandes entreprises priorisent ces éléments pour instaurer la confiance et garantir un déploiement fiable. La qualité et la gouvernance des données sont essentielles au succès de toute application d'IA.
En conclusion, l'avenir de l'IA réside dans le développement de systèmes spécialisés, transparents et interprétables, intégrés de manière fluide dans nos vies et nos processus d'entreprise. Avec l'innovation continue des leaders de l'industrie, l'IA deviendra un élément indispensable de notre écosystème technologique, augmentant l'efficacité et la productivité.