A chaque utilisation son intelligence artificielle

Choisir entre l'IA prédictive et générative dépend des besoins spécifiques des entreprises, les combiner permet d'optimiser la prise de décision et la création de contenu.

À l’heure où elle transforme les industries, améliore les processus décisionnels et crée de nouvelles opportunités dans de multiples domaines d’activité, choisir la bonne intelligence artificielle (IA) en fonction de besoins spécifiques n’est pas toujours simple. Le déploiement de ChatGPT a mis en évidence les puissantes possibilités de l’IA et permis à tous, entreprises comme collaborateurs, d’en faire un interlocuteur de choix.

En deux temps, trois mouvements, l’IA a soulevé un nuage de poussière et exercé une forte pression sur les entreprises pour identifier la façon dont elles pouvaient l’utiliser. Cette poussière et cette pression brouillent les pistes entre les applications d’IA prédictive et générative. Ces IA sont toutes deux entraînées et formées à l’aide de données historiques. Or, il est essentiel de bien comprendre la différence entre ces deux formes d’intelligence artificielle et les applications correspondantes pour en exploiter pleinement le potentiel.

De l’IA prédictive à l’IA prescriptive

Comme son nom l’indique, l’IA prédictive est conçue pour prédire des résultats sur la base de données historiques. La plupart des défis organisationnels peuvent être traduits en une question sur laquelle un modèle prédictif pourra être formé, sous réserve de disposer des informations historiques nécessaires. Ces scénarios sont transcrits en questions en classant les données en catégories binaires ou en différentes classes, ou en mesurant un résultat sur un ensemble continu de valeurs. Cette IA apprend les limites entre les différentes catégories à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée et utilise ces connaissances pour établir des prédictions à propos de données nouvelles et inédites.

Les algorithmes couramment utilisés dans l’IA prédictive sont les suivants : régression logistique, arbres de décision, forêts aléatoires, machines à vecteurs de support (également appelées « séparateurs à vaste marge ») et réseaux neuronaux.

Utiliser cette technique pour des projections plus fiables est un pouvoir exceptionnel qui procure une vision prospective de résultats importants. Cependant, il peut être tout aussi crucial, si ce n’est davantage, de comprendre pourquoi ces résultats sont susceptibles de se produire. C’est précisément pour cette raison que toute application prédictive doit incorporer le concept d’explicabilité. Sans explication, aucune action claire ne peut être entreprise. Prenons l’exemple de l’attrition, c’est-à-dire de la perte de clients ou d'abonnés : si une entreprise ignore la cause d’une potentielle hausse de ce risque, comment peut-elle le limiter ?

L’incorporation du concept d’explicabilité dans l’IA prédictive permet de passer à l’IA prescriptive pour explorer certaines actions et en mesurer l’impact sur le résultat souhaité. Il est possible de modéliser les résultats probables en intégrant le client dans un plan de support particulier, en augmentant le taux d’engagement et en baissant les prix, sans pour autant appliquer ces mesures.

Dès lors, une action appropriée dérivée de l’IA peut être mise en œuvre. Le fait de passer d’une action isolée à un ensemble coordonné d’actions permet aux entreprises de développer des optimisations métier. Il convient de définir le résultat optimal en permettant aux modèles d’IA prédictive d’explorer les données saisies et les nombreuses itérations possibles dans le but d’informer un ensemble d’actions prescriptives et d’optimiser la probabilité du résultat escompté.

Combler le fossé en combinant IA prédictive et IA générative

La capacité de l’IA générative (GenAI) à générer du texte, des images, de la musique et bien d’autres données en fait un outil puissant pour la création de contenus et le traitement du langage naturel. Les modèles d’IA générative apprennent les schémas et structures sous-jacents aux données sur lesquelles ils sont entraînés et utilisent ces connaissances pour produire des résultats originaux.

Bien que servant des objectifs distincts, l’IA prédictive et l’IA générative peuvent donner ensemble naissance à des solutions plus robustes et plus complètes. Par exemple, un modèle prédictif permettra d’identifier le risque d’attrition d’un client, tandis qu’un modèle génératif sera utilisé pour élaborer une communication personnalisée capable de traiter ce risque et de l’atténuer. Cette synergie améliore l’efficacité globale des applications d’IA en fournissant des données précises doublées d’informations fiables.

Choisir la bonne IA, qu’elle soit prédictive ou générative, dépend des besoins et des objectifs d’une organisation. Si l’IA prédictive est idéale pour effectuer des prédictions précises qui reposent sur des données historiques, l’IA générative excelle dans la création de nouveaux contenus adaptés à un contexte donné. C’est en comprenant les points forts et les applications de l’une et de l’autre que les entreprises pourront exploiter le potentiel de l’IA pour stimuler l’innovation, améliorer la prise de décision et offrir des expériences exceptionnelles.

L’IA prédictive et l’IA générative recèlent toutes deux un formidable potentiel — et les données représentent le point de départ de cette aventure. Au fur et à mesure que les entreprises s’habitueront à l’IA, de nouvelles opportunités et de nouveaux cas d’utilisation verront le jour. L’utilisation de l’IA d’un bout à l’autre des entreprises contribuera à accélérer l’innovation et permettra de découvrir des applications jusqu’alors ignorées, élargissant ainsi le champ d’action de cette technologie.