Cas d'utilisation de l'IA générative que chaque entreprise devrait prendre en compte

Le terme « IA générative » (Gen AI) fait référence à un type d’intelligence artificielle capable de créer du contenu à un niveau comparable à celui des humains.

Pour y parvenir, les solutions Gen AI apprennent à identifier des modèles, des structures et des fonctionnalités dans la grande quantité de données sur lesquelles elles ont été formées. Les algorithmes utilisent ensuite ces connaissances pour reproduire les mêmes paramètres dans le contenu nouvellement généré.

Les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT d'OpenAI sont l'un des principaux exemples d'IA générative. Mais la magie de cette technologie s'étend bien au-delà de la génération de texte.

Des plateformes comme Synthesia.io, Runway et Wondershare Filmora aident à créer et à améliorer le contenu vidéo. Les outils de conception graphique avancés, tels que DALL·E 2 et AI Image Generator de Canva, rivalisent déjà avec les concepteurs humains. De plus, il est désormais possible de créer de la musique libre de droits à l'aide d'outils comme Ecrett Music, Soundraw et MusicLM. De tels outils vous permettent de composer de la musique basée sur des invites textuelles ou des thèmes et ambiances spécifiques.

En dehors du domaine de la création de contenu, de puissants cas d'utilisation de l'IA générative englobent l'automatisation des tâches de service client et d'assistance, la personnalisation de l'expérience client, l'amélioration des capacités d'analyse des entreprises, la modélisation de scénarios complexes, etc.

Si vous envisagez de vous associer à une société de développement d'IA générative pour essayer un ou plusieurs de ces cas d'utilisation de la Gen AI, nous vous aiderons à mieux comprendre le potentiel de transformation de la technologie.

Cas d'utilisation de l'IA générative dans les entreprises

Au cours des derniers mois, les analystes en innovation d'ITRex ont rédigé plusieurs articles de blog pour informer nos clients sur l'IA générative et ses cas d'utilisation en entreprise.

Actuellement, notre série d’articles sur la génération AI couvre les sujets suivants :

• Une comparaison de l’intelligence artificielle traditionnelle et générative
• Un aperçu des applications d'IA générative dans les domaines de la santé, de la vente au détail et de la gestion de la chaîne d'approvisionnement

Par conséquent, dans cet article, nous n’aborderons pas les cas d’utilisation spécifiques à l’industrie de l’intelligence artificielle générative. Au lieu de cela, nous vous indiquerons quels processus et tâches cette technologie de pointe peut augmenter ou entièrement automatiser.

Autre remarque importante.

Lorsque vous explorez des cas d’utilisation de l’IA générative pour votre entreprise, vous disposez généralement de deux voies principales :

• La première consiste à tirer parti de produits disponibles dans le commerce tels que ChatGPT, Synthesia.io ou autres, qui peuvent être ajustés à l'aide de vos ensembles de données spécifiques pour répondre aux besoins uniques de votre entreprise. Ces plates-formes fournissent des interfaces conviviales et des outils d'intégration, rendant le processus d'adaptation relativement simple, même pour ceux qui n'ont pas une vaste expérience en IA.
• La deuxième option consiste à sélectionner un modèle fondamental d'IA approprié, tel que GPT-3, BERT ou leurs successeurs, et à l'entraîner avec vos données. Cette approche offre un degré plus élevé de personnalisation et de contrôle sur le comportement et les résultats de l'IA, mais nécessite un investissement plus important en termes d'expertise technique, de ressources et de temps.

Il existe également une troisième option : créer des modèles d’IA génératifs à partir de zéro. Nous ne vous recommandons pas d'emprunter cette voie à moins que vous ne soyez une startup licorne soutenue par Microsoft, Google et Tesla et que vous disposiez des ressources informatiques et de l'expertise technique nécessaires pour transmettre 300 milliards de mots à votre système (c'est la quantité de données textuelles qu'il aurait fallu pour transmettre 300 milliards de mots à votre système). former ChatGPT). Le coût du développement de solutions d’IA entièrement personnalisées peut également être écrasant.

Sans plus tarder, étudions les applications d’IA générative en entreprise.

Top 5 des cas d'utilisation de l'IA générative

1. Un support client automatisé qui conserve une touche humaine

L’un des cas d’utilisation immédiats de l’IA générative consiste à fournir des réponses instantanées aux demandes des clients reçues via le chat en direct, les appels téléphoniques et les e-mails.

En plus d’automatiser entièrement le service client, les entreprises peuvent exploiter l’IA générative pour augmenter le travail des spécialistes humains. Des assistants intelligents prennent en charge en toute confiance des tâches telles que la recherche d'informations, la synthèse des appels et l'analyse des transcriptions des appels. Cela permet aux responsables du support client d'identifier les problèmes courants rencontrés par leurs clients, de mettre en évidence les domaines problématiques dans lesquels le service client fait défaut et d'utiliser les commentaires pour affiner leurs produits et services.

Les applications d’IA générative dans le service client incluent également l’hyper-personnalisation. En analysant des modèles subtils dans les enregistrements d'appels, tels que le choix des mots, le débit de parole et le ton de la voix, Gen AI peut aider les organisations à ajuster les communications et à proposer des offres personnalisées pour améliorer l'engagement et la fidélité des clients.

Mais quel est un exemple d’IA générative dans le service client ?

Expedia Group, une société de technologie de voyage à l'origine de certaines des principales plateformes de réservation de vacances et de vols au monde comme Hotels.com et Vrbo.com, a intégré ChatGPT dans l'application Expedia.

Au lieu de rechercher des vols et des hébergements sur le site Web d'Expedia, les utilisateurs peuvent désormais demander des conseils de voyage à l'assistant personnel alimenté par l'IA, comme ils consulteraient un agent de voyages. ChatGPT peut proposer des recommandations sur les destinations de voyage, les hôtels et les transports. Les utilisateurs peuvent ensuite ajouter les emplacements suggérés à leurs favoris dans l'application et vérifier leur disponibilité aux dates sélectionnées.

Pour tirer parti de l'automatisation du service client basée sur Gen AI, Expedia a formé la technologie OpenAI pour identifier et comprendre un nombre impressionnant de 1,26 quadrillion de variables, notamment les plages de dates, l'emplacement de l'hôtel, le type de chambre et les exigences de prix. L'assistant intelligent utilise également les données de vol d'Expedia pour comparer les prix à une date spécifique avec les tendances historiques des prix et suivre les fluctuations. Ces informations permettent aux voyageurs de déterminer le moment optimal pour réserver et gagner des récompenses.

L'utilisation de solutions d'IA générative pour le support client peut ainsi aider votre entreprise à réduire les temps d'attente, à améliorer la satisfaction et à réduire les coûts du service client. Selon le rapport A New Era of Generative AI for Everyone d'Accenture, le potentiel de la technologie en matière d'automatisation et d'augmentation des tâches est particulièrement élevé dans les secteurs de la banque, de l'assurance, des marchés des capitaux, ainsi que de l'énergie et des services publics. Globalement, l’adoption de l’IA conversationnelle et générative pour le service client permettra aux entreprises de réduire les dépenses associées jusqu’à 30 %.

2. Un marketing de contenu qui donne des résultats tangibles

Les services marketing ont jusqu’à présent été les principaux bénéficiaires de l’intelligence artificielle générative. Qu'il s'agisse d'améliorer la puissance prédictive des moteurs de recommandation ou d'exploiter le placement intelligent d'annonces, il n'existe aucune tâche de marketing numérique que la génération AI ne puisse améliorer.

La part du lion des applications d’IA générative tourne cependant autour de la création de contenu.

Gen AI crée un contenu contextuellement pertinent et cohérent sur n'importe quel sujet donné en quelques secondes seulement. En comparaison, les rédacteurs expérimentés passent 2 à 6 heures à peaufiner un article de blog de 1 000 mots.

Il n’est pas surprenant que 25 % de tout le contenu numérique soit déjà produit par la génération AI.

Les marques avant-gardistes utilisent des outils d'IA générative pour rédiger et modifier des annonces sur les réseaux sociaux, des articles de blog, des descriptions de produits, des articles pour la création de liens, des e-mails de vente et des copies pour les présentations. Dans certains cas, ils licencient même des rédacteurs internes pour réduire les coûts de marketing de contenu.

Cependant, il y a un accroc (ou plutôt plusieurs accrocs).

Les grands modèles de langage ont tendance à halluciner, en présentant des informations fausses ou fabriquées en réponse aux questions des utilisateurs. Cet inconvénient vient du fait que les LLM sont formés sur des quantités rapides de données qui peuvent être incomplètes ou erronées.

De plus, les solutions d'IA générative telles que ChatGPT ne peuvent pas encore accéder à Internet, ce qui les empêche de trouver des statistiques, des citations et d'autres informations sur un contenu de plus grande valeur.

Le manque de connectivité en temps réel limite également les applications d'IA générative dans l'optimisation des moteurs de recherche (SEO) à la simple suggestion d'idées de mots clés et de sujets de contenu, malgré la disponibilité de plugins SEO ChatGPT spécialisés, tels que SEO Core AI et Bramework.

Existe-t-il alors des exemples réussis d’IA générative dans le marketing de contenu ?

Chez ITRex, nous utilisons des outils basés sur Gen AI pour la création de contenu depuis près d'un an. Nous avons testé la technologie sur diverses tâches, de la rédaction des descriptions de postes vacants pour l'équipe RH à la rédaction d'articles technologiques.

En explorant les cas d'utilisation de l'IA générative dans le marketing de contenu, nous avons rendu nos rédacteurs au moins 30 % plus productifs, ce qui signifie qu'ils peuvent désormais consacrer plus de temps à la recherche sur les concurrents et les clients et aux interactions avec des experts en la matière.

Les améliorations sont visibles dans diverses tâches, notamment :

• Recherche initiale . Les outils Gen AI aident les rédacteurs à comprendre des sujets technologiques complexes, tels que la collecte automatisée de données ou l'utilisation de l'apprentissage automatique en bioinformatique, et à orienter les recherches ultérieures.
• Rédaction de contenu . La copie produite par Gen AI pourrait servir de première ébauche d’articles et de parties de ceux-ci. Notre équipe de contenu enrichit ces projets avec des données statistiques, des références à des articles de recherche réputés, des contributions d'experts techniques et des études de cas pertinentes.
• Édition du contenu . L'une des principales applications d'IA générative consiste à exécuter du contenu écrit par des humains via des algorithmes intelligents pour détecter les erreurs grammaticales et les incohérences de style, diviser les phrases trop longues en phrases plus petites et même éditer des articles dans le style des publications en ligne populaires.

Votre entreprise pourrait pousser l’expérience encore plus loin.

En formant des outils disponibles dans le commerce ou en recyclant les LLM de base sur vos données, vous pouvez créer un contenu hautement personnalisé et efficace qui se classe bien dans les moteurs de recherche, attire un trafic pertinent vers votre site Web et convertit les visiteurs du site Web en prospects.

3. Une automatisation des processus métier qui apporte de la valeur

Le paysage de l'automatisation des processus métiers (BPA) a longtemps été dominé par les solutions de processus robotiques (RPA) et d'automatisation intelligente des processus (IPA). Pour savoir comment ces technologies se comparent les unes aux autres, consultez notre article BPA vs RPA vs IPA.

Par rapport aux outils BPA basés sur des règles ou même infusés d’IA, les applications d’IA générative sont plus larges et plus complexes. Leur pouvoir de transformation vient de la capacité de la génération AI à comprendre le langage naturel.

Étant donné que les tâches basées sur le langage représentent 25 % de toutes les activités professionnelles, les cas d'utilisation de l'IA générative en entreprise englobent divers processus et flux de travail, notamment :

• Effectuer des activités de gestion, telles que la priorisation des tâches dans les applications de gestion de projet, la planification de réunions et l'organisation des e-mails
• Rechercher des informations précises sur votre infrastructure informatique et résumer le contenu via une interface conversationnelle
• Création automatique de documents et de rapports standards ou personnalisés
• Saisir des informations dans les systèmes technologiques

Le principal avantage de la génération AI réside dans sa capacité à apprendre continuellement de nouvelles données et à affiner ses capacités. Même si les solutions IPA basées sur le deep learning font également cela, elles sont exposées dès le départ à moins de données de formation et ont donc un potentiel décisionnel moindre.

Selon McKinsey, l'utilisation stratégique de l'IA générative et d'autres technologies peut automatiser jusqu'à 70 % des tâches qui prennent du temps à vos employés. Cela peut conduire à une augmentation notable de la productivité, avec un taux d'amélioration annuel de 3,3 %.

4. Des analyses de données accessibles à tous

L'équipe ITRex milite depuis longtemps en faveur de la démocratisation des données, c'est-à-dire rendre les informations et les analyses de données accessibles à tous les individus au sein des organisations, quelle que soit leur expertise technique.

Nous créons des solutions de business intelligence (BI) en libre-service et des outils d'analyse augmentée basés sur l'IA pour les plus grandes entreprises mondiales de vente au détail, de soins de santé, de médias et de divertissement.

Grâce à une intégration d'applications d'entreprise (EAI) correctement réalisée, une gestion experte des données, des analyses d'IA et une conception d'interface utilisateur efficace, nous avons aidé nos clients à améliorer la gestion des actifs et les opérations de maintenance, à identifier les domaines de réduction des coûts et à augmenter la productivité.

En exploitant les cas d'utilisation de l'IA générative, nos clients peuvent pousser le concept encore plus loin, en améliorant les systèmes de BI en libre-service et d'analyse augmentée par l'IA de plusieurs manières :

• Prise de décision stratégique . Alors que les outils de BI aident à comprendre des données commerciales complexes, les applications d'IA générative dans l'analyse de données incluent le développement de stratégies potentielles, la prévision de tendances et la génération automatique de rapports.
• Niveau d'automatisation plus élevé . Là où la BI en libre-service simplifie et automatise l'analyse des données pour les utilisateurs finaux, l'IA générative peut automatiser la génération d'informations, de prédictions et de contenu en fonction de vos données opérationnelles. Ces informations sont ensuite accessibles via des interfaces conversationnelles ou converties en graphiques à l'aide des invites appropriées.
• Analyses proactives . La BI en libre-service est souvent réactive, ce qui signifie que vos employés doivent interroger les données pour obtenir des informations. L'IA générative peut être proactive, offrant des solutions à des problèmes du monde réel sans requêtes explicites.
• Modélisation de scénarios . L'IA générative peut aider les utilisateurs à prendre des décisions complexes en simulant des résultats possibles ou en générant des propositions basées sur des données.

Des études récentes indiquent que 32 % des organisations ont déjà exploité des cas d'utilisation de l'IA générative liés à l'analyse. Parmi les personnes interrogées, 34 % des personnes interrogées ont obtenu des avantages substantiels, notamment une compétitivité accrue (52 %) ​​et une fonctionnalité ou des performances améliorées de leurs produits (45 %).

La génération IA peut également potentiellement réduire le coût de l'analyse des données, puisque votre entreprise n'aura pas à former un modèle d'IA à partir de zéro. Cependant, pour profiter pleinement des avantages de l'analyse générative assistée par l'IA, vous devrez toujours sourcer et formater vos données pour la formation du modèle. Consultez notre guide de préparation des données pour approfondir vos connaissances dans ce domaine.

5. Intégration et formation des employés qui favorisent l'innovation

Il existe de nombreux défis de mise en œuvre de l’IA qui compromettent la capacité des organisations à innover. Il s’agit notamment des obstacles technologiques qui se manifestent tard dans le processus de développement, de l’échec de la mise à l’échelle des preuves de concept (PoC) de l’IA et des problèmes éthiques liés à l’adoption de l’IA.

Ce sont les implications éthiques et morales de l’intelligence artificielle qui provoquent une résistance au changement – ​​c’est-à-dire le principal obstacle à la transformation numérique selon 49 % des dirigeants d’entreprise.

Avec autant de cas d’utilisation prometteurs de l’IA générative, il est tout à fait naturel que votre personnel ait peur d’être remplacé par des algorithmes intelligents et hautement productifs. De plus, les employés peuvent hésiter à abandonner les outils technologiques sur lesquels ils comptent depuis des années, aussi utiles et intuitifs soient-ils.

Comment les pionniers de la Gen AI abordent-ils ce problème ?

La réponse réside dans une formation et une intégration efficaces des employés.

Tout récemment, Asana a interrogé plus de 300 professionnels du marketing pour découvrir comment leurs entreprises intègrent l'IA dans leurs processus métier. Il s’avère que seulement 15 % des organisations proposent des programmes formels de formation en IA et de gestion de l’apprentissage aux employés du marketing ! Cependant, 55 % des participants dont les employeurs proposent de tels programmes sont convaincus qu'ils atteindront leurs objectifs de mise en œuvre de l'IA dans les 12 mois, contre seulement 23 % des spécialistes n'ayant pas accès à une formation en IA.

La formation des employés constitue un parfait cas d’utilisation de l’IA générative.

De la création de parcours d'apprentissage personnalisés pour vos employés au développement automatique de supports de formation, de quiz et d'autres contenus éducatifs, Gen AI peut accélérer le travail de votre équipe d'apprentissage et de développement (L&D) tout en améliorant les résultats d'apprentissage.

La technologie peut également rationaliser le processus d'embauche de nouveaux candidats en aidant vos équipes RH à sélectionner les CV et à préparer les questions d'entretien d'embauche en fonction des profils des candidats.

Ces cas d’utilisation de l’IA générative ne sont que la pointe de l’iceberg.

Toutes les entreprises ne sont pas encore convaincues par la génération AI, et il reste encore beaucoup à découvrir, tant sur le plan technique que commercial.

C'est pourquoi seuls 33 % des responsables informatiques considèrent actuellement l'IA générative comme la priorité absolue de leur organisation, même si 86 % des personnes interrogées s'attendent à ce que la technologie joue un rôle important dans leur organisation à l'avenir.

Si votre entreprise cherche à étudier de puissantes applications d’IA générative, à développer une feuille de route de mise en œuvre infaillible de la génération AI et à personnaliser ou créer des solutions Gen AI, ITRex est là pour vous aider ! Contactez-nous pour discuter des cas d'utilisation de l'IA générative qui répondent le mieux aux besoins uniques de votre entreprise !

Publié initialement sur https://itrexgroup.com le 31 octobre 2023.