Où se situe l'IA générative dans le paysage de l'analyse de données ?

Compte tenu de l'engouement récent, on pourrait vous pardonner de penser que l'IA est une nouvelle capacité, mais en réalité, les entreprises utilisent certaines formes d'IA depuis des années, même si elles ne s'en rendent pas tout à fait compte. L'une des nombreuses applications de l'IA dans les entreprises aujourd'hui est l'analyse prédictive.

En analysant des ensembles de données pour identifier des tendances et prédire des résultats futurs, les entreprises peuvent prévoir les ventes, gérer les stocks, détecter les fraudes et les besoins en ressources avec plus de précision. En utilisant des outils de visualisation de données pour rendre les données complexes plus simples à comprendre et plus accessibles, les décideurs peuvent facilement repérer les tendances, les corrélations et les valeurs aberrantes, ce qui les conduit à prendre des décisions plus éclairées et fondées sur les données, plus rapidement.

Alors, quoi de neuf ?

Ce qui change avec la commercialisation de l'IA générative, c'est la capacité de créer de nouveaux ensembles de données entiers basés sur ce qui a été appris auparavant. L'IA générative peut utiliser les millions d'images et d'informations qu'elle a recherchées pour écrire des documents et créer des images à une échelle jamais vue auparavant. C'est extrêmement intéressant pour les équipes créatives des organisations, car cela offre des opportunités sans précédent de créer de nouveaux contenus pour l'idéation, les tests et l'apprentissage à grande échelle. Grâce à cela, les entreprises peuvent générer rapidement des contenus uniques et variés pour soutenir le marketing et la marque.

La technologie peut utiliser les données sur le comportement des clients pour offrir des expériences d'achat personnalisées de qualité. Par exemple, les détaillants peuvent fournir des catalogues uniques de produits adaptés aux préférences des individus, afin de créer une expérience totalement immersive et personnalisée. En plus d'améliorer les prédictions des clients, l'IA générative peut fournir des recommandations personnalisées basées sur les choix d'achat passés et fournir des interactions de type humain pour améliorer la satisfaction des clients.

De plus, l'IA générative soutient les employés en automatisant une variété de tâches, notamment le service client, les recommandations, l'analyse de données et la gestion des stocks. En retour, cela libère les employés pour qu'ils se concentrent sur des tâches plus stratégiques.

Contrôler l'IA

La dernière génération d'outils d'IA générative destinés aux consommateurs a transformé la perception de l'IA à tous les niveaux des entreprises et de la société. Ce faisant, ils ont également fait un assez bon travail en démontrant les problèmes qui surviennent rapidement lorsque ces outils sont mal utilisés. Par exemple, les utilisateurs qui ne réalisent peut-être pas les risques associés à la saisie de code confidentiel dans des plateformes commerciales, ignorant qu'ils divulguent des informations confidentielles qui pourraient être incluses dans les futures réponses du chatbot à d'autres personnes dans le monde.

Alors que la dernière itération des outils d'IA générative destinés aux consommateurs sensibilise aux capacités de cette technologie, il y a un manque d'éducation sur la meilleure façon de l'utiliser. Les entreprises doivent tenir compte de la manière dont les employés peuvent utiliser l'IA générative, ce qui pourrait potentiellement mettre en danger les ressources de données et la réputation de l'entreprise.

L'IA générative étant appelée à accélérer la transformation des entreprises, l'IA et l'analyse dominent à juste titre le débat des entreprises, mais comme les entreprises adoptent l'IA générative pour travailler aux côtés des employés, il est impératif qu'elles évaluent les risques et les avantages des technologies d'IA basées sur le cloud le plus rapidement possible.

Ressources de données fiables

L'une des préoccupations que les entreprises doivent prendre en compte est la qualité et l'exactitude des données fournies par les outils d'IA générative. C'est pourquoi il est si important de faire la distinction entre les outils grand public qui font les gros titres et les alternatives de niveau entreprise qui sont en place depuis plusieurs années.

Le langage spécifique à l'entreprise est essentiel, en particulier dans les marchés à forte concentration de jargon, il est donc essentiel que l'outil d'IA générative utilisé soit formé sur des modèles de langage spécifiques à l'industrie.

La sécurité est également vitale. Les outils commerciaux permettent à une entreprise de mettre en place son propre environnement d'IA local où les informations sont stockées à l'intérieur du périmètre de sécurité virtuel. Cet environnement peut être adapté avec la documentation, les bases de connaissances et les inventaires d'une entreprise, de sorte que l'IA peut fournir une valeur spécifique à cette organisation. Bien que ces outils soient extrêmement intuitifs, il est également important que les gens comprennent comment les utiliser efficacement.

Fournir des invites structurées et être précis dans la manière dont les questions sont posées est une chose, mais les utilisateurs doivent se rappeler de penser de manière critique plutôt que de simplement accepter les résultats au pied de la lettre. Un point de vue sceptique est une condition préalable - au moins au début. La qualité des résultats de l'IA générative s'améliorera avec le temps à mesure que la technologie évoluera et que les gens apprendront à fournir des données valides pour obtenir des données valides en sortie. Cependant, pour le moment, les gens doivent prendre les résultats avec un grain de sel.

Il est également essentiel de tenir compte des utilisations éthiques de l'IA. Éviter les biais est un élément central de toute politique environnementale, sociale et de gouvernance (ESG). Malheureusement, il existe un biais inhérent aux algorithmes d'IA, les entreprises doivent donc être prudentes, en particulier lorsqu'elles utilisent des outils d'IA générative de niveau consommateur. Par exemple, les sociétés financières doivent éviter que les algorithmes n'entraînent des résultats biaisés pour les clients souhaitant accéder à certains produits, ou même qu'ils ne reçoivent des taux d'intérêt différents en fonction de données discriminatoires.

De même, les organisations médicales doivent garantir des soins omniprésents à tous les groupes démographiques, en particulier lorsque différents groupes ethniques présentent des facteurs de risque variables pour certaines maladies.

Pour conclure...

L'IA offre un nouveau niveau de démocratisation des données, permettant aux individus au sein des entreprises d'accéder facilement à des analyses complexes qui, jusqu'à présent, étaient réservées aux spécialistes des données. L'augmentation de la sensibilisation et de l'intérêt a également accéléré les investissements, transformant les capacités de langage naturel des chatbots, par exemple. La barrière à l'entrée a été réduite, permettant aux entreprises d'innover et de créer des cas d'utilisation spécifiques à leur activité.

Mais les bons principes commerciaux et de données doivent toujours s'appliquer. S'il est fantastique que les entreprises explorent désormais activement les opportunités de transformation qui s'offrent à elles, elles doivent prendre du recul et comprendre ce que l'IA générative signifie pour leur activité.

Avant de se précipiter pour répondre aux attentes des actionnaires en matière d'investissement dans l'IA afin d'obtenir un avantage concurrentiel, les entreprises doivent d'abord se demander comment elles peuvent tirer le meilleur parti de l'IA générative de la manière la plus sûre et la plus percutante possible.