L’IA générative a récemment retenu l’attention pour sa nouveauté, ses applications uniques et son impact potentiel sur le monde des affaires.
Mais, comme toute nouvelle invention, il existe une certaine confusion quant à ce qu’elle est réellement et ce qu’elle peut faire. Nous avons parlé à Scott Varho, évangéliste en chef de 3Pillar, qui affirme que les entreprises ne devraient pas se précipiter pour adopter l’IA générative sans tenir compte de leurs besoins et de leur valeur potentielle.
BN : Nous avons tous entendu le mot à la mode, mais qu’est-ce que l’IA générative ?
SV : l’IA générative est une forme d’intelligence artificielle qui crée nouveau contenu net, y compris du texte, des images ou de la parole. Par exemple, ChatGPT, un modèle qui interagit de manière conversationnelle, est capable de dialoguer avec les utilisateurs. Il est capable de répondre aux questions de suivi, d’admettre les erreurs, de défier les utilisateurs et d’identifier les demandes inappropriées.
De la simple saisie d’une phrase rapide, l’IA générative comme ChatGPT peut créer des articles de blog entiers, de la poésie, des paroles de chansons, du code, oeuvre d’art et plus encore. Avant la création de l’IA générative, l’IA et l’apprentissage automatique (ML) ne pouvaient qu’analyser ou agir sur des données existantes.
BN : Quels avantages cela peut-il offrir aux entreprises ?
SV : En plus de créer de nouveaux contenus, l’IA générative présente un potentiel pour :
Génération de données : créer de grandes quantités de données synthétiques ou de données sur les données, qui peuvent former d’autres modèles d’apprentissage automatique ou tester de nouveaux produits et services. Synthèse des données: parcourir de grands ensembles de données pour mettre en évidence des modèles potentiellement précieux Personnalisation: expériences et/ou contenus personnalisés pour les utilisateurs dans le cadre d’une expérience produit ou d’un service numérique. Automatisation : automatisez les tâches répétitives, telles que la saisie de données ou l’annotation d’images, ce qui peut faire gagner du temps et de l’argent aux entreprises.
Bien que l’IA générative puisse avoir un impact significatif sur le monde des affaires, il est important de noter que les avantages spécifiques varient en fonction de l’entreprise, du secteur et de la manière dont la technologie est appliquée. Une chose que j’ai apprise sur la psychologie des humains et des données, c’est qu’ils répugnent à prendre des décisions conséquentes sur la base de données dont ils ne sont pas sûrs qu’elles sont exactes ou qu’elles donnent une image complète. Ce scepticisme naturel (et sain) est accru lorsqu’ils ne comprennent pas comment les données ont été générées.
BN : Quelles sont les principales considérations lors de l’adoption de la technologie ?
SV : Comme toute nouvelle invention brillante, les entreprises ne devraient pas se précipiter pour adopter l’IA générative sans tenir compte de leurs véritables besoins et de leur valeur potentielle. Les nouvelles inventions attirent l’attention et attirent l’attention, mais la véritable innovation consiste à faire ou à utiliser quelque chose d’une manière nouvelle qui crée de la valeur. Quelque chose qui existe depuis longtemps peut être encore plus innovant (générer une plus grande valeur) que quelque chose de nouveau. Par exemple, au lieu de faire des recommandations de produits avec une invention telle que le ML, la création d’un arbre de décision est une alternative plus rapide pour générer des recommandations de produits, et son entretien est moins coûteux.
En termes simples, les entreprises ne peuvent pas adopter de nouvelles la technologie pour la technologie. Lorsqu’elles envisagent d’utiliser ou non l’IA générative, les entreprises doivent tenir compte des besoins de leur marché cible pour trouver le « pourquoi » derrière la technologie et tester l’application de manière simplifiée pour comprendre son potentiel de valeur réelle et ses limites. La valeur devrait être l’étoile nord de la création de produits numériques qui ont un impact commercial et font progresser la transformation numérique.
BN : Quels secteurs sont susceptibles de bénéficier le plus de l’IA générative ?
SV : De nombreux domaines pourraient bénéficier positivement de l’IA générative, car elle peut rapidement créer de nouveaux contenus et idées. Par exemple, les industries créatives peuvent utiliser l’IA générative comme point de départ pour les œuvres d’art, la musique et la littérature. Le marketing et la publicité peuvent utiliser ses capacités de génération de contenu pour les supports et les campagnes. L’IA générative pourrait également aider à développer de nouvelles idées et hypothèses, utiles dans les domaines de la recherche.
Avec prudence, l’IA générative pourrait influencer la conception et le développement de produits. Cependant, une véritable innovation nécessite la collaboration d’artisans, qui ont en fin de compte les compétences nécessaires pour prendre des décisions commerciales hautement stratégiques. Un bon jugement et des discussions ouvertes sur les compromis sont des ingrédients clés pour fournir de la valeur au produit à court et à long terme, ce que l’IA, sous quelque forme que ce soit, n’est pas capable de faire.
En fin de compte, l’IA générative devrait aider les humains et les rendre plus efficaces, pas les remplacer complètement. Il devrait éliminer les tâches répétitives et fastidieuses, mais ne pas prendre le pas sur la pensée critique, les idées et la prise de décision. Avant de faire quoi que ce soit, cependant, l’IA doit être soigneusement examinée et testée pour sa valeur dans son contexte.
BN : À votre avis, à quelle distance sommes-nous d’une adoption généralisée ?
SV : Il s’agit d’une question”boule de cristal”qui fait l’objet de nombreux débats. Si nous regardons une autre technologie qui est arrivée, mais dont l’adoption a été plus lente que prévu, nous pouvons nous intéresser aux véhicules autonomes. La technologie a maintenant plusieurs années, mais le processus de mise au point et les efforts pour assumer les aspects juridiques et financiers nécessaires (c’est-à-dire les réclamations d’assurance pour les accidents potentiellement causés par un système autonome) ont pris plus de temps. Nous verrons deux forces jouer dans l’adoption : une précipitation pour revendiquer une partie du battage médiatique tandis que le véritable travail de création de valeur pour les clients se poursuit.
J’ai parlé à des dirigeants d’entreprises qui ont « alimenté les clients des produits paient activement. Lorsqu’on leur a demandé combien ils tiraient de la partie IA de ces produits, ils n’ont admis que très peu. La technologie est encore naissante, nécessite une tonne de formation et ne fait que ce pour quoi elle est conçue. Pourtant, ChatGPT a montré qu’il peut offrir une expérience alternative à la recherche de connaissances sur le Web, une menace que Google prend très au sérieux.
En attendant, tout type de contenu généré par l’IA et formé sur la base de les documents rédigés par des humains ayant des droits seront contestés en ce qui concerne l’attribution et les redevances. Compte tenu de ces facteurs, je dirais que nous verrons beaucoup de réclamations pour utiliser l’IA (en tirant parti du battage médiatique) alors que l’adoption réelle reste périphérique ou complémentaire au cœur de ces produits et services. Ceux qui se précipitent et découvrent comment appliquer ces technologies pour générer de la valeur seront probablement des cibles d’acquisition pour leurs plus grands opérateurs historiques.
Si je devais faire une prédiction, le mouvement vers une adoption généralisée est encore de cinq à sept ans plus tard. L’un des principaux obstacles à l’adoption est le talent au niveau de l’exécution et de la direction des organisations avec une compréhension approfondie des avantages et des limites de la technologie.
Crédit photo : Peshkova/ Shutterstock