L’IA générative révolutionne nos modes de vie et nos méthodes de travail. Ce type d’intelligence artificielle utilise des réseaux neuronaux et des algorithmes de deep learning pour identifier les tendances des données existantes afin de générer du contenu original. De l’expression artistique à la data science, cette technologie a déjà commencé à façonner un monde nouveau. Dans cet article, nous expliquerons en quoi consiste l’IA générative plus exactement et comment elle diffère des applications plus traditionnelles basées sur les technologies d’intelligence artificielle. Nous explorerons également plusieurs façons de la mettre à profit pour résoudre les problèmes des entreprises et des consommateurs.
EN QUOI CONSISTE L’IA GÉNÉRATIVE ET DE QUOI EST-ELLE CAPABLE ?
L’IA générative est une forme d’intelligence artificielle qui analyse des quantités massives de données pour identifier des tendances, puis génère du contenu divers au format texte, audio ou vidéo. Les algorithmes d’IA générative sont conçus pour reproduire la capacité du cerveau humain à réfléchir et à créer. En apprenant les tendances des données existantes, ces algorithmes synthétisent des connaissances afin de créer du contenu original. Au-delà du contenu, l’IA générative peut modifier la manière dont les humains (et les autres machines) peuvent interagir avec les logiciels. Elle pourrait ainsi remplacer l’utilisation classique de la souris par des commandes vocales ou textuelles, par des questions capables d’activer des tâches, ou encore par des flux de travail complexes sur un logiciel d’entreprise. Compte tenu de son incroyable capacité à imiter la créativité humaine, cette technologie commence à trouver de nombreuses applications chez les consommateurs et les entreprises.
DIFFÉRENCE ENTRE L’IA GÉNÉRATIVE ET LES AUTRES TYPES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
L’intelligence artificielle est utilisée depuis des années. Il s’agit d’une composante importante d’applications qui nous sont désormais familières, parmi lesquelles on retrouve les chatbots de services clients, les assistants numériques, les logiciels de maintenance prédictive ou encore les logiciels d’imagerie médicale qui aident les médecins à repérer des pathologies difficiles à détecter. Bien que l’IA traditionnelle, telle que le machine learning et le deep learning, demeure un élément essentiel de nos modes de vie modernes, l’IA générative représente une avancée considérable.
L’intelligence artificielle traditionnelle adopte diverses approches, basées en majorité sur des modèles prédictifs conçus pour observer et classer les données dans un contexte précis. Après avoir été entraînés à reconnaître des tendances, ces algorithmes peuvent prédire des résultats avec précision. Nous nous servons par exemple de modèles prédictifs pour déterminer la probabilité qu’un patient développe un certain type de maladie ou qu’un client quitte une marque pour un concurrent, ou encore pour identifier les tendances de marché susceptibles d’affecter la demande d’un produit ou d’un service donné.
Les modèles d’IA générative innovent en utilisant des techniques de deep learning de pointe pour générer des résultats totalement inédits au lieu d’émettre de simples prédictions basées sur des expériences passées. Ces avancées reposent en partie sur de nouvelles approches d’entraînement des modèles, notamment par l’apprentissage semi-supervisé et non supervisé. Cette transition de la prédiction à la création libère un potentiel d’innovation exceptionnel.
L’IA GÉNÉRATIVE EN ACTION
Le potentiel révolutionnaire de l’IA générative redéfinit nos méthodes de travail et repousse les frontières de l’innovation et de la créativité. Voici sept exemples d’applications de cette technologie à l’heure actuelle.
Génération et augmentation des données
Construire des modèles de machine learning efficaces nécessite généralement des quantités massives de données d’entraînement. Dans certains cas, il est difficile, voire impossible, d’obtenir le volume de données réelles requis. Lorsqu’une organisation ne dispose pas des quantités de données nécessaires pour entraîner ses modèles de machine learning, l’IA générative peut créer des données synthétiques qui ressemblent fortement à des données réelles. Ces données supplémentaires ainsi générées peuvent s’avérer utiles à l’amélioration des performances et à la généralisation des modèles de ML.
Recherche et découverte de données
L’IA générative est en passe de transformer à grande vitesse l’expérience de recherche de données en libérant les paradigmes conversationnels pour poser des questions et obtenir des informations. Grâce à l’IA générative, les utilisateurs de données peuvent rassembler des données pour les façonner manuellement au lieu de coder directement ou d’utiliser des outils avec une souris. Cette approche de l’IA demande aux utilisateurs de poser directement des questions, à partir desquelles un grand modèle de langage (LLM) analysera rapidement le modèle de données sous-jacent d’une application et identifiera avec précision les données ou les informations pertinentes.
Marketing personnalisé
L’IA générative peut fournir des recommandations de produit, des offres et des expériences personnalisées intelligentes, adaptées aux préférences et aux besoins de chaque utilisateur. Elle permet par ailleurs d’obtenir du contenu encore plus personnalisé dans tous les formats possibles, de l’image à la vidéo en passant par du texte conversationnel.
Conception de nouveaux produits
L’IA générative permet de produire des prototypes virtuels et de réaliser des simulations sur la base de scénarios multiples. Elle peut ainsi s’avérer utile dans le cadre du développement de produits, de l’architecture ou d’applications, en permettant aux entreprises de créer virtuellement des produits et d’évaluer leurs performances avant d’investir le temps et les ressources nécessaires à la production de prototypes physiques.
Contenus et supports créatifs
La capacité de l’IA générative à créer du contenu original peut aider vos équipes à créer des supports destinés aux campagnes marketing, à la publicité ou aux réseaux sociaux. Il peut s’agir, par exemple, de descriptions de produits, d’e-mails promotionnels ou de publications sur les réseaux sociaux personnalisés. Son potentiel de création d’images peut servir à alimenter le processus de conception de produits en étant source d’inspiration pour les emballages, les logos et d’autres contenus créatifs.
Amélioration des résultats de recherche
Par le passé, les moteurs de recherche évaluaient simplement la fiabilité d’un site Internet en fonction d’un certain nombre de facteurs, parmi lesquels la pertinence du terme recherché, la qualité de la page et bien d’autres marqueurs propriétaires. Les moteurs de recherche modernes ont fait évoluer leurs algorithmes et utilisent désormais l’IA générative pour créer du microcontenu basé sur une requête de recherche, fournir une liste de suggestions de questions plus précises et proposer une liste de liens vers des sites Internet pour en savoir plus.
IA conversationnelle
Les modèles d’IA générative sont capables d’améliorer l’efficacité des chatbots ou des assistants virtuels en permettant des interactions en langage naturel qui reproduisent les conversations entre êtres humains. Ces modèles sont en mesure de comprendre et de générer des réponses semblables à celles d’un être humain pour apporter un soutien plus prompt et plus réactif afin d’aider les entreprises à résoudre rapidement les requêtes liées au support client.
SNOWFLAKE ET NEEVA PRÉSENTENT : LA RECHERCHE ET LA DÉCOUVERTE INTELLIGENTES DE DONNÉES BASÉES SUR L’IA
Snowflake intègre l’IA générative à la recherche de données dans la mesure où il s’agit d’un aspect fondamental de l’utilisation des données par les entreprises et où l’expérience de recherche évolue à grande vitesse. Les paradigmes conversationnels modifient notre manière de poser des questions et d’obtenir des informations. Grâce à l’IA générative, vos équipes peuvent découvrir avec précision les points de données, les ressources ou les informations dont elles ont besoin pour pouvoir exploiter tout le potentiel de leurs données. C’est pourquoi Snowflake a fait l’acquisition de Neeva, un moteur de recherche évolutif conçu pour devenir de plus en plus intelligent. Grâce à Neeva, nos utilisateurs profitent d’une expérience de recherche unique et révolutionnaire qui tire parti de l’IA générative ainsi que d’autres innovations et offre de nouveaux moyens d’explorer et de découvrir des données.
Grâce à cet outil, nous pouvons exploiter quelques-unes des technologies de recherche les plus sophistiquées du marché. Snowflake infusera ensuite ces innovations dans les données d’entreprise du Data Cloud pour que nos clients, nos partenaires et nos développeurs en tirent le meilleur parti.
À cela s’ajoute l’acquisition par Snowflake de Streamlit, pour le développement et le partage d’applications de données, ainsi que d’Applica, pour ses compétences en deep learning, qui permettent de consolider le Data Cloud en lui apportant des fonctionnalités d’IA encore plus sophistiquées.