L’IA sans battage médiatique

Votre guide pour la mise en œuvre de l'IA
Un profil en silhouette d'une personne avec une projection étoilée numérique sur son visage et son arrière-plan, symbolisant la puissance et la créativité de l'intelligence artificielle.
Intelligence artificielle – L’avenir de l’innovation
Une définition claire

Démystification de l’IA dans les entreprises

L’intelligence artificielle (IA) est le développement de systèmes informatiques capables d’exécuter des tâches nécessitant généralement l’intelligence humaine, comme la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision, la traduction ou la génération de textes. L’IA permet aux machines d’apprendre par l’expérience, de s’adapter aux nouvelles données et d’exécuter certaines tâches semblables à celles des humains avec une exactitude et une efficacité remarquables

  

Pour les entreprises et le secteur industriel

Concepts-clés et terminologie de l’IA

Apprentissage automatique

L’apprentissage automatique (ou machine learning, ML) désigne des algorithmes qui apprennent à partir des données pour faire des prédictions ou prendre des décisions sans avoir été programmés explicitement pour cela. Le ML permet aux systèmes d’améliorer par l’expérience leur performance sur une tâche spécifique.

Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour modéliser des schémas complexes dans les données. Il est utilisé dans des applications révolutionnaires dans la vision automatique, le langage automatique, etc.

Traitement automatique du langage naturel

Le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP) est une technologie d’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Le NLP est la technologie qui se cache derrière des applications comme les chatbots, l’analyse des sentiments et la traduction automatique.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs d’interpréter et de comprendre des informations visuelles à partir du monde extérieur. Elle est utilisée dans des applications telles que la reconnaissance faciale, la détection d’objet et les véhicules autonomes.

À l’heure actuelle

La technologie de l’IA pour les entreprises dans les différents secteurs industriels

L’intelligence artificielle et l’IA générative sont en train de transformer des pans entiers de l’industrie en automatisant les processus, en fournissant des informations et en améliorant l’expérience client.

À travers tous les secteurs industriels, l’IA augmente l’efficacité, réduit les coûts et ouvre de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation. Dans le secteur de la finance, l’IA est utilisée pour détecter les fraudes et prendre des décisions d’investissement. Le secteur de la production utilise l’IA pour la maintenance prédictive et le contrôle de la qualité. Le secteur de l’assurance utilise l’IA pour l’évaluation des risques et le traitement des sinistres.

  

IA générative : l’IA d’application générale

  

IA générative

Comprendre de quoi il s’agit

L’IA générative est un type d’IA qui crée de nouveaux contenus tels que des images, des textes, des codes ou du contenu audio ressemblant aux données sur lesquelles elle a été entraînée. Elle apprend les schémas sous-jacents dans les données d’apprentissage pour produire de nouveaux contenus réalistes qu’il est souvent impossible de différencier d’un contenu généré par l’être humain. Cette technologie a le potentiel de révolutionner la création de contenu, la conception de produits et la résolution de problèmes dans tous les secteurs industriels.

  

La différence

L’IA générative face à l’IA traditionnelle dans l’industrie

L’IA traditionnelle se concentre sur l’analyse de données existantes pour générer des prédictions, pour effectuer une classification ou pour la reconnaissance de schémas. Elle excelle dans des tâches telles que la détection des fraudes, la classification d’images et la maintenance prédictive. L’IA traditionnelle est déterministe : elle ne produit pas de nouveau contenu.

Par contraste, l’IA générative crée du nouveau contenu sur la base des schémas qu’elle a appris à partir des données d’apprentissage. Elle peut générer entre autres des images, des textes, de la musique, ouvrant de ce fait de nouvelles opportunités de création de contenu, de résolution de problèmes et de personnalisation. À la différence de l’IA traditionnelle, elle n’est pas déterministe. Ce type d’IA peut ainsi produire différents contenus même en recevant plusieurs fois la même entrée, ce qui donne des résultats imprévisibles.

Si vous devez choisir quel type d’IA utiliser : optez pour l’IA traditionnelle pour des tâches telles que la prédiction, la classification et la détection d’anomalies, et pour l’IA générative pour la création de contenu, la conception et la personnalisation.

  

Technologie d’application générale

Comment l’IA générative peut avoir un impact sur tous les aspects des activités commerciales

En termes d’IA, l’acronyme GPT, utilisé par exemple dans ChatGPT, signifie « Generative Pre-Trained Transformer » ou « transformeur génératif pré-entraîné ». Mais il possède un autre sens, plus généraliste : « General Purpose Technology » ou « technologie d’application générale ». Les GPT sont des technologies qui peuvent avoir un impact profond et transformer des secteurs industriels et des économies entières. L’IA générative, en tant que GPT, a le potentiel de révolutionner tous les aspects du travail au sein d’une organisation, au-delà de tâches ou de services spécifiques.

  

  

«L'intelligence artificielle est la prochaine étape de la révolution numérique. Nous avons aidé plusieurs entreprises à tirer profit du potentiel de l'intelligence artificielle pour devenir plus efficaces, productives et avisées. Nos blocs fonctionnels propres accélèrent le déploiement d'une solution pratique qui offre des avantages quantifiables.»

Ignasi Barri Vilardell
Directeur de stratégie numérique, développement des activités globales
GFT

Une approche pratique en 4 étapes

Aligner l’IA sur vos objectifs commerciaux

Commencez avec vos processus courants et identifiez les goulots d’étranglement ou les potentiels d’amélioration. Trouvez des problèmes ou des opportunités spécifiques à votre entreprise que l’IA peut traiter, en exploitant les atouts de la technologie.

Établir l’infrastructure technologique et les bases de données nécessaires pour l’IA

Toute stratégie d’IA requiert une stratégie de données. L’IA requiert des données pertinentes et de haute qualité : c’est pourquoi il est essentiel de développer une stratégie de données qui englobe la collecte, le stockage, la gouvernance et la sécurité des données. Assurez-vous que les données soient exactes, cohérentes et accessibles aux bonnes équipes et aux bons systèmes.

Relever les défis de la confidentialité et de la sécurité des données avec la technologie d’IA

Comme l’IA a besoin de grandes quantités de données, il est essentiel de s’intéresser aux aspects de la confidentialité et de la sécurité des données. Assurez-vous que les systèmes d’IA sont conformes aux règlements applicables sur la protection des données, tels que le RGPD ou le CCPA, et mettez en place des mesures de sécurité solides pour protéger les informations sensibles.

Créer une culture organisationnelle favorable à l’IA

Favorisez une culture de l’innovation et de l’apprentissage continu en encourageant vos collaborateurs à adopter l’IA et à développer les compétences nécessaires à l’aide de programmes de formation, d’ateliers et de projets pratiques. Encouragez la collaboration interfonctionnelle pour faire en sorte que les initiatives d’IA soient alignées sur vos objectifs commerciaux.

GFT, un leader reconnu

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ISG Provider Lens™
L’étude ISG Provider Lens™ de l’écosystème des partenaires de Google Cloud identifie GFT comme leader de l’analyse des données et de l’apprentissage automatique

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