La technologie de l’IA est en pleine explosion et les industries se précipitent pour l’adopter le plus rapidement possible. Avant que votre entreprise ne plonge tête la première dans une mer d’opportunités déroutante, il est important d’explorer le fonctionnement de l’IA générative, les signaux d’alerte que les entreprises doivent prendre en compte et la manière d’évoluer vers une entreprise prête pour l’IA.
Le fonctionnement de l’IA générative
L’une des techniques les plus courantes et les plus puissantes de l’IA générative est celle des grands modèles de langage (LLM), tels que GPT-4 ou BARD de Google. Il s’agit de réseaux neuronaux entraînés sur de grandes quantités de données textuelles provenant de diverses sources telles que des livres, des sites web, des médias sociaux et des articles d’actualité. Ils apprennent les modèles et les probabilités du langage en devinant le mot suivant dans une séquence de mots. Par exemple, à partir de l’entrée « Le ciel est », le modèle peut prédire « bleu », « clair », « nuageux » ou « en train de tomber ».
En utilisant différentes entrées et différents paramètres, les LLM peuvent générer différents types de résultats tels que des résumés, des titres, des histoires, des essais, des critiques, des légendes, des slogans ou des codes. Par exemple, avec l’entrée « écrire un slogan accrocheur pour une nouvelle marque de dentifrice », le modèle peut générer « souriez en toute confiance », « brossez vos soucis », « le dentifrice qui se soucie » ou « brillez comme une star ».
Les drapeaux rouges que les entreprises doivent prendre en compte lors de l’utilisation de l’IA générative
Si l’IA générative peut offrir de nombreux avantages et opportunités aux entreprises, elle s’accompagne également de certains inconvénients qu’il convient de prendre en compte. Voici quelques-uns des signaux d’alerte que les entreprises doivent prendre en compte avant d’adopter l’IA générative.
Informations publiques ou privées
Lorsque les employés commenceront à expérimenter l’IA générative, ils créeront des invites, généreront du texte et intégreront cette nouvelle technologie dans leur flux de travail. Il est essentiel d’avoir des politiques claires qui délimitent les informations autorisées pour le public par rapport aux informations privées ou propriétaires. La soumission d’informations privées, même dans un message-guide d’IA, signifie que ces informations ne sont plus privées. Entamez la conversation dès le début pour vous assurer que les équipes peuvent utiliser l’IA générative sans compromettre les informations propriétaires.
Hallucinations de l’IA
Les modèles d’IA générative ne sont pas parfaits et peuvent parfois produire des résultats inexacts, non pertinents ou absurdes. Ces résultats sont souvent appelés hallucinations ou artefacts de l’IA. Ils peuvent résulter de divers facteurs tels qu’une qualité ou une quantité insuffisante de données, un biais ou une erreur de modèle ou une manipulation malveillante. Par exemple, un modèle d’IA génératif peut générer un faux article d’actualité qui diffuse des informations erronées ou de la propagande. Les entreprises doivent donc être conscientes des limites et des incertitudes des modèles d’IA générative et vérifier leurs résultats avant de les utiliser pour la prise de décision ou la communication.
Utiliser le mauvais outil pour le travail
Les modèles d’IA générative ne sont pas nécessairement des solutions universelles capables de résoudre n’importe quel problème ou tâche. Alors que certains modèles privilégient les réponses généralisées et une interface de type « chat », d’autres sont conçus à des fins spécifiques. En d’autres termes, certains modèles peuvent être meilleurs pour générer des textes courts que des textes longs ; certains peuvent être meilleurs pour générer des textes factuels que des textes créatifs ; certains peuvent être meilleurs pour générer des textes dans un domaine que dans un autre.
De nombreuses plateformes d’IA générative peuvent être formées de manière plus approfondie pour un créneau spécifique, comme l’assistance à la clientèle, les applications médicales, le marketing ou le développement de logiciels. Il est facile de se contenter d’utiliser le produit le plus populaire, même si ce n’est pas le bon outil pour le travail à accomplir. Les entreprises doivent comprendre leurs objectifs et leurs besoins et choisir l’outil adéquat.
Des déchets à l’entrée, des déchets à la sortie
Les modèles d’IA générative ne sont bons que dans la mesure où les données sur lesquelles ils sont formés le sont. Si les données sont bruitées, incomplètes, incohérentes ou biaisées, le modèle produira probablement des résultats qui reflètent ces défauts. Par exemple, un modèle d’IA génératif formé sur des données inappropriées ou biaisées peut générer des textes discriminatoires et nuire à la réputation de votre marque. Les entreprises doivent donc s’assurer qu’elles disposent de données de haute qualité, représentatives, diversifiées et impartiales.
Comment évoluer vers une entreprise prête pour l’IA
L’adoption de l’IA générative n’est pas un processus simple ou direct. Elle nécessite une vision stratégique, un changement culturel et une transformation technique. Voici quelques-unes des étapes que les entreprises doivent franchir pour devenir des entreprises prêtes pour l’IA.
Trouver les bons outils
Comme indiqué ci-dessus, les modèles d’IA générative ne sont ni interchangeables ni universels. Ils ont des capacités et des limites différentes en fonction de leur architecture, des données d’entraînement et des paramètres. Les entreprises doivent donc trouver les bons outils qui correspondent à leurs besoins et à leurs objectifs. Par exemple, une plateforme d’IA qui crée des images – comme DALL-E ou Stable Diffusion – ne serait probablement pas le meilleur choix pour une équipe de support client.
On assiste à l’émergence de plateformes qui spécialisent leur interface pour des rôles spécifiques : plateformes de rédaction optimisées pour les résultats marketing, chatbots optimisés pour les tâches générales et la résolution de problèmes, outils spécifiques pour les développeurs qui se connectent aux bases de données de programmation, outils de diagnostic médical et bien d’autres encore. Les entreprises doivent évaluer les performances et la qualité des modèles d’IA générative qu’elles utilisent, et les comparer à des solutions alternatives ou à des experts humains.
Gérer votre marque
Chaque entreprise doit également réfléchir aux mécanismes de contrôle. Si, par exemple, une équipe de marketing a toujours été la gardienne du message de la marque, elle a aussi été un goulot d’étranglement. Avec la possibilité pour n’importe qui au sein de l’organisation de générer des textes, il est important de trouver des outils qui vous permettent d’intégrer les directives, les messages, les publics et la voix de votre marque. Il est essentiel de disposer d’une IA qui intègre les normes de la marque pour éliminer le goulot d’étranglement que constitue la rédaction d’un texte conforme à la marque, sans pour autant provoquer le chaos.
Cultiver les bonnes compétences
Les modèles d’IA générative ne sont pas des boîtes magiques capables de générer des textes parfaits sans aucune intervention humaine. Ils nécessitent des compétences et une expertise humaines pour être utilisés de manière efficace et responsable. L’une des compétences les plus importantes pour l’IA générative est l’ingénierie des messages : l’art et la science de la conception d’entrées et de paramètres permettant d’obtenir les résultats souhaités des modèles.
L’ingénierie des invites implique de comprendre la logique et le comportement des modèles, d’élaborer des instructions claires et spécifiques, de fournir des exemples et un retour d’information pertinents, et de tester et d’affiner les résultats. L’ingénierie des invites est une compétence qui peut être apprise et améliorée au fil du temps par toute personne travaillant avec l’IA générative.
Établir de nouveaux rôles et flux de travail
Les modèles d’IA générative ne sont pas des outils autonomes qui peuvent fonctionner de manière isolée ou remplacer les travailleurs humains. Ce sont des outils collaboratifs qui peuvent augmenter et améliorer la créativité et la productivité humaines. Par conséquent, les entreprises doivent établir de nouveaux flux de travail qui intègrent les modèles d’IA générative aux équipes et processus humains.
Les entreprises devront peut-être créer des rôles ou des fonctions entièrement nouveaux, tels que le médiateur de l’IA ou le spécialiste de l’assurance qualité de l’IA, qui peuvent superviser et contrôler l’utilisation et les résultats des modèles d’IA générative et résoudre les problèmes lorsqu’ils surviennent. Ils peuvent également être amenés à mettre en œuvre de nouvelles politiques ou de nouveaux protocoles – tels que des lignes directrices éthiques ou des normes de qualité – qui peuvent garantir la responsabilité et la transparence des modèles d’IA générative.
L’IA générative n’est plus à l’horizon, elle est arrivée
L’IA générative est l’une des technologies les plus passionnantes et les plus perturbatrices de notre époque. Elle a le potentiel de transformer la façon dont nous créons et consommons du contenu dans divers domaines et industries. Cependant, l’adoption de l’IA générative n’est pas une entreprise triviale ou sans risque. Elle nécessite une planification, une préparation et une exécution minutieuses. Les entreprises qui adoptent et maîtrisent l’IA générative obtiendront un avantage concurrentiel et créeront de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation.
