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ChatGPT d'OpenAI a marqué un tournant crucial dans le domaine de l'IA générative en redéfinissant la manière dont les entreprises opèrent, innovent et stimulent la croissance. Un nombre croissant d'entreprises Marocaines, issues de divers secteurs, expriment un intérêt croissant pour investir dans l'IA afin de transformer leurs opérations, services et produits. Étant donné que le secteur technologique possède une familiarité inhérente avec l'IA et les technologies associées, il détient un avantage naturel pour exploiter ces capacités.
L'IA générative en action : quatre applications clés pour les entreprises technologiques.
Dans le domaine technologique, l'IA générative offre diverses opportunités pour exploiter ses capacités et générer de la valeur. De l'optimisation de la programmation et des applications intelligentes aux stratégies de monétisation des données et à la création de contenu, ces possibilités, et bien d'autres encore, évolueront avec le développement continu de l'IA générative. Dans les sections suivantes, nous examinons quatre cas concrets illustrant l'impact de l'IA générative sur votre entreprise technologique.
Accélération du rythme de développement :
Les entreprises technologiques utilisent les sprint boards comme plateforme centrale pour la gestion du travail, la communication et la collaboration au sein des équipes Agile. En intégrant l'IA générative, les équipes technologiques peuvent considérablement accélérer le développement en optimisant les processus tels que la génération automatisée de code, la révision du code, la détection des bugs, la résolution et le prototypage rapide.
L'IA générative peut également améliorer le processus de développement en utilisant des méthodes telles que l'allocation prédictive des ressources, la détection des anomalies de coûts, la planification basée sur des scénarios et la fourniture d'informations sur les coûts en temps réel. Le résultat global se traduit par des coûts par sprint réduits et une augmentation du débit.
Analyses avancées grâce à l’AI conversationnelle :
Les modèles récents d'IA conversationnelle, tels que ChatGPT, présentent une augmentation significative des paramètres par rapport à leurs prédécesseurs. Cette amélioration se traduit par des performances accrues dans la compréhension contextuelle, les échanges de conversations et la génération de réponses. En conséquence, l'IA conversationnelle, grâce à ses capacités de traitement du langage naturel, autorise les utilisateurs à poser des questions et à interagir en langage courant, facilitant ainsi l'extraction d'informations pertinentes et exploitables.
De plus, l'IA conversationnelle élimine les obstacles fréquemment associés aux équipes centralisées ou aux analystes de données, permettant aux utilisateurs individuels dans divers départements d'accéder de manière autonome aux données nécessaires. Cette autonomie libère les professionnels des données, leur offrant l'opportunité de saisir des espaces créatifs et de donner vie à des idées innovantes.
Amélioration continue des informations et des offres produits :
Les fournisseurs de logiciels en tant que service (SaaS) proposent des fonctionnalités robustes, mais ils font face parfois à des défis d'adoption auprès des utilisateurs finaux. Cette situation découle souvent d'un contenu informatif qui n'engage pas suffisamment les utilisateurs. Les entreprises en SaaS peuvent utiliser l'analyse comportementale et prédictive pour évaluer les données, identifier les points de friction, et comprendre les zones où les utilisateurs rencontrent des difficultés ou abandonnent.
Ces informations permettent une détection précoce des problèmes, guidant ainsi les correctifs et les améliorations produits pour favoriser l'adoption et la fidélisation des utilisateurs. En termes d'efficacité, l'IA générative peut assister les professionnels des entreprises en SaaS dans la création de contenu en ligne attrayant et dynamique, améliorant ainsi la satisfaction et l'adoption des utilisateurs.
À titre d'exemple, l'IA générative peut aider les entreprises SaaS à élaborer un contenu axé sur les meilleures pratiques, les cas d'utilisation et les astuces liées à leur application, offrant ainsi aux utilisateurs une base de connaissances précieuse. De plus, elles peuvent développer des tutoriels interactifs et personnalisés basés sur les rôles des utilisateurs et leurs interactions avec le logiciel. L'IA générative peut également aider les entreprises technologiques à fournir un contenu d'assistance dynamique, adapté aux modèles d'utilisation et aux requêtes des utilisateurs. En personnalisant l'expérience d'apprentissage, les clients reçoivent une assistance adaptée à leurs besoins, ce qui peut stimuler l'adoption, mettre en avant la différenciation des produits et améliorer la satisfaction globale du client.
Amélioration continue des services client :
Une entreprise de matériel informatique, confrontée à des ressources de service client limitées, doit réagir promptement aux préoccupations des clients, quel que soit le moment de la journée. En intégrant un chatbot génératif sur son site Web, elle peut fournir des réponses en temps réel tout en s'adaptant à la langue maternelle du client, réduisant ainsi les risques de malentendus. Les modèles d'IA générative peuvent également recréer l'intelligence émotionnelle et adopter des personnalités sur mesure, permettant aux chatbots de répondre de manière empathique et personnalisée.
En intégrant des modèles d'IA générative aux systèmes opérationnels de l'entreprise, les chatbots peuvent discerner l'intention du client et récupérer des données des systèmes au besoin, personnalisation davantage l'expérience utilisateur.
Si le chatbot ne peut pas résoudre le problème du client, il peut le rediriger vers les canaux appropriés pour une assistance humaine. Cette rationalisation du processus de gestion des problèmes peut éventuellement conduire à une expérience client améliorée, à une réduction des temps d'attente, et à une satisfaction globale accrue.
Gestion des Principaux Risques Associés à l'IA Générative :
Malgré le désir de nombreuses entreprises technologiques d'intégrer des outils d'IA générative dans leurs opérations, la prudence demeure, accompagnée d'inquiétudes liées aux défis éthiques, juridiques et pratiques de cette nouvelle technologie. Comme pour tout programme technologique, le succès n'est pas garanti et dépend d'une planification et d'une mise en œuvre appropriées. Sans une base solide pour le déploiement de l'IA générative, les entreprises technologiques s'exposent à des risques tels que le biais de l'IA, les hallucinations, la divulgation de données sensibles, ainsi que des problèmes liés aux droits d'auteur et au vol de données.
Il est crucial d'établir une définition précise de la réussite pour les entreprises qui aspirent à intégrer l'intelligence artificielle. Les dirigeants qui cherchent à exploiter pleinement le potentiel de l'IA à grande échelle devraient accorder une priorité majeure à la recherche du juste équilibre entre sécurité, éthique et gouvernance pour assurer un retour sur investissement optimal.’’
Favorablement, des démarches peuvent être entreprises pour minimiser ces risques :
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Tendances de l’IA :
Un penchant dans l’AI, peut se manifester lorsque les algorithmes d'apprentissage automatique assimilent involontairement des préjugés humains ou systémiques présents dans les données d'entraînement. À titre d'exemple, une étude de Microsoft a mis en lumière des distorsions dans les images générées par l'IA en lien avec le sexe, la race et l'âge, selon diverses professions et caractéristiques de personnalité. La persistance de ces préjugés dans le contenu généré risque d'amplifier des stéréotypes existants, compromettant ainsi les efforts déployés en faveur de l'égalité.
Pour atténuer les risques de biais de l'IA, il est essentiel d'inspecter minutieusement les données d'entraînement, de développer des algorithmes de détection des biais, et de surveiller de manière continue pour garantir des décisions impartiales du système d'IA. Cela souligne également l'importance de recourir à des données d'entraînement suffisamment diversifiées, tout en évitant la sur-représentation, un problème fréquent dans les grands ensembles de données. Le choix éclairé du modèle pour votre IA et sa configuration adéquate constituent les fondements d'un fonctionnement éthique et en conformité avec les objectifs de votre organisation. Optez pour des modèles qui offrent une transparence algorithmique.
Les entreprises technologiques doivent également anticiper activement les problématiques potentielles de biais en scrutant attentivement les questions ou les cas d'utilisation, et en instaurant une gouvernance solide pour prévenir ces problèmes. Par exemple, envisagez de restreindre certains sujets susceptibles de générer des résultats biaisés.
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Dévoiler des données sensibles :
Le risque d'exposition de données sensibles dans les modèles d'IA générative suscite des préoccupations significatives, nécessitant une approche stratégique pour préserver à la fois les informations exclusives et les données des utilisateurs contre d'éventuelles fuites involontaires et utilisations abusives. Le code source se distingue comme l'une des catégories de données sensibles les plus fréquemment exposées, notamment lors de l'entraînement des plates-formes d'IA générative avec des données saisies manuellement par les utilisateurs. Les entreprises doivent prendre conscience du risque potentiel que des données propriétaires aient pu être introduites dans ces plates-formes. Si de telles données venaient à être exposées, l'ensemble des données utilisateur pourrait être compromis.
Pour atténuer ces risques, la première étape consiste à comprendre les implications de sécurité des plates-formes utilisées. Lorsque des plates-formes tierces sont privilégiées au lieu de développer une solution interne, une compréhension approfondie de l'utilisation et de la durée de conservation des données est essentielle. Il est crucial de noter que toutes les plates-formes n'utilisent pas les données utilisateur à des fins d'entraînement.
La préservation du code source est devenue impérative dans le paysage numérique actuel, exigeant des mesures de protection des données robustes et une vigilance constante pour prévenir les fuites de données accidentelles et les conséquences qui pourraient en découler.
Comme pour toute nouvelle technologie, les entreprises technologiques doivent également rester attentives aux changements réglementaires pour maintenir leur conformité et anticiper les exigences futures.
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Propriété intellectuelle et Infractions aux données :
Pour produire des résultats avancés et comparables à ceux des humains, les modèles d'IA générative sont entraînés sur des ensembles de données vastes et diversifiés, incluant souvent une variété de sources telles que des informations publiques, des documents, des créations originales et d'autres types de contenus. Certains de ces éléments peuvent même provenir de sources personnelles, privées, exclusives ou d'entreprise, soulevant ainsi des questions cruciales concernant les droits d'auteur et le vol de données.
Les cadres juridiques ne couvrent pas encore pleinement les réalités de la technologie de l'IA, et peinent à définir si et comment les droits de propriété intellectuelle s'appliquent au contenu généré par l'IA. Les frontières floues entre le travail de ces modèles d'IA et la créativité humaine originale ont suscité des discussions sur la question de savoir qui devrait posséder le contenu généré et comment se prémunir contre l'utilisation abusive des données.
Trouver un équilibre entre la promotion de l'innovation et la protection des droits des créateurs de contenu et des propriétaires de données est une question urgente dans le paysage complexe de l'IA générative. Des cas partout dans le monde créent des précédents à mesure que ces technologies continuent d'évoluer et de devenir de plus en plus courantes.
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Hallucination :
Une hallucination se produit lorsqu'un programme d'IA générative génère des informations erronées ou une réponse qui n'est pas étayée par ses données d'entraînement. Étant donné que l'utilisateur ne voit pas nécessairement les sources utilisées pour générer la réponse, distinguer les faits des hallucinations peut être difficile, d'autant plus que la plateforme présente souvent ces informations comme étant factuelles. Même lorsque des sources sont citées, elles peuvent elles-mêmes être incorrectes.
Pour atténuer ces risques, il est essentiel de surveiller et de valider minutieusement les résultats du système d'IA. Par exemple, une entreprise peut solliciter l'avis d'experts dans le domaine concerné pour vérifier le résultat. Une autre approche consiste à concevoir la plate-forme de manière à inclure des sources, permettant ainsi aux utilisateurs de confirmer la véracité des résultats. Demander à l'IA d'inclure des sources et valider chacune d'elles représente une bonne pratique.
Par ailleurs, les entreprises technologiques doivent former leurs utilisateurs sur la manière appropriée d'utiliser la plateforme et établir des politiques claires concernant les utilisations acceptables et inacceptables. La formation en ingénierie des invitations peut considérablement réduire le risque d'hallucinations en dotant les utilisateurs des connaissances et des compétences nécessaires pour créer des invitations efficaces, guidant ainsi les modèles d'IA vers la génération de réponses plus précises et contextuellement appropriées.