L’Intelligence Artificielle Générative va transformer notre façon de travailler au quotidien.

L’Intelligence Artificielle a trouvé sa place dans nos entreprises depuis un certain temps même si bien sûr l’Intelligence Artificielle présente des avantages et des inconvénients. On peut citer  par exemple l’automatisation de tâches, les chatbots ou encore la personnalisation de l’expérience client. Et c’est maintenant l’Intelligence Artificielle Générative, ou Gen IA, qui est en train de révolutionner nos pratiques professionnelles.

Cette dernière génération d’IA ouvre la voie à de nouvelles perspectives dans le monde du travail. L’IA Classique et l’IA Générative n’ont pas le même champ d’application.

 

Qu’est ce c’est et comment ça marche?

L’IA Classique vise à automatiser des tâches, mais aussi générer des données pour prendre des décisions plus éclairées. Elle permet de faire des calculs complexes, difficilement réalisables par l’intelligence humaine.

L’IA Générative crée des contenus totalement nouveaux et originaux tel que des images, des vidéos, de la musique, du code ou du texte, imitant ce qu’elle a observé dans les données qui lui ont été injectées.

 L’IA générative repose sur des algorithmes d’apprentissage profond, qui analysent et apprennent à partir de grandes quantités de données. Ces algorithmes sont capables de détecter des modèles et des relations au sein des données pour ensuite générer de nouveaux contenus, tout en restant cohérents avec les données d’origine.

 Il y a en général 5 étapes pour créer une IA Générative :

La collecte et la préparation des données : On commence en rassemblant un vaste ensemble de données pertinentes pour l’entrainement de l’IA. Ensuite on nettoie, normalise et prépare les données pour les rendre exploitables.

Le choix du modèle d’apprentissage : On sélectionne le type de modèle d’apprentissage adapté à la tâche. On ajuste les paramètres du modèle pour optimiser ses performances.

L’entraînement du modèle : L’utilisation de techniques d’apprentissage automatique permet d’entraîner le modèle sur des données préparées.

L’évaluation et l’optimisation du modèle : Vient alors le temps de l’évaluation de la performance du modèle. Puis de son optimisation en ajustant les paramètres ou en utilisant des techniques d’optimisation.

Le déploiement & la mise à jour : On peut enfin intégrer l’IA générative dans les services mis à disposition des utilisateurs. Il faut tout de même continuer à surveiller les performances de l’IA et la mettre à jour avec de nouvelles données pour maintenir sa pertinence et sa qualité.

 

L’Intelligence Artificielle Générative : avantages et inconvénients

Avec l’IA générative, on identifie 3 grandes familles de cas d’usage.

La création du contenu : emails, messages marketing, documents, contrats, images, vidéos, code informatique…

Trouver, analyser & transformer du contenu : information dans des documents, résumé de documents, analyse de contenus complexes, reformulation, traduction…

Interagir : chatbots, dialogue temps-réel, interactions avec des contenus…

 

l’IA Générative agit comme un « conseiller » en aidant les utilisateurs à augmenter leur productivité et à explorer de nouvelles façons de travailler.

 

L’Intelligence Artificielle présente des défits :

Les hallucinations & biais : L’Intelligence Artificielle ne peut pas fonctionner de manière autonome en raison des risques élevés d’hallucination (réponses erronées ou fausses informations) et de biais (stéréotypes présents dans les données d’entrainement).

L’impact environnemental : L’entraînement des modèles d’IA nécessite d’importantes quantités d’énergie et émet des quantités significatives de gaz à effet de serre. Cette empreinte carbone est un problème majeur à mesure que l’IA devient de plus en plus omniprésente.

Le manque de transparence : Les modèles d’IA sont souvent considérés comme des « boîtes noires » dont le fonctionnement interne n’est pas bien compris, même par leurs créateurs, ce qui soulève des préoccupations en matière de responsabilité, de confidentialité et de confiance.

 

Il est crucial que les entreprises élaborent des politiques pour une utilisation responsable de l’IA Générative. Elles doivent sensibiliser et accompagner les collaborateurs en les aidant à comprendre le fonctionnement des outils, leurs limites et leurs risques, à une époque où de nombreuses Intelligences Artificielles sont accessibles à tous.

 

Comment démarrer ?

On utilise 3 natures d’actions :

Acculturer : Sensibiliser les équipes de management et les opérationnels à la GEnAI en leur montrant comment cette technologie peut être appliquée dans leur contexte et en les aidant à identifier des cas d’usage

Expérimenter : Piloter la progression des expérimentations, évaluer la faisabilité des cas d’usage, l’adhésion utilisateur, mesurer le potentiel de valeur

Engager les équipes : Créer le momentum, communiquer, former, coacher les équipes pour les aider à acquérir les compétences nécessaires pour travailler avec de la GEnAI