Depuis des années, l’intelligence artificielle permet de découvrir de nouvelles perspectives commerciales et d’optimiser les opérations dans tous les domaines, les entreprises, quant à elles, utilisent le machine learning pour évaluer les transactions et prédire la demande. Le résultat de l’IA générative, alimenté par de grands modèles, est sur le point de créer des capacités imprévues pour distiller ou trier rapidement les données. Ce résultat, combiné à la capacité de créer rapidement des versions brutes de contenus écrits et visuels, ouvre de nouveaux champs d’action. Une étude récente du cabinet d’études britannique Vanson Bourne montre que 87 % des organisations reconnaissent que l’IA est l’avenir et que les organisations qui ne l’utilisent pas ne survivront pas.
Une enquête a révélé que 66 % des spécialistes du marketing utilisant l’IA générative ont constaté un retour sur investissement positif grâce à des outils tels que ChatGPT, puisque 44 % des spécialistes du marketing l’utilisent pour créer des messages électroniques, 42 % pour créer des messages pour les réseaux sociaux et 39 % pour créer des images pour les médias sociaux. Amazon a introduit des outils pour aider les vendeurs à rédiger des fiches produits avec l’IA générative, tandis que les employés ont trouvé ChatGPT utile pour répondre aux questions des clients et pour écrire des codes et du matériel de formation, selon la couverture médiatique.
SAISIR L’ESSENCE DE L’IA GÉNÉRATIVE
L’une des difficultés réside dans le fait que les humains voient dans l’IA une intelligence qui n’existe pas. L’IA est intrinsèquement non humaine et se définit par une compréhension incroyablement profonde des associations entre les données. Pour l’IA, les données sont tout ce qui compte. L’imprécision, ou les « hallucinations » comme les appellent les experts de l’IA, est l’un des plus grands défis posés par la prolifération des grands modèles de langage. Les problèmes de qualité des données rendront inévitablement les résultats de l’IA imparfaits. Si une personne bien informée peut facilement rejeter des résultats absurdes, il n’est pas aussi simple d’identifier des informations erronées dissimulées au cœur d’un ensemble de données.
66 % des spécialistes du marketing utilisant l’IA générative ont constaté un retour sur investissement positif grâce à des outils tels que ChatGPT
UN TRAITEMENT DES DONNÉES ADAPTÉ
La révolution de l’intelligence artificielle est en marche. Vos données sont-elles prêtes ? Le succès de l’IA générative au sein d’une organisation nécessite une gestion puissante des données et une sophistication dans la détermination des données à inclure et de la manière de traiter ces données. Tout d’abord, éliminez les silos de données. Si différentes sources de données clients ou BI sont isolées et stockées indépendamment, il est beaucoup plus difficile pour l’IA d’établir des connexions entre les ensembles de données, la centralisation est donc une priorité. Deuxièmement, utilisez un catalogue de données pour fournir des fonctionnalités essentielles de suivi des changements et d’indexation pour économiser du temps et de la puissance de calcul lors de la gestion des données. Troisièmement, automatisez l’intégration et la gestion des données. Les équipes chargées des données peuvent se concentrer davantage sur la recherche d’informations que sur l’organisation et l’intégration manuelle des flux de données.
Le succès de l’IA générative au sein d’une organisation nécessite une gestion puissante des données
DES RÈGLEMENTATIONS EN COURS D’ÉLABORATION
Les entreprises sont pressées d’adopter des outils d’IA générative afin de réaliser des gains de productivité, mais la plupart des pays sont encore en train de prendre des mesures, et l’Union européenne ajuste les réglementations déjà en vigueur. Bon nombre des principes de protection des données relatifs à la transparence, à la notification et au droit à la vie privée actuellement en vigueur sont susceptibles d’être étendus à l’IA générative lorsque cela est techniquement possible. Pour réussir avec l’IA générative, les entreprises doivent examiner leurs propres hypothèses sur ce que l’IA peut ou non accomplir aujourd’hui, puis ajuster les systèmes de données existants pour maximiser la pertinence et l’impact pour l’avenir. La qualité des données est essentielle pour obtenir un impact commercial maximal, tout en maintenant la conformité avec les réglementations mondiales. L’automatisation du mouvement des données est cruciale pour garantir la qualité des données.
En tirant parti de l’automatisation et en construisant aujourd’hui une base de données solide, les entreprises obtiendront de meilleurs résultats de l’IA à l’avenir. Alors que l’IA générative occupe le devant de la scène, il est temps de préparer le terrain pour réussir.
