À moins que vous ne viviez dans une grotte depuis novembre, vous connaissez probablement le terme « IA générative ». Cette technologie étonnante, qui exploite l’intelligence artificielle pour générer des textes, des images ou d’autres contenus originaux, est déjà considérée comme la prochaine grande révolution technologique, un bouleversement mondial qui rivalisera avec l’Internet des années 1990, voire l’éclipsera.
L’IA générative a le potentiel de changer la donne pour les entreprises. Elle peut aider les entreprises à créer du contenu original, à rationaliser les opérations et à améliorer l’expérience client. Cependant, elle peut également perturber les industries, supprimer des emplois et soulever des problèmes éthiques.
Dans cette publication, nous allons explorer ce qu’est l’IA générative et comment les entreprises doivent la suivre à leur avantage. Nous discuterons également de la voie à suivre pour cette technologie, dans le style de McKinsey & Company.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative, comme d’autres formes d’intelligence artificielle, commence par s’entraîner sur un grand ensemble de données existantes afin de reconnaître les modèles et les corrélations. À partir de ces observations, le modèle est ensuite compilé en un index de règles et de paramètres capables d’identifier des modèles et de trouver un sens dans des ensembles de données ultérieurs à une vitesse dépassant les capacités humaines. Bien que le modèle lui-même ne puisse pas penser, sa capacité à accéder à de grandes quantités de données et à les traiter lui permet de dépasser les performances de l’analyste humain le plus compétent.
Cependant, contrairement à d’autres formes d’IA, l’IA générative ne repose pas sur des ensembles de données récentes. Elle prend plutôt un court « prompt » d’un utilisateur humain et doit suivre son vaste index de règles, de faits et de principes appris pour générer un contenu conforme à ce que le modèle a appris sur les goûts et les attentes des humains. Par exemple, des générateurs d’images comme Dall-E, Stable diffusion et Midjourney ont généré des images incroyablement détaillées et visuellement étonnantes, promptes à être générées par des bribes de texte ou des images fournies par l’utilisateur.
Avant le lancement public de ChatGPT en novembre, ces générateurs d’images faisaient déjà sensation en ligne avec leurs résultats étonnants, démontrant le potentiel de l’IA générative pour la création de contenu original et de haute qualité.
À mesure que ce cadre continue de se développer, des modèles émergent pour créer du contenu sur d’autres supports, comme des ressources 3D pour les environnements virtuels. OpenAI a même créé un générateur de musique fonctionnel appelé Jukebox, bien qu’il soit encore peu raffiné.
Malgré ces progrès, c’est le ChatGPT qui a reçu le plus d’attention ces dernières années. La puissance du Generative Pre-Training a été mise en évidence pour la première fois dans le livre blanc d’OpenAI de 2018, mais les discussions sur cette technologie sont restées confinées aux blogs sur l’IA et aux subreddits des investisseurs technologiques, même après que Microsoft a annoncé un accès exclusif au modèle GPT-3 en 2020.
Cependant, en 2022, ChatGPT a commencé à apprendre d’une nouvelle manière en incorporant les commentaires réels des utilisateurs dans sa boucle d’apprentissage par le biais d’un « entraînement aux préférences humaines. » Les résultats ont été stupéfiants et la sortie de ChatGPT 3.5 en novembre a démontré la remarquable fluidité du modèle et sa capacité à écrire et à converser comme un être humain.
L’intégration des commentaires de l’utilisateur dans le processus d’apprentissage du modèle est une percée importante qui a porté l’IA générative au premier plan de l’innovation technologique. Au fur et à mesure de l’évolution de la technologie, il est probable que nous verrons d’autres avancées qui continueront à transformer la façon dont nous créons et consommons le contenu.
Pour les grandes entreprises, les applications potentielles de l’IA générative pourraient être encore plus transformatrices. La technologie a le pouvoir de créer un contenu original personnalisé en fonction des préférences de chaque client, ce qui entraîne un engagement et des conversions accrus. Elle peut également améliorer le service client en fournissant une assistance instantanée et en résolvant les problèmes en temps réel. L’IA générative peut aider les entreprises à développer de nouveaux produits qui répondent mieux aux besoins de leurs clients et à créer des recommandations personnalisées qui améliorent la fidélité et la rétention des clients.
Alors que l’IA générative continue de se développer et de progresser, il est clair que son impact ne fera que croître. Son potentiel de transformation des industries et de la façon dont nous vivons et travaillons est sans précédent, et les entreprises qui adoptent cette technologie auront un avantage concurrentiel important sur le marché.
Comment les entreprises peuvent-elles se servir de l’IA générative ?
Comme toute nouvelle technologie, les premiers utilisateurs de l’IA générative sont encore en train d’explorer ses capacités et de repousser ses limites. Toutefois, des produits plus stables, évolutifs et commercialement viables sont déjà en cours de développement. Les créateurs d’avatars et les outils de rédaction ont été les premiers à être commercialisés, mais des applications industrielles et grand public à plus grande échelle se profilent à l’horizon. Voici quelques façons dont l’IA générative est susceptible de se développer et de toucher un public plus large :
Conception de produits personnalisés
L’IA générative est intrinsèquement personnalisée, car elle doit suivre les prompt de l’utilisateur pour créer un contenu adapté à ses intérêts. Ce niveau de personnalisation peut profiter aux entreprises en leur permettant de créer des produits uniques et personnalisés qui attirent un plus grand nombre de consommateurs. Par exemple, l’IA générative pourrait être suivie pour créer des images personnalisées basées sur la propriété intellectuelle d’une entreprise, qui pourraient être placées sur des articles tels que des T-shirts, des draps de lit et du papier peint. L’impression 3D devenant plus répandue dans les foyers, il pourrait être possible pour les clients de concevoir et de fabriquer des produits à domicile, tels que des maquettes, des ustensiles de cuisine, des supports muraux et même des meubles. Les entreprises qui peuvent créer des offres autour de ce niveau de personnalisation grâce aux modèles d’IA auront un avantage concurrentiel sur le marché.
Gestion des connaissances et des ressources
La gestion d’un grand volume d’informations et de documentation est un défi pour de nombreuses entreprises. En formant des modèles d’IA sur ces informations non structurées, il sera plus facile pour les employés d’accéder aux connaissances dont ils ont besoin, qu’elles soient liées à l’entreprise, à un domaine d’activité ou à un projet spécifique. Un chatbot d’IA comme ChatGPT pourrait permettre aux employés d’accéder aux informations dont ils ont besoin, de générer une nouvelle documentation à la volée et de la tenir à jour. Cela pourrait rationaliser les processus commerciaux, améliorer l’efficacité et faciliter le travail des employés.
Renforcer le pouvoir des décideurs
L’IA générative peut interpréter des données et présenter ses conclusions dans un langage conversationnel, ce qui lui permet d’aider au processus de prise de décision. Au fil du temps, cela renforcera la capacité des organisations à être plus axées sur les données et à améliorer les opérations quotidiennes.
Assistance de l’IA
L’IA générative peut être intégrée à d’autres logiciels pour fournir une assistance et rationaliser les processus. Par exemple, elle pourrait être incorporée dans un logiciel d’édition d’images pour aider les concepteurs ou suivie dans des processus de correspondance à trois voies pour un logiciel de gestion financière. Les possibilités d’intégration avec d’autres logiciels sont infinies et pourraient améliorer considérablement la productivité et l’efficacité.
À mesure que l’IA générative continue d’évoluer et que ses applications se répandent, les entreprises qui adoptent cette technologie auront un avantage concurrentiel sur le marché. Le potentiel de personnalisation, d’efficacité et d’amélioration de la prise de décision est inégalé, et ceux qui exploitent ces capacités seront mieux placés pour répondre aux besoins de leurs clients et de leurs employés.
Les perspectives d’avenir
Le potentiel de l’IA générative est immense, mais il s’accompagne également de risques pour l’humanité et les entreprises sur le long terme. Si la technologie est impressionnante, elle n’est pas parfaite. L’ensemble de données actuel est statique et peut contenir des biais inhérents qui ont déjà été détectés dans certains modèles d’IA. En outre, lorsque l’IA générative commet des erreurs, elle a tendance à être « assurément incorrecte », en promouvant des faussetés et des informations erronées avec tout le poids de sa profonde base de connaissances et de ses talents de persuasion nouvellement acquis.
Certains artistes se sont interrogés sur la légalité de l’utilisation de leurs œuvres pour former une IA qui pourrait, à terme, les remplacer. Bien que l’œuvre générée ne viole pas leurs droits d’auteur, l’IA ne serait pas en mesure de fonctionner sans les informations initiales sur lesquelles elle a été entraînée. De même, le texte généré par l’IA peut répéter des idées sur lesquelles elle a été entraînée, ce qui peut causer des problèmes aux utilisateurs si le résultat est publié, même s’il n’est pas nécessairement plagié. Ces problèmes ont donné lieu à des appels en faveur de l’apposition d’un filigrane sur les contenus générés par l’IA, la Chine interdisant même les contenus qui n’en sont pas pourvus.
Le plus grand risque de tous est l’impossibilité de savoir à quoi ressembleront la vie, la société et les affaires lorsque la « révolution de l’IA générative » deviendra un bouleversement avec quelque chose qui ressemble à un point final. Si le potentiel de l’IA générative suscite l’enthousiasme, l’obsolescence irréversible des travailleurs intellectuels en col blanc et son impact sur l’emploi suscitent également des inquiétudes.
Malgré les risques, les arguments en faveur d’un optimisme prudent sont convaincants. L’IA générative promet d’améliorer la capacité des humains à faire ce qu’ils font le mieux. Bien qu’elle puisse changer la nature du travail et nécessiter une évolution des compétences, cette technologie offre également un potentiel de personnalisation, d’efficacité et d’amélioration de la prise de décision. La révolution à venir de l’IA générative ne sera probablement pas la première exception à la nature essentielle de la technologie : l’amélioration des capacités humaines.
Alors que les entreprises et les particuliers continuent d’explorer les possibilités de l’IA générative, il sera essentiel de gérer les risques tout en tirant parti des avantages. Grâce à un développement et une application responsables de la technologie, l’IA générative a le potentiel de transformer les industries, d’améliorer la productivité humaine et de stimuler l’innovation.
Que pensez-vous de l’avenir de l’IA générative dans les entreprises ? Comment la voyez-vous évoluer au cours de la prochaine décennie, et quel impact aura-t-elle sur la société dans son ensemble ?