L’intelligence artificielle générative représente une véritable évolution technologique sur le cadre de la création, de l’automatisation et de l’interaction. En effet, intégrer cette technologie dans les entreprises permet de transformer radicalement les processus métiers et de bénéficiers de certains avantages grâce à ses modèles de langage avancés et ses réseaux génératifs, des outils stratégiques à ne pas manquer.
Cependant, l’intégration d’une IA générative, qui permet de générer du contenu original (texte, image, vidéo…), n’est pas juste un projet à essayer pour trouver des solutions. Son adoption est synonyme d’avancement et d’évolution pour rester compétitif et créer de nouveaux leviers de valeur. Dans cet article, notre agence IA DigitalUnicorn va vous faire découvrir ce qu’est l’IA générative, ses avantages et les étapes clés à suivre pour réussir son intégration et son utilisation au sein des entreprises.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
Pour bien comprendre les avantages et les étapes clés pour assurer l’intégration d’une IA générative, notre agence DigitalUnicorn vous présente d’abord ce qu’est l’intelligence artificielle générative avec des exemples concrets.
Définition et exemples concrets
L’IA générative est un ensemble de systèmes informatiques capables de générer de nouvelles données (contenu), comme des textes, des images, des vidéos et bien d’autres. La fonction de génération de contenu de l’IA se base sur des modèles d’apprentissage profond sur des distributions statistiques apprises durant l’entraînement. Les architectures les plus utilisées sont les transformers (GPT, DALL-E), les diffuseurs modèles et les GANs.
Ce type d’IA est utilisé dans l’industrie (génération de plan, de modèles), dans la santé (simulation virtuelle et génération d’image) ou sur la tech pour la génération de code textuelle. Cette capacité à générer du contenu automatiquement ouvre de nombreuses possibilités et d’opportunité pour les entreprises commerciales, les équipes marketing, les industries de production, le secteur de la santé et bien d’autres.
Différences avec l’IA classique
Contrairement à l’IA classique qui se base sur la prédiction, l’analyse ou la segmentation, l’IA générative a pour objectif de créer de nouvelles données cohérentes et créatives. En effet, les tâches d’une IA classique est de prédire, d’anticiper, d’analyser ou de détecter des anomalies, tandis que l’IA générative génère des codes, des textes, des images ou des vidéos. De plus, l’architecture des IA génératives est basée sur les transformers ou les diffusions modèles et pour les IA classiques, ce sont des réseaux neuronaux.
Pourquoi intégrer l’IA générative dans votre entreprise ?
Alors, quels sont les avantages d’intégrer une IA générative au sein de votre entreprise ? Qu’est-ce qu’il peut apporter ? L’IA générative est un outil qui peut révolutionner le processus de travail d’une équipe et d’une entreprise, DigitalUnicorn vous présente ses avantages :
Amélioration de la productivité et de l’efficacité
L’avantage principal d’une IA générative et d’automatiser, d’accélérer et d’améliorer la production de contenu avec une efficacité et une productivité décuplées permettant aux équipes de gagner du temps, d’améliorer leur performance et les résultats de leur travail.
Par exemple, avec ses fonctions, l’IA est capable de générer automatiquement des documents internes (notes, compte-rendu, synthèse…), des contenus marketing (texte et contenu publicitaire, postes réseaux sociaux, vidéo…) ou des images et des maquettes de produits.
Innovation et création de nouveaux produits/services
L’IA permet aussi de générer des simulations ou des hypothèses pour tester les nouvelles idées de produits ou des services grâce à des prototypages ou des maquettes via à des scripts. De plus, l’IA peut aussi aider les équipes à concevoir et à améliorer le produit ou le service avec des analyses plus poussées. Par exemple, l’IA peut générer rapidement en un temps record, un prototype d’application mobile, de site web ou de design à partir d’une brife textuelle.
Amélioration de l’expérience client
L’expérience client est l’un des piliers de conversions des clients pour une entreprise. Avec l’IA générative, les équipes peuvent personnaliser l’expérience client en fonction de chaque client. Par exemple, la recommandation de contenu dynamique en fonction des besoins et des comportements, la génération automatique d’e-mail personnalisée ou l’usage de FAQ, de support client ou de personnaliser la relation client avec une fine-tuning d’un LLM avec vos bases clients.
Prise de décision plus éclairée grâce à l’analyse de données
L’IA générative peut aussi fonctionner avec une IA classique pour résumé les rapports analytics, comptables ou de performance, pour générer des dashboard interactifs ou pour extraire des tendances via une NLP avancée. En d’autres termes, vous pouvez interagir avec votre tableau de bord pour réaliser les actions que vous voulez via à des scripts ou de la voix.
Vous voulez innover votre secteur avec de l’IA générative ? Vous pouvez appeler notre agence DigitalUnicorn pour prendre en main votre projet avec un accompagnement étroit pour répondre à tous vos besoins et vos objectifs.
Étapes clés pour une intégration réussies
Maintenant que vous savez ce qu’est l’IA générative et ses avantages dans une entreprise, notre agence DigitalUnicorn vous présente les étapes clés et les bonnes pratiques à suivre pour assurer la réussite d’une intégration de l’intelligence artificielle générative.
Étape 1 : Définition des objectifs et identification des cas d’usage
D’abord, la première étape consiste à définir ses objectifs et identifier les cas d’usage de l’IA avant toute intégration pour savoir exactement le type d’IA générative à intégrer, sa fonction dans l’entreprise et les objectifs qu’elle doit atteindre.
Alignement avec la stratégie globale de l’entreprise
L’IA (son, type et sa fonction) doit d’abord être en alignement avec la stratégie globale de votre entreprise. Vous devrez alors savoir vos objectifs et vos besoins en créant un cahier de charge complète avant de choisir la technologie IA générative adaptée.
Voulez-vous de l’automatisation pour un gain de temps, de productivité et d’efficacité ? Une différenciation pour des produits uniques ou innovants avec une valeur ajoutée ? Une expérience client améliorée et personnalisable à grande échelle ? Ou une réduction de coût ou de ressources pour vos projets ? Prioriser les domaines métiers à forte valeur et établissez une feuille de route IA bien précise.
Choix de cas d’usage pertinents et réalisables
Une fois, les objectifs et les besoins, bien décrits, déterminent maintenant les cas d’usage précis de l’IA sur les différents secteurs de l’entreprise (RH, marketing…). Prenez en compte la faisabilité technique, la maturité des données et le ROI pour l’utilisation de l’IA.
Par exemple, l’IA générative peut être utilisée dans la génération de contenu SEO pour optimiser la visibilité de l’entreprise sur le web, dans la création d’offre d’emploi et l’envoi de réponse automatique des candidats, dans la génération de réponse pour le support client ou pour générer des codes pour assister les développeurs.
Étape 2 : Choix des technologies et des outils
La deuxième étape consiste à choisir les technologies IA et les outils adaptés à vos besoins, vos objectifs et le type et la taille de votre d’entreprise.
Sélection des modèles de langage et des API adaptés
Il est essentiel de savoir qu’il existe plusieurs modèles de langage et d’API à choisir selon le cas. Il y a les modèles génériques, comme GPT-4, Gemini ou Claude mistral, les modèles spécialisés selon les secteurs (ex : Med-PalM pour la santé) et les modèles open sources pour créer votre propre outil IA générative (nécessite des compétences avancées en IA). Pour les API, prenez en compte la capacité multilingue, le coût, les options de fine-tuning, la latence et l’hébergement.
Intégration avec les systèmes existants
L’IA doit être intégrée avec les systèmes existants, comme un CRM, un ERP, un CMS ou autres outils internes pour optimiser son utilisation et les coûts de manipulation. En effet, si l’IA est isolée, le temps de travail et les processus prendront plus de temps, l’efficacité diminuerait ainsi que son impact qui serait moindre.
La connexion de l’IA générative avec les outils et les systèmes internes peut se faire via à des langages natifs, des webhooks, l’API REST ou des plateformes no-codes. L’IA doit être opérationnelle dans l’environnement métier où elle est présente.
Étape 3 : Préparation des données
La base de fonctionnement d’une IA est les données. Pour qu’une IA marche, il faut donc préparer les données qu’elle va utiliser pour s’entraîner, pour répondre aux questions, pour générer des images, pour s’adapter aux systèmes internes et bien d’autres.
Collecte, nettoyage et formatage des données
La première action à faire est alors de collecter, de nettoyer et de formater les données en :
- Centralisant les données utiles: bases clients, ticket support, historiques, les questions, les informations… ;
- Nettoyant les données: supprimer des doublons, les données biaisées, fausses, incohérentes, obsolètes… ;
- Structurant les données: les adapter aux besoins des modèles IA.
Notons que l’efficacité et la performance de l’IA se reposent sur la qualité et la pertinence des données.
Gestion de la confidentialité et de la sécurité des données
Le traitement et la collecte des données sensibles doivent être soumis aux règlementations RGPD (anonymisation, consentement…) et au chiffrement ou cryptage avec un hébergement sécurisé pour assurer leur protection et pour respecter le droit des clients.
Étape 4 : Développement et déploiement
Après le choix de la technologie et la préparation des données, la prochaine étape est le développement et le déploiement de l’IA.
Prototypage et tests
Pour assurer l’outil IA choisi en accord avec les données, il vaut mieux créer un prototypage sur un cas d’usage réduit pour vérifier si toutes ses fonctionnalités sont adaptées à vos objectifs et vos besoins. Pour cela, utiliser des outils, comme LangChain pour les chatbots, Gradio pour les interfaces ou Postman pour tester les API. L’IA a besoin de validation technique et de valeur métier avant de le déployer progressivement.
Déploiement progressif et itératif
Maintenant, le prochain objectif est la mise en place d’un déploiement progressif via à la méthode agile : d’abord sur les équipes, puis sur les secteurs et sur les territoires. Ensuite, engager des utilisateurs pour faire les derniers tests en temps réel et collecter leurs retours pour améliorer et peaufiner l’intégration de l’IA générative. Enfin, effectuez une itération successive pour optimiser l’IA continuellement.
Étape 5 : Surveillance et optimisation des performances
Enfin, la dernière étape après le déploiement est de surveiller les performances et les optimiser.
Mesure des indicateurs clés de performance (KPI)
La mesure des KPI’s clés est indispensable pour la suivi des performances, comme le temps de réponses de l’IA, la pertinence des résultats (taux de clic, taux de satisfaction, NPS…), les taux d’erreurs et d’hallucination, l’usage et l’adoption des utilisateurs (équipes, clients…).
Amélioration continue et adaptation des modèles
L’amélioration continue est obligatoire pour optimiser l’efficacité et la performance de l’IA. En effet, cette dernière est vivante, les systèmes et les données doivent alors évoluer pour une synchronisation continue. Réajuster les prompts ou fine-tuner le modèle IA en cas de nécessité, optimiser et ajouter les données d’entraînements et adaptez-le aux nouveaux besoins métiers de votre entreprise.
Défis et risques associés à l’intégration de l’IA générative
L’intégration d’une IA générative peut vous procurer des énormes avantages, mais aussi de l’innovation, de la créativité, et des nouvelles opportunités et solutions. Néanmoins, son adoption représente des défis et des risques à prendre en compte pour assurer la transformation. DigitalUnicorn vous les présente :
Risques liés à la sécurité des données et à la confidentialité
L’intelligence artificielle est un levier stratégique qui offre de très bonnes performances, si elle a accès à toutes les données de l’entreprise et même les plus sensibles, comme les données clients, documents internes, historique et bien d’autres.
Mais, cette approche dispose de risques concrets dont la possibilité de fuite de données via à des prompts ou des API mal configurés ou non sécurisés, le stockage des données sur des serveurs tiers (le fournisseur a accès aux données) sans garanti ou le rejet ou la fuite d’information confidentielle dans les réponses de l’intelligence.
Il est essentiel alors d’intégrer un service de sécurité garantie, comme des protocoles de chiffrement et d’authentification, la mise en place des filtrages de prompts et miser sur les modèles de stockages hébergés on-premise ou sur les Cloud souverain.
Risques liés au biais et à l’éthique
L’intelligence artificielle générative apprend via à des milliards de données sur le web sur une échelle immense, ce qui risque de l’exposer à des ressources et des données biaisées (sur le plan culturel, politique ou social).
De ce fait, il est probable que l’intelligence risque de générer des contenus discriminatoires, sexistes, racistes ou erronés, risque un manque de transparence sur son approche et ses résultats et risque de ne pas trouver les sources de ses informations.
La solution est d’identifier et d’intégrer les bonnes pratiques pour la gouvernance de l’IA, d’utiliser des modèles open sources qui personnalisable et d’appliquer des filtres éthiques contextuels par une agence humaine.
Difficultés liées à la gestion du changement et à la formation des employés
Sans un accompagnement, l’intégration d’une IA générative risque de perturber la gestion des ressources humaines. En effet, cela peut susciter des méfiances, du rejet, de manque de compétence, de la sous-exploitation et de la mauvaise utilisation. La solution est la mise en place d’un plan de conduite de changement, comme des ateliers, des documentations et des formations et l’intégration de l’IA avec les outils existants pour éviter la rupture d’utilisation.
Coûts et complexité de l’implémentation
Enfin, l’intégration d’une IA générative a un impact considérable sur l’infrastructure, les ressources humaines et la manière de travailler d’une entreprise ou d’une organisation. De ce fait, la transformation implique un investissement conséquent, un frein pour de nombreux acteurs. Pour cela, choisissez bien la solution technologique IA adaptée à vos besoins et vos objectifs ainsi qu’à la taille de votre entreprise, démarrez un MVP pour valider la valeur ajoutée et évaluer continuellement le ROI chaque 3 ou 6 mois selon le cas d’usage.
Exemples concrets d’applications de l’IA générative en entreprise
Notre agence DigitalUnicorn vous présente maintenant les cas d’usage concrets de l’IA dans les entreprises :
- Marketing et ventes : création de contenu, personnalisation des campagnes marketing, amélioration du service client… ;
- Ressources humaines : recrutement, formation, gestion des performances… ;
- Opérations : automatisation des tâches, optimisation des processus, amélioration de la chaîne logistique…. ;
- Recherche et développement : accélération de l’innovation, simulation et modélisation.
Une intégration IA générative requiert des compétences avancées et un investissement conséquent, de ce fait, un accompagnement professionnel est indispensable pour assurer la qualité d’intégration et l’optimisation des coûts. Pour cela vous pouvez appeler notre agence IA DigitalUnicorn.
