Une appli qui vous transforme en Barbie ? C’est possible, avec l’IA générative (GAI). Si cela a de quoi amuser le grand public, beaucoup trop d’entreprises ignorent encore comment elles peuvent tirer profit de cette technologie qui n’est plus si nouvelle.
L’IA a définitivement trouvé sa place dans notre société. Mais comment l’IA, et surtout l’IA générative, peuvent-elles contribuer aux objectifs d’une entreprise ?
L’IA n’a un intérêt que si elle offre une valeur ajoutée. Dans ce qui suit, nous nous penchons sur trois façons dont l’IA générative peut aussi exercer sa magie pour votre entreprise.
1. Génération de données synthétiques
Avant de générer quoi que ce soit avec l’IA, il vous faut des données. Or, elles font souvent défaut, pour des raisons de confidentialité ou parce qu’elles n’existent pas, tout simplement. L’IA générative résout ce problème en créant des données synthétiques pour alimenter les algorithmes. Il s’agit là de données fictives qui reflètent la réalité. Sachez toutefois que le caractère synthétique de ces données ne vous dispense pas de respecter le RGPD. Vous devrez toujours autoriser les données, mais vous pourrez vous en servir plus vite.
Il peut aussi arriver que vous n’ayez pas suffisamment de données pour entraîner un algorithme, par exemple pour lutter contre la fraude. Les cas de fraude sont trop rares pour cet objectif. Dans ce cas de figure, les données synthétiques vous aident à créer plus d’exemples et ainsi à bâtir des modèles plus précis. Dernier exemple : si vous souhaitez réduire les biais de vos algorithmes, ces données synthétiques peuvent vous aider à redresser la balance.
2. Une efficacité accrue
Le « data scientist » a toujours été la personne de référence pour vos données. Mais vous devez parfois faire preuve de patience. L’IA générative vous simplifie l’analytique. En revanche, pour les questions complexes, un data scientist reste essentiel.
3. Création de jumeaux numériques
Aujourd’hui, divers secteurs industriels travaillent avec des jumeaux numériques (« digital twins »). Il s’agit de copies de la réalité dans lesquelles vous pouvez simuler des processus, pour déterminer les bons paramètres d’une machine, par exemple. Là aussi, vous avez besoin de données qui n’existent pas (encore). La puissance des données de simulation produites par l’IA générative permet aux ingénieurs de tester divers paramètres et d’ainsi parvenir au résultat souhaité plus rapidement.
Faire confiance à l’IA ?
Attention : le succès de l’IA (générative ou classique) ne doit pas nous faire oublier que ses résultats doivent être réalistes, explicables et défendables. C’est pourquoi SAS attache beaucoup d’importance à des pratiques éthiques et à la fiabilité des résultats. Contrairement à ChatGPT, les entreprises n’ont pas le droit à l’erreur. Ce n’est qu’en étant sûrs qu’un modèle fait ce pour quoi il a été conçu et en comprenant comment il est parvenu à un résultat que nous pouvons faire confiance à cette technologie et nous en servir pour justifier nos décisions.
Vous trouverez ici tout ce que vous souhaitez et devez savoir sur l’IA générative.