Comment l’IA générative peut-elle ajouter de la valeur dans un cadre défini ?

À qui profite l’IA générative ?

Forrester définit l’Intelligence Artificielle (IA) générative comme « un ensemble de technologies et de techniques qui tirent parti d’énormes corpus de données, y compris des grands modèles de langage, pour générer de nouveaux contenus (texte, vidéos, images, audios, code par exemple). Les données peuvent être des prompts en langage naturel ou d’autres données non codées et non traditionnelles. » 

L’adoption de modèles d’IA générative par les professionnels de l’industrie est variée. La polyvalence des solutions d’IA générative, et notamment des grands modèles de langage (LLM) les a rendues populaires chez les créatifs. D’autres secteurs tirent également parti de la puissance des applications d’IA pour simplifier leur charge de travail. 

Parmi ces professionnels à qui profite l’IA générative, on trouve :

• Les marketeurs, qui gagnent du temps en demandant à l’IA générative de créer un premier brouillon. 

• Les designers, qui peuvent créer des maquettes à partir de prompts sous forme de texte. 

• Les professionnels de l’IT, qui automatisent des configurations cloud et réalisent des économies. 

• Les programmateurs, qui demandent à l’IA générative d’écrire des codes complexes. 

• Les scientifiques des données, qui produisent et partagent des données synthétiques qui protègent les informations personnelles des clients. 

• Les commerciaux, qui personnalisent l’approche client. 

• Les spécialistes des opérations, qui partagent des connaissances en automatisant les notes de réunion et les questions/réponses de l’aide sur les produits. 

Les risques de l’IA générative

Selon Forrester, le caractère récent de l’IA générative pose certains risques et requiert donc de poser certaines limites. Comme beaucoup de nouvelles technologies, l’IA suscite l’engouement des clients tout en impliquant de sérieux questionnements éthiques.

Certains des risques de l’IA générative sont liés aux droits de propriété intellectuelle (et notamment à la violation des droits d’auteur) et à la protection des données personnelles. L’un des problèmes les plus fréquemment évoqués concerne également la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA.

On s’est également demandé si les systèmes d’IA générative étaient conçus pour améliorer et non remplacer les employés ou les processus d’entreprise. De nombreuses organisations optent pour la prudence et utilisent l’IA générative pour des cas d’utilisation interne aux risques limités avant de l’exposer à des clients extérieurs ou de la mettre en œuvre dans des applications critiques. 

Forrester remarque que « L’IA générative n’en étant qu’à ses prémices, il vaut donc mieux faire preuve de prudence », avant de recommander : « Il vaut toujours mieux envisager le pire des cas : comment l’IA générative pourrait-elle mener à des résultats préjudiciables ? »

La nécessité d’une IA responsable

Les professionnels et les leaders de l’industrie, conscients du caractère crucial d’une gestion efficace des risques, ne cessent de préconiser une IA responsable.

Les développeurs comme les utilisateurs de l’IA demandent le déploiement de systèmes d’intelligence artificielle qui tiennent compte en premier lieu des considérations éthiques, de la responsabilité et du bien-être de la société. Leurs principales préoccupations sont les suivantes :

1. Responsabilité et transparence: définition claire des responsabilités en matière décisions relatives à l’IA et notamment la possibilité de comprendre et d’expliquer d’où proviennent les résultats.

2. Confidentialité et sécurité: protection des données personnelles en s’assurant que les systèmes d’IA sont suffisamment sécurisés face aux attaques malveillantes et aux usages abusifs.

3. Supervision humaine: maintien d’une supervision humaine e veillant à ce que l’IA complète plutôt qu’elle ne remplace le jugement humain.

4. Normes éthiques: alignement des systèmes d’IA générative sur des principes éthiques tels que la justice, la transparence et les droits humains.

Une IA responsable vise à tirer parti des avantages de l’IA tout en minimisant les dommages potentiels, en favorisant la confiance et en s’assurant que ses avancées ont un impact positif sur la société.

Travailler avec un expert des données

Pour commencer, il peut être judicieux de faire appel à un fournisseur d’IA de confiance tel que MicroStrategy. Chez MicroStrategy, notre combinaison d’IA et de Business Intelligence (BI) permet d’utiliser le langage naturel pour interroger les données, créer des tableaux de bord, générer du SQL et fournir une aide système en ligne.

MicroStrategy AI s’appuie sur plusieurs décennies d’expertise en BI et sur un graphe sémantique à la pointe de l’industrie pour assurer transparence et précision. En développant une couche sémantique intégrée, nous répondons à toutes les préoccupations et nous assurons d’utiliser l’IA de manière responsable. Pour en savoir plus sur la valeur que l’IA générative peut ajouter à votre entreprise, téléchargez un exemplaire du rapport de recherche Forrester « Generative AI Prompts Productivity, Imagination, and Innovation in the Enterprise » (L’IA générative invite à la productivité, à l’imagination et à l’innovation au sein de l’entreprise).