Malgré l'engouement récent pour l'intelligence artificielle (IA), elle n'a rien de nouveau. En réalité, les programmes informatiques conçus pour simuler l'intelligence humaine existent depuis les années 1940. Depuis des décennies, nous rêvons d'ordinateurs capables d'accomplir des tâches humaines de la vie de tous les jours, de la simple déclaration d'impôts à l'écriture de poésie.
L'essor actuel de l'IA résulte d'une série d'avancées du 21ᵉ siècle qui ont culminé avec le lancement de ChatGPT en 2022. Le paysage a évolué rapidement depuis, avec l'émergence d'autres modèles et outils puissants développés par divers acteurs comme Google, Anthropic ou encore Meta.
Le marché de l'IA générative connaît une croissance explosive et devrait dépasser les 3 000 milliards de dollars dans la prochaine décennie (données de Global Newswire – en anglais).
Comprendre l'IA générative devient une nécessité commerciale. Cette technologie offre des moyens puissants de créer du contenu, de personnaliser l'expérience client et d’optimiser les opérations. Découvrez ce qu'est l'IA générative et son fonctionnement. Explorez également les principales applications, avantages et limites que tout chef d'entreprise doit connaître.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'intelligence artificielle générative (IA) désigne tout modèle d'apprentissage automatique que vous pouvez utiliser pour créer du nouveau contenu, notamment du texte, des images, des vidéos, de l'audio ou du code logiciel.
Les modèles d'IA générative se distinguent des modèles non génératifs (ou « discriminants ») par leur capacité à créer du contenu unique :
- Modèles discriminants. Les modèles discriminants sont conçus pour distinguer différents types d'informations. Ils repèrent les motifs qui séparent les classes de données, permettant des prédictions ou suggestions de qualité.
- Modèles génératifs. Les modèles génératifs sont conçus pour produire du nouveau contenu en apprenant à partir d'un vaste ensemble de données existant. Par exemple, ils identifient des motifs dans les œuvres écrites pour prédire la séquence de mots la plus probable qui générera une réponse similaire à celle d'un humain.
Un outil d'IA capable de rédiger un article de blog unique basé sur les données saisies par l'utilisateur constitue un exemple de technologie d'IA générative. À l'inverse, un outil qui analyse les stocks et les ventes pour prédire les besoins de production futurs illustre un outil d'IA discriminant.
Comment fonctionne l'IA générative ?
Les systèmes d'IA générative fonctionnent en traitant de grandes quantités de données existantes et en utilisant ces informations pour créer du nouveau contenu. Essentiellement, les développeurs créent un algorithme, l'alimentent avec du contenu généré par des humains et lui demandent d'identifier les motifs dans les données d'entraînement. Le résultat est un ensemble de règles qui expriment les motifs cohérents dans le contenu généré par l'homme, et ces règles guident l'IA dans la création de nouveau contenu.
Les développeurs de modèles d'IA générative créent ces systèmes en utilisant un type spécifique d'apprentissage automatique appelé apprentissage profond (ou deep learning). Les modèles d'apprentissage automatique capables d'apprentissage profond utilisent des algorithmes particulièrement complexes qui extraient des niveaux élevés d'informations à partir des données sources.
Historiquement, les formateurs d'IA se sont appuyés sur des techniques d'apprentissage supervisé, qui impliquent d'alimenter un modèle d'IA générative avec de gros volumes de données étiquetées manuellement. Une percée importante est le développement d'algorithmes capables de s'auto-entraîner en utilisant des données non étiquetées, un processus appelé apprentissage non supervisé.
L'apprentissage non supervisé élimine le besoin pour les développeurs d'étiqueter leurs propres données, leur permettant d'entraîner des outils sur de plus gros volumes d'informations sources. À mesure que la taille des ensembles de données d'entraînement augmente, les modèles d'IA deviennent plus précis et performants.
Les principaux types de modèles d'IA générative
Bien que les principes sous-jacents impliquent des algorithmes complexes, comprendre les principales catégories de modèles d'IA générative vous permet d’apprécier leurs capacités diverses. Les modèles à grande échelle entraînés sur de vastes ensembles de données sont souvent appelés modèles fondamentaux et servent de bases pour des outils d'IA spécialisés.
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Les GAN utilisent deux réseaux de neurones (un générateur et un discriminateur) qui s'affrontent pour créer des résultats de plus en plus réalistes. Le générateur crée du contenu (comme des images ou de l'audio), et le discriminateur tente de déterminer s'il est réel ou généré par l'IA. Ce processus aide le générateur à améliorer la qualité de ses résultats. Les GAN excellent particulièrement dans la création d'images et de vidéos réalistes, utiles pour le marketing et la conception de produits.
Modèles transformateurs
Les modèles transformateurs sont particulièrement doués pour comprendre et générer du texte similaire à celui des humains car ils sont conçus pour prêter attention au contexte des mots dans une séquence, comme nous comprenons les phrases. Ils constituent la base de la plupart des grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT, que les entreprises peuvent utiliser pour rédiger des e-mails, écrire des descriptions de produits, créer des textes publicitaires et alimenter des chatbots. Leur capacité à traiter et générer du texte cohérent et contextuellement pertinent les rend inestimables pour diverses tâches de communication et de création de contenu.
Auto-encodeurs variationnels (VAE)
Les VAE sont conçus pour apprendre une représentation compressée des données d'entrée puis utiliser cette représentation pour générer de nouvelles données similaires. Ils sont souvent utilisés pour des tâches comme la génération d'images et la détection d'anomalies. Pour les entreprises, les VAE pourraient servir à créer des données synthétiques pour tester des systèmes ou identifier des motifs inhabituels dans les données opérationnelles.
Modèles de diffusion
Les modèles de diffusion fonctionnent en ajoutant progressivement du bruit à une image, comme si on la saupoudrait de parasites aléatoires ou qu'on la rendait granuleuse. Ils procèdent ainsi jusqu'à ce que l'image ne soit que du bruit, puis inversent le processus pour apprendre à générer de nouvelles images à partir de bruit pur. Vous pouvez l'imaginer comme dessiner avec un Télécran, puis secouer l'image pour la brouiller, puis tourner soigneusement les boutons pour apprendre à « redessiner » l'original à partir du flou. Ces modèles sont reconnus pour leur capacité à générer des images de qualité et sont utilisés dans des outils comme DALL-E 2 et Stable Diffusion. Les entreprises peuvent les exploiter pour créer des visuels marketing uniques, des maquettes de produits ou du contenu artistique.
Applications courantes de l'IA générative en entreprise
Les outils d'IA générative peuvent soutenir une gamme de processus commerciaux, offrant des moyens innovants aux entreprises d’e-commerce d'améliorer leurs opérations ainsi que l'engagement client. Voici quelques applications courantes particulièrement pertinentes pour les commerçants.
Création de contenu (texte, code et visuels de base)
De nombreux modèles d'IA générative excellent dans la création de contenu écrit et visuel. Pour les entreprises d’e-commerce, cela signifie que des outils comme ChatGPT peuvent générer des textes marketing engageants, des descriptions de produits, des campagnes par e-mail, des publications sur les réseaux sociaux et même des scripts vidéo.
Certains outils peuvent également générer des extraits de code de base pour la personnalisation de sites web ou créer des éléments visuels uniques pour l'image de marque et le marketing, réduisant la dépendance aux ressources de conception spécialisées pour les brouillons initiaux ou les tâches simples.
« Si vous êtes marchand Shopify, vous pouvez entrer et redessiner votre site pour la Saint-Valentin puis le lendemain le rétablir, et cela vous coûte quelques dollars au lieu de mille dollars d'honoraires d'agence de design et tout ce temps d'allers-retours et de demandes de modifications », explique Alex Pilon, développeur principal et défenseur de l'IA chez Shopify. « Ce qui était normal il y a seulement quelques années semblerait maintenant presque absurde. »
Marketing personnalisé et expériences client
L'IA générative peut considérablement améliorer les efforts de personnalisation marketing à grande échelle. En analysant de vastes quantités de données client, ces outils aident les entreprises à adapter les messages marketing, les recommandations de produits et le contenu du site web aux préférences et comportements individuels des utilisateurs.
Par exemple, l'IA peut générer dynamiquement du contenu d'e-mail personnalisé ou suggérer des produits qu'un client est le plus susceptible d'acheter en fonction de son historique de navigation, conduisant à des taux d'engagement et de conversion plus élevés. Cela va au-delà de la simple segmentation vers un véritable marketing individualisé.
Service client amélioré
Les chatbots alimentés par l'IA peuvent révolutionner le service client IA en gérant de manière autonome un large éventail de demandes client, 24 h/24 et 7 j/7. Ces systèmes de support client peuvent comprendre le langage naturel, fournir des réponses instantanées aux questions fréquemment posées, guider les utilisateurs à travers les étapes de dépannage et même traiter des transactions simples.
Pour les entreprises d’e-commerce, cela signifie des temps de réponse améliorés, des coûts de support réduits et la possibilité pour les agents humains de se concentrer sur des problèmes client plus complexes ou sensibles, augmentant finalement la satisfaction et la fidélité client.
Analyse de données, recherche et prévisions
Les outils d'IA générative peuvent traiter et analyser efficacement de grands ensembles de données non structurées, permettant aux entreprises d’extraire des informations précieuses pour une meilleure prise de décision. Ils peuvent résumer de longs rapports, identifier les tendances émergentes du marché à partir des réseaux sociaux ou d'articles de presse, et prévoir la demande de produits, aidant les entreprises à réagir rapidement aux changements du marché.
Optimisation des opérations
Au-delà des applications orientées client, l'IA générative peut rationaliser diverses opérations internes pour les entreprises d’e-commerce. Cela inclut la catégorisation des produits en fonction de leurs attributs ou l'analyse des données de vente pour fournir des informations sur la gestion des stocks, comme l'identification des stocks à rotation lente ou la prédiction des points de réapprovisionnement. Ces applications aident à améliorer l'efficacité opérationnelle, libérant un temps précieux pour que les propriétaires d'entreprise se concentrent sur leur croissance.
Les avantages de l'IA générative pour les entreprises
L'utilisation de l'IA générative peut vous faire économiser du temps et de l'argent sans compromettre la qualité de vos produits ou services. Pour les petites entreprises, adopter cette technologie peut débloquer des avantages significatifs. Voici cinq avantages clés :
Efficacité et productivité accrues
Les outils d'IA générative produisent des résultats rapides. Vous pouvez les utiliser pour accélérer la création de contenu, rédiger des réponses d'e-mail ou lancer des études de marché, économisant la matière grise de votre équipe pour des objectifs stratégiques de plus haut niveau et l'innovation. Utilisée efficacement, l'IA peut augmenter la production sans augmentation linéaire de l'effort humain, un levier de productivité majeur pour les entreprises en croissance.
Créativité et innovation renforcées
L'IA générative peut agir comme un puissant partenaire de brainstorming, aidant les équipes à surmonter les blocages créatifs et à explorer de nouvelles idées. Elle peut générer diverses options de design, suggérer de nouveaux angles marketing et créer des concepts et maquettes, permettant aux équipes humaines d'innover et d'apporter des solutions créatives sur le marché plus rapidement.
Coûts opérationnels réduits
Les outils d'IA générative peuvent étendre la capacité de votre équipe, vous permettant de faire plus sans augmenter proportionnellement les obligations salariales. Ils peuvent automatiser les tâches répétitives, optimiser les processus commerciaux comme la gestion des stocks et la logistique de la chaîne d'approvisionnement en fournissant de meilleures informations analytiques, et éviter d'externaliser certaines tâches comme les brouillons de contenu initiaux, diminuant davantage les dépenses commerciales.
Prise de décision basée sur les données améliorée
Les outils d'IA générative peuvent traiter des quantités massives de données complexes provenant d'un large éventail de sources, afin d’augmenter la quantité de données que vous pouvez analyser et d'améliorer la qualité de vos informations. Cela peut conduire à des décisions plus éclairées dans des domaines comme l'assortiment de produits, l'allocation des dépenses marketing et le ciblage client.
Personnalisation évolutive
La personnalisation est essentielle à la fidélité client et à la conversion en e-commerce. L'IA générative permet aux entreprises de fournir des expériences hautement personnalisées à grande échelle, des recommandations de produits sur mesure et des messages marketing personnalisés au contenu de site web individualisé. Ce niveau de personnalisation était auparavant difficile et coûteux à atteindre, surtout pour les petites entreprises, mais l'IA le rend plus accessible.
Les limites et considérations éthiques de l'IA générative
Bien que l'IA générative offre un potentiel immense, il est crucial pour les entreprises d'être conscientes de ses limites et des considérations éthiques entourant son utilisation. Voici un aperçu des défis associés à l'implémentation de l'IA générative dans un contexte commercial.
Précision et fiabilité
Les outils d'IA générative peuvent faire des erreurs, parfois appelées hallucinations, produisant des informations incorrectes ou absurdes avec assurance. Ne pas vérifier la précision et la qualité des informations fournies par l'IA peut exposer votre entreprise à des risques. La supervision humaine et la vérification des faits sont essentielles, surtout lors de l'utilisation de l'IA pour des informations commerciales critiques ou du contenu orienté client.
Transparence et explicabilité
Les outils d'IA générative échouent souvent à divulguer leur processus de prise de décision, rendant difficile l'évaluation des réponses et la compréhension du raisonnement derrière leurs résultats. Cette nature de « boîte noire » peut être problématique pour les entreprises devant assurer la conformité, l'équité, ou simplement comprendre pourquoi une suggestion particulière a été faite.
Biais dans les données d'entraînement et les résultats
Les outils d'IA peuvent reproduire et même amplifier les biais présents dans leurs données d'entraînement. Si les données utilisées pour entraîner un modèle d'IA reflètent des biais sociétaux sur la race, le genre, l'âge ou d'autres caractéristiques, les résultats de l'IA peuvent également être biaisés, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires.
Par exemple, un outil d'IA utilisé pour filtrer les candidatures d'emploi pourrait involontairement favoriser certaines démographies si ses données d'entraînement comportaient principalement des candidats retenus de ces groupes.
Préoccupations de confidentialité et de sécurité des données
Les informations que vous fournissez à un outil d'IA générative, surtout les services cloud tiers, ne sont pas nécessairement confidentielles ou sécurisées sans gestion appropriée. Utiliser des outils d'IA pour traiter des données commerciales ou des données client sensibles peut poser un risque de sécurité sans mesures de protection des données appropriées. Les entreprises doivent être conscientes des réglementations sur la confidentialité des données et s'assurer d'avoir des politiques claires sur l'utilisation des outils d'IA avec des informations sensibles.
Questions de droits d'auteur et propriété intellectuelle
L'IA générative soulève des questions complexes sur les droits d'auteur et la propriété intellectuelle. Il n'est souvent pas clair qui détient les droits d'auteur sur le contenu généré par l'IA (l'utilisateur qui a fourni l'invite ou le développeur de l'outil d'IA) ou si le contenu est même protégeable par le droit d'auteur. Les modèles d'IA entraînés sur de vastes ensembles de données peuvent involontairement générer du contenu qui enfreint le matériel protégé par le droit d'auteur existant.
Les entreprises utilisant l'IA générative pour la création de contenu devraient être conscientes des interprétations actuelles du droit d'auteur, en suivant notamment les directives de l'INPI (Institut National de la Propriété Intellectuelle), qui met l'accent sur l'auteur humain pour l'enregistrement du droit d'auteur.
Durabilité environnementale (consommation d'énergie)
Les demandes énergétiques de l'IA (particulièrement celles des grands modèles) sont substantielles, posant un conflit potentiel avec les objectifs de durabilité sociétaux et industriels.
Déplacement d'emplois et transformation de la main-d'œuvre
Quand l'IA automatise des tâches habituellement effectuées par des humains, cela conduit au déplacement d'emplois dans certains rôles. Bien que l'IA soit également attendue pour créer de nouveaux emplois et augmenter les capacités humaines, les entreprises et les individus doivent se préparer à cette transformation en se concentrant sur la montée en compétences et la reconversion, et en mettant l'accent sur les compétences uniquement humaines comme la pensée critique, l'intelligence émotionnelle et la résolution de problèmes complexes.
L'avenir de l'IA générative pour les entreprises
L'IA générative évolue rapidement, avec plus de transformations commerciales à l'horizon. L'IA multimodale, qui peut simultanément comprendre et générer du contenu à travers différents types de données (par exemple, texte, images, audio), devient de plus en plus courante. Cela signifie qu'une IA pourrait regarder une vidéo, écouter son audio, lire sa transcription, puis générer un résumé ou répondre à des questions à son sujet.
Une autre tendance clé est le développement d'agents IA, des systèmes d'IA qui peuvent prendre des actions au nom d'un utilisateur pour atteindre un objectif, comme réserver un voyage ou gérer un calendrier. Les capacités de ces modèles s'étendent continuellement, conduisant à de nouvelles applications potentielles que les entreprises peuvent explorer pour une productivité et une innovation améliorées.
Adoption stratégique pour les petites entreprises
Pour les petites et moyennes entreprises, l'avenir de l'IA générative réside dans l'adoption stratégique plutôt que dans la simple implémentation tactique. Cela signifie identifier des défis ou opportunités commerciales spécifiques où l'IA peut fournir le plus de valeur, plutôt que d'adopter l'IA pour elle-même. Les PME peuvent commencer par expérimenter avec des outils d'IA facilement disponibles pour des tâches comme la création de contenu ou le service client, puis intégrer progressivement des solutions plus sophistiquées en comprenant les avantages et risques.
« Si je commençais avec l'IA pour la première fois, je dirais d'interagir avec elle comme un “partenaire de réflexion”. Posez-lui simplement quelques questions sur quelque chose, sur tout ce que vous faites », dit Pilon. « Prenez les choses avec des pincettes en développant votre intuition sur son fonctionnement et ses capacités. »
FAQ sur l'IA générative
Quelle est la différence entre l'IA prédictive et générative ?
Les modèles d'IA prédictive identifient des motifs récurrents dans les données et utilisent ces informations pour prévoir les résultats futurs. Les modèles d'IA générative se concentrent sur les motifs liés à la façon dont les données sont créées, ce qui leur permet de répliquer le processus génératif et de produire du nouveau contenu original.
Quel type d'IA est ChatGPT ?
ChatGPT est un chatbot d'IA générative construit sur le grand modèle de langage GPT, qui est l'abréviation de « generative pre-trained transformer » (transformateur génératif pré-entraîné).
Quel est l'objectif principal de l'IA générative ?
Les systèmes d'IA générative visent à produire rapidement du contenu original de haute qualité.
Comment l'IA générative peut-elle aider mon entreprise d’e-commerce ?
Vous pouvez utiliser l'IA générative pour rédiger des descriptions de produits et des textes marketing, personnaliser des campagnes par e-mail à grande échelle, fournir un support client 24 h/24 et 7 j/7, générer des idées et synthétiser et analyser les tendances, marchés et opérations commerciales.
Le contenu généré par l'IA est-il bon pour le SEO ?
Le contenu généré par l'IA peut être bon pour l'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) s'il est de qualité, original, précis, utile et satisfait l'intention de recherche. Cependant, le contenu IA nécessite généralement une supervision humaine significative, de l'édition et de la vérification des faits pour s'assurer qu'il répond à ces normes et s'aligne avec la voix de votre marque.
