%20(1).png)
L’IA traditionnelle analyse et traite les données pour établir des prédictions. Quant à l’IA générative, elle exploite les données pour créer un contenu entièrement nouveau, qu’il s’agisse de textes, d’images ou même de vidéos. Cette technologie ne cherche pas à imiter parfaitement l’intelligence humaine, mais elle excelle dans certaines tâches spécifiques, de la traduction automatique à la génération de code ou encore à l’amélioration de l’expérience client.
Si l’intelligence artificielle dépasse l’humain sur certains aspects (comme la détection de cellules cancéreuses sur une IRM ou l’optimisation du jeu d’échecs), elle peut aussi réaliser des tâches simples de manière optimale, facilitant ainsi l’accessibilité et l’efficacité des processus métier.
Selon Gartner, d’ici 2026, 75 % des entreprises utiliseront l’IA générative pour créer des données client synthétiques (pour simuler des parcours clients, par exemple) alors que cette proportion était inférieure à 5 % en 2023.
Chez fifty-five, nous utilisons les technologies d'IA aussi bien pour l’analyse de données que la gestion du changement, parmi de nombreux autres cas d’usage. Dans l'article qui suit, nous allons explorer six exemples concrets illustrant comment fifty-five et ses partenaires du Brandtech Group développent des solutions innovantes face aux défis numériques les plus courants. Nous expliquerons également comment déployer ces nouvelles technologies d’intelligence artificielle au sein de votre organisation, en nous appuyant sur les enseignements de notre récent webinaire : Le potentiel de l’IA générative pour une transformation digitale accélérée. Ce webinaire réunissait quatre experts IA de notre bureau français : Pierre Harand (Partner & Co-CEO), Jean-François Wassong (Partner & CTIO), Tiyab Konlambigue (Cloud Expertise Director) et Bastien Chappis (Data Scientist Lead).
Les solutions d’intelligence artificielle révolutionnent l’analyse de données en facilitant la prise de décision agile. Pour améliorer la visibilité des indicateurs clé de performance, il est souvent nécessaire de créer des requêtes SQL, des tableaux de bord et des graphiques, autant d’activités plutôt chronophages. fifty-five utilise les outils d’IA pour convertir instantanément le langage naturel en requêtes SQL et en graphiques, ou pour faciliter la création de tableaux de bord.
À l’ère du big data, la gestion et le stockage d’énormes volumes d’informations deviennent cruciaux. Nous utilisons les technologies d’IA Générative pour identifier les schémas pertinents dans les données et de différencier les informations exploitables des données inutiles, optimisant ainsi la prise de décision.
L’adoption de nouveaux outils est souvent un défi organisationnel. L’intégration d’une technologie d’intelligence artificielle pour la documentation permet d’offrir un support à la demande et un accès simplifié aux informations et aux ressources. Grâce à notre moteur Libsearch, il est possible d’extraire et de résumer les résultats issus de bases de données internes et externes afin de consulter une bibliothèque interactive, un FAQ automatisé et une fonction « Ask Me Anything ».
Les erreurs de classification dans les campagnes marketing peuvent fausser les résultats et conduire à des décisions erronées. Nos outils d’IA détectent ces anomalies, proposent des corrections et assurent un suivi en continu pour optimiser vos stratégies média.
Pour garantir une meilleure visibilité des produits en ligne, fifty-five a déployé des outils d’intelligence artificielle afin de corriger, compléter et harmoniser les fichiers de flux produits. Cette automatisation assure un référencement optimal sur les plateformes de vente en ligne et maximise la disponibilité des articles pour les consommateurs, améliorant ainsi les ventes digitales.
Les nouvelles technologies liées à l’intelligence artificielle transforment la création de contenu marketing. Avec Pencil, une solution du groupe Brandtech, il est désormais possible de générer des publicités vidéo en quelques clics. En téléchargeant vos logos et ressources graphiques, puis en renseignant un brief (message, audience cible, etc.), vous pouvez créer des campagnes personnalisées adaptées à des plateformes comme TikTok ou Instagram.
Avant d’utiliser vos données réelles, créez un environnement de test sécurisé (une "sandbox") pour réaliser ces expériences en toute sécurité et mettez en place un système de log afin de mieux comprendre les besoins de vos employés. Cela vous permettra non seulement d’éviter les fuites de données, mais aussi de commencer à construire votre base de données de prompts.
Anticipez les préoccupations liées à l’IA en concevant un cadre clair autour du contrôle de la confidentialité, des garde-fous éthiques, de la transparence, de la sécurité et des coûts. Pour favoriser l’adoption, définissez des objectifs précis au sein de votre organisation. Vous pourrez ensuite partager vos résultats en interne afin d’encourager vos équipes à se familiariser avec ces nouvelles technologies.
Lors de l’implémentation de nouvelles technologies d’IA générative, définissez les attentes et les usages de manière pragmatique et réaliste. Évaluer l’effort nécessaire en amont est tout aussi crucial : des modèles pré-entraînés peuvent offrir des gains rapides, mais l’ingénierie de prompt, si elle peut s’avérer coûteuse, permet un niveau supérieur de contrôle et de personnalisation.
Appliquez vos meilleures pratiques d’ingénierie à la conception des prompts ! Obtenez une vision précise de votre système en recueillant les retours des utilisateurs et en régulant les dérives et hallucinations. Planifiez des tests systématiques et mettez en place un environnement MLOps (Machine Learning Operations) adapté pour reconditionner les solutions et assurer une transition fluide d’une version à l’autre. Cela fera toute la différence entre une simple version de démonstration et un système robuste.
L’intelligence artificielle générative est encore une technologie récente, et l’un des principaux défis pour les entreprises souhaitant adopter une solution IA réside dans l’accès aux bonnes technologies et aux talents adéquats. Grâce à son expertise et à son équipe de spécialistes, fifty-five a développé une méthodologie permettant d’intégrer les applications IA de manière fluide et efficace.
Tout d’abord, une compréhension approfondie des technologies IA est nécessaire à chaque étape. fifty-five adopte une approche descendante (“top-down”) pour l’implémentation des solutions d’IA générative.
Chaque solution doit répondre à un besoin métier spécifique. Pour cela, fifty-five mobilise son expertise afin d’identifier la meilleure approche en fonction des exigences de l’entreprise. Les applications techniques d'IA sont ensuite développées sur mesure ou s’appuient sur des modèles standards, tels que ceux de CloudAI, Google, etc. Ces modèles utilisent des stratégies de gestion des données et de MLOps, et s’intègrent dans une architecture fournie par des plateformes cloud partenaires.
Une fois cette architecture définie, la phase de structuration du projet peut débuter, avec trois étapes clés.
Lors de cette première phase, les opportunités métier sont identifiées, les cas d’usage sont définis et un parcours de mise en œuvre est établi au travers de workshops.
L’objectif est d’évaluer les besoins et de déterminer quels domaines bénéficieront le plus de l’outil d’IA, dont par exemple :
Une fois les points de friction identifiés, la disponibilité des données et les compétences internes sont évaluées, offrant ainsi une vision plus claire des défis à relever pour la mise en œuvre et leur impact sur les processus et les équipes.
À partir des opportunités identifiées, les équipes de fifty-five déterminent les cas d’usage possibles, le rapport coût/bénéfice et les contraintes organisationnelles de chacun avant de procéder à l’étape suivante. Parmi les cas d'usage des technologies d’IA les plus courantes, notons :
Grâce à cette approche structurée, fifty-five permet aux entreprises d’exploiter le plein potentiel de la technologie d’IA générative.
Définissez les limites de votre modèle ainsi que les modalités d’alimentation en données et de supervision. Après le développement d’une solution IA pilote, des démonstrations sont proposées aux parties prenantes pour susciter l’adhésion et une feuille de route vers la mise en production est élaborée.
Pour définir la structure de votre modèle, il faut d'abord choisir une action principale (traduction, classification, résumé, etc.) et établir le résultat attendu d’un prompt. Vous pouvez également ajuster la taille et le volume du modèle, ce qui impactera les coûts, et l’affiner si nécessaire. La préparation des données est une étape clé, tout comme la prise en compte des questions de sécurité et de fiabilité ainsi qu’une détection précoce des biais. Un système de suivi est mis en place via les retours des utilisateurs, finalisant ainsi le déploiement.
Préparez votre modèle à la mise en production. Déployez votre technologie IA, et surveillez les indicateurs de performance définis lors de la phase de découverte. Vous pourrez ensuite identifier de nouveaux cas d’usage et relancer le processus en fonction des besoins.
L'intelligence artificielle générative étant encore en plein développement, le passage à l’échelle peut s’avérer complexe. Il est crucial de prendre en compte tous les paramètres, y compris les risques d’incohérence, d’ambiguïté, ainsi que les questions de sécurité et de coût. Cependant, une intégration réussie est tout à fait possible avec une approche rigoureuse ! Pour cela, une collaboration étroite entre experts techniques et chefs de projet est indispensable.
Si vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont fifty-five peut vous accompagner dans l’adoption et la maîtrise de la technologie de l’intelligence artificielle adaptée à vos besoins, n’hésitez pas à remplir notre formulaire de contact.
Discover all the latest news, articles, webinar replays and fifty-five events in our monthly newsletter, Tea O'Clock.
.svg)
.jpg)
