Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
Les entrepreneurs sont à l’avant-garde de l’innovation et du développement économique. Les chercheurs ont commencé à utiliser intelligence artificielle (IA) pour découvrir de nouvelles protéines et développer de nouveaux algorithmes de tri. En suivant cette exemple, les entrepreneurs peuvent débloquer de nouvelles opportunités et identifier des solutions innovantes en utilisant l’IA pour résoudre des problèmes dans un domaine en utilisant des idées et des solutions provenant de domaines non liés. Cette innovation intersectorielle n’est pas nouvelle pour les entrepreneurs.
Kanban de Toyota
L’un des exemples bien connus d’inspiration d’un domaine ayant un impact sur un autre domaine est la « méthodologie Kanban ». Il est désormais essentiel pour les équipes de développement de logiciels agiles modernes. Cependant, cela remonte à plus d’un demi-siècle L’innovation de Toyota, inspiré des méthodes de stockage des supermarchés. Alors que les supermarchés optimisent leurs stocks pour répondre à la demande des consommateurs, Toyota a adopté le modèle pour optimiser les stocks de matériaux afin de répondre aux demandes de production. Le processus impliquait l’utilisation d’un système de cartes, « Kanban », pour indiquer les besoins en matériaux afin de permettre une fabrication juste à temps. Le système a évolué au fil des années et est au cœur du tableau Kanban utilisé dans le développement de logiciels. Cela a amélioré la collaboration et le processus global de développement de logiciels.
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Listes de contrôle de l’industrie aéronautique
Un autre exemple bien connu est l’utilisation de listes de contrôle pour garantir la sécurité dans les industrie aéro-nautique. Pilotes et agents de bord utiliser des listes de contrôle pour l’exhaustivité des opérations pré-vol. Ceci est adapté dans le domaine de la santé. L’exemple le plus notable est la liste de contrôle de sécurité chirurgicale de l’Organisation mondiale de la santé. Introduit en 2008, il s’agit d’un outil simple utilisé lors des opérations chirurgicales pour garantir que chacun connaisse des informations vitales telles que l’identité du patient, l’intervention prévue, etc.
Cela permet également de confirmer que les contrôles de sécurité sont effectués avant le début de la procédure, favorisant ainsi une meilleure communication entre le personnel chirurgical. Dans l’aviation comme dans la santé, les listes de contrôle servent d’aide cognitive dans des situations complexes et très stressantes, de sorte qu’aucune étape critique n’est manquée en raison d’une erreur humaine.
En rapport: 4 raisons pour lesquelles la plupart des entrepreneurs hésitent encore à utiliser ChatGPT
Plus d’exemples
D’autres exemples d’une telle innovation intersectorielle ayant un impact significatif comprennent
- Le Processus Six Sigma de Motorola réduit les défauts et les erreurs, minimisant ainsi la variance.
- Essais contrôlés randomisés des tests A/B inspirés de la recherche clinique effectués par des sociétés Internet grand public pour décider du marketing par courrier électronique, des prix des produits et bien d’autres encore.
- Les ingénieurs ont repensé le Train à grande vitesse Shinkansen basé sur la façon dont les oiseaux Kingfisher peuvent fendre les airs pour attraper leurs proies.
- La théorie fractale, qui montre comment construire des formes complexes à partir de motifs répétitifs simples, a inspiré la construction d’antennes compactes et complexes.
Nous pouvons voir une combinaison d’adoptions de processus et de solutions techniques dans un domaine pour résoudre les problèmes dans un autre. Il existe divers mécanismes par lesquels de telles inspirations et innovations intersectorielles se produisent. Il peut s’agir d’individus qui changent de discipline, apportent leurs connaissances et appliquent les techniques pour résoudre des problèmes dans un nouveau domaine. Dans d’autres cas, des équipes interdisciplinaires dédiées s’inspirent d’autres secteurs pour relever un défi particulier. Avec l’essor d’Internet et des plateformes de communication numérique, il est plus facile pour les experts d’apprendre les uns des autres et de partager les meilleures pratiques dans leurs domaines respectifs, permettant une pollinisation croisée et accélérant l’innovation intersectorielle.
Tirer parti des LLM pour identifier les opportunités
Grands modèles de langage (LLM) formés sur de vastes ensembles de données sur Internet sont utilisés pour des tâches créatives telles que l’écriture de poèmes et la création d’images. Il est possible de les affiner et de les former pour identifier de telles innovations intersectorielles à pollinisation croisée. Cela nécessite une formation à un grand modèle de langage axé sur la compréhension multidisciplinaire et le raisonnement analogique.
Jusqu’à ce qu’un tel LLM est formé, un expert du domaine pourrait exploiter les modèles Large Language existants en partageant des documents de recherche clés et en les incitant à identifier une solution. Leur expertise du domaine pourrait ultérieurement vérifier la viabilité et la faisabilité de la solution. Par exemple, inciter GPT4 à lire des articles scientifiques sur « Physique de l’auto-assemblage des protéines » et « Fabrication de nanotubes de carbone (CNT) : défis » a abouti à GPT4 proposer une solution pour améliorer la fabrication des NTC en développant potentiellement une solution pour contrôler la chiralité et le diamètre des nanotubes de carbone. LLM tente d’inspirer l’idée de concevoir des interactions anisotropes entre les particules de catalyseur et les précurseurs de carbone, guidant la croissance directionnelle des nanotubes de carbone. Une autre source d’inspiration consiste à exploiter l’aspect irrégulier et la spécificité des interactions des protéines, puis à les concevoir pour contrôler les directions de croissance des nanotubes de carbone.
En rapport: Comment utiliser l’IA pour amplifier le potentiel de votre équipe
Après avoir répété l’expérience avec Claude 3 Opus, nous constatons que l’idée d’interaction anisotropique a été à nouveau validée. Vous trouverez ci-dessous l’extrait du dernier paragraphe généré par Anthropic Claude pour la même invite.
« En résumé, emprunter les concepts d’anisotropie d’interaction et de cinétique d’assemblage à la physique des protéines pourrait ouvrir la voie à une conception rationnelle de catalyseurs pour une croissance contrôlée et efficace des NTC. L’article sur la physique des protéines fournit un cadre utile pour réfléchir à l’auto-assemblage qui pourrait se traduire de manière productive par le défi de la fabrication des NTC avec des recherches plus approfondies.«
L’hallucination n’est pas un bug
Il est tout à fait possible que la solution soit infaisable et que les LLM soient hallucinant. Même si la solution proposée par le LLM n’est pas réalisable en pratique, elle pourrait inspirer les experts. Les LLM pourraient agir comme copilotes, à l’instar de Jarvis et Ironman. L’hallucination n’est pas un bug mais une caractéristique de pollinisation croisée forcée pour inspirer l’innovation. Les entrepreneurs devraient investir dans l’apprentissage de la manière de tirer parti des LLM pour identifier une innovation intersectorielle révolutionnaire de zéro à un.
Génération augmentée de récupération des applications construites sur des modèles de langage étendus pourraient être utilisées pour identifier des solutions innovantes avec des humains impliqués dans la boucle afin d’éviter les hallucinations et de garantir l’aspect pratique. Les entrepreneurs sont mieux placés pour y parvenir en travaillant avec des experts du domaine.
avril 4, 2024
Comment utiliser l’IA pour identifier les solutions indispensables à votre entreprise
Les opinions exprimées par les contributeurs d’Entrepreneur sont les leurs.
Les entrepreneurs sont à l’avant-garde de l’innovation et du développement économique. Les chercheurs ont commencé à utiliser intelligence artificielle (IA) pour découvrir de nouvelles protéines et développer de nouveaux algorithmes de tri. En suivant cette exemple, les entrepreneurs peuvent débloquer de nouvelles opportunités et identifier des solutions innovantes en utilisant l’IA pour résoudre des problèmes dans un domaine en utilisant des idées et des solutions provenant de domaines non liés. Cette innovation intersectorielle n’est pas nouvelle pour les entrepreneurs.
Kanban de Toyota
L’un des exemples bien connus d’inspiration d’un domaine ayant un impact sur un autre domaine est la « méthodologie Kanban ». Il est désormais essentiel pour les équipes de développement de logiciels agiles modernes. Cependant, cela remonte à plus d’un demi-siècle L’innovation de Toyota, inspiré des méthodes de stockage des supermarchés. Alors que les supermarchés optimisent leurs stocks pour répondre à la demande des consommateurs, Toyota a adopté le modèle pour optimiser les stocks de matériaux afin de répondre aux demandes de production. Le processus impliquait l’utilisation d’un système de cartes, « Kanban », pour indiquer les besoins en matériaux afin de permettre une fabrication juste à temps. Le système a évolué au fil des années et est au cœur du tableau Kanban utilisé dans le développement de logiciels. Cela a amélioré la collaboration et le processus global de développement de logiciels.
En rapport: Méfiez-vous de la duplicité d’OpenAI — 4 stratégies pour protéger votre marque à l’ère de l’IA
Listes de contrôle de l’industrie aéronautique
Un autre exemple bien connu est l’utilisation de listes de contrôle pour garantir la sécurité dans les industrie aéro-nautique. Pilotes et agents de bord utiliser des listes de contrôle pour l’exhaustivité des opérations pré-vol. Ceci est adapté dans le domaine de la santé. L’exemple le plus notable est la liste de contrôle de sécurité chirurgicale de l’Organisation mondiale de la santé. Introduit en 2008, il s’agit d’un outil simple utilisé lors des opérations chirurgicales pour garantir que chacun connaisse des informations vitales telles que l’identité du patient, l’intervention prévue, etc.
Cela permet également de confirmer que les contrôles de sécurité sont effectués avant le début de la procédure, favorisant ainsi une meilleure communication entre le personnel chirurgical. Dans l’aviation comme dans la santé, les listes de contrôle servent d’aide cognitive dans des situations complexes et très stressantes, de sorte qu’aucune étape critique n’est manquée en raison d’une erreur humaine.
En rapport: 4 raisons pour lesquelles la plupart des entrepreneurs hésitent encore à utiliser ChatGPT
Plus d’exemples
D’autres exemples d’une telle innovation intersectorielle ayant un impact significatif comprennent
Nous pouvons voir une combinaison d’adoptions de processus et de solutions techniques dans un domaine pour résoudre les problèmes dans un autre. Il existe divers mécanismes par lesquels de telles inspirations et innovations intersectorielles se produisent. Il peut s’agir d’individus qui changent de discipline, apportent leurs connaissances et appliquent les techniques pour résoudre des problèmes dans un nouveau domaine. Dans d’autres cas, des équipes interdisciplinaires dédiées s’inspirent d’autres secteurs pour relever un défi particulier. Avec l’essor d’Internet et des plateformes de communication numérique, il est plus facile pour les experts d’apprendre les uns des autres et de partager les meilleures pratiques dans leurs domaines respectifs, permettant une pollinisation croisée et accélérant l’innovation intersectorielle.
Tirer parti des LLM pour identifier les opportunités
Grands modèles de langage (LLM) formés sur de vastes ensembles de données sur Internet sont utilisés pour des tâches créatives telles que l’écriture de poèmes et la création d’images. Il est possible de les affiner et de les former pour identifier de telles innovations intersectorielles à pollinisation croisée. Cela nécessite une formation à un grand modèle de langage axé sur la compréhension multidisciplinaire et le raisonnement analogique.
Jusqu’à ce qu’un tel LLM est formé, un expert du domaine pourrait exploiter les modèles Large Language existants en partageant des documents de recherche clés et en les incitant à identifier une solution. Leur expertise du domaine pourrait ultérieurement vérifier la viabilité et la faisabilité de la solution. Par exemple, inciter GPT4 à lire des articles scientifiques sur « Physique de l’auto-assemblage des protéines » et « Fabrication de nanotubes de carbone (CNT) : défis » a abouti à GPT4 proposer une solution pour améliorer la fabrication des NTC en développant potentiellement une solution pour contrôler la chiralité et le diamètre des nanotubes de carbone. LLM tente d’inspirer l’idée de concevoir des interactions anisotropes entre les particules de catalyseur et les précurseurs de carbone, guidant la croissance directionnelle des nanotubes de carbone. Une autre source d’inspiration consiste à exploiter l’aspect irrégulier et la spécificité des interactions des protéines, puis à les concevoir pour contrôler les directions de croissance des nanotubes de carbone.
En rapport: Comment utiliser l’IA pour amplifier le potentiel de votre équipe
Après avoir répété l’expérience avec Claude 3 Opus, nous constatons que l’idée d’interaction anisotropique a été à nouveau validée. Vous trouverez ci-dessous l’extrait du dernier paragraphe généré par Anthropic Claude pour la même invite.
« En résumé, emprunter les concepts d’anisotropie d’interaction et de cinétique d’assemblage à la physique des protéines pourrait ouvrir la voie à une conception rationnelle de catalyseurs pour une croissance contrôlée et efficace des NTC. L’article sur la physique des protéines fournit un cadre utile pour réfléchir à l’auto-assemblage qui pourrait se traduire de manière productive par le défi de la fabrication des NTC avec des recherches plus approfondies.«
L’hallucination n’est pas un bug
Il est tout à fait possible que la solution soit infaisable et que les LLM soient hallucinant. Même si la solution proposée par le LLM n’est pas réalisable en pratique, elle pourrait inspirer les experts. Les LLM pourraient agir comme copilotes, à l’instar de Jarvis et Ironman. L’hallucination n’est pas un bug mais une caractéristique de pollinisation croisée forcée pour inspirer l’innovation. Les entrepreneurs devraient investir dans l’apprentissage de la manière de tirer parti des LLM pour identifier une innovation intersectorielle révolutionnaire de zéro à un.
Génération augmentée de récupération des applications construites sur des modèles de langage étendus pourraient être utilisées pour identifier des solutions innovantes avec des humains impliqués dans la boucle afin d’éviter les hallucinations et de garantir l’aspect pratique. Les entrepreneurs sont mieux placés pour y parvenir en travaillant avec des experts du domaine.
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