Les 7 meilleurs cas d’utilisation de l’IA générative pour les entreprises

Le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a donné le coup d’envoi d’une ruée vers l’or de l’IA générative, les entreprises se précipitant pour adopter la technologie et démontrer l’innovation qu’elle leur apporte.

De nombreux cas d’utilisation de l’intelligence artificielle [in inglese] Aujourd’hui ancrées dans les entreprises, elles utilisent des formes d’IA plus anciennes et plus consolidées, telles que l’apprentissage automatique, ou n’exploitent pas ses capacités « génératives » pour générer du texte, des images et d’autres données et les chatbots traditionnels, les moteurs de recommandation de produits et de nombreux autres outils utiles ne peuvent que s’appuyer sur eux. sur les anciennes formes d’IA.

Certaines industries, comme la biotechnologie, trouvent des moyens d’utiliser l’IA générative, mais de nombreuses entreprises expérimentant cette technologie ont jusqu’à présent trouvé un nombre limité de cas d’utilisation, déclare Kjell Carlsson, responsable de la stratégie d’IA chez Domino Data Lab, fournisseur d’entreprise. Plateforme d’IA. Pour de nombreuses entreprises, le retour sur investissement de la génération IA est encore incertain [in inglese]fait remarquer.

« La réalité pour de nombreux utilisateurs est qu’ils ne disposent pas de suffisamment d’informations pour élaborer une stratégie d’IA tirant parti des cas d’utilisation de son sous-ensemble génératif, et ils ne parviendront pas à générer suffisamment de valeur de sitôt », ajoute-t-il. « Peut-être qu’ils ont quelques cas d’utilisation innovants concrets sur lesquels ils s’efforcent de mettre en œuvre, mais ils continuent également à alimenter leur portefeuille d’expériences d’apprentissage automatique traditionnel et d’IA « prédictive ».

De nombreux experts en IA notent que les applications actuelles de l’IA générative ne sont que la pointe de l’iceberg, et que d’autres apparaîtront à mesure que l’IA générative deviendra plus puissante et que les utilisateurs deviendront plus créatifs dans leurs expériences.

Cependant, une poignée d’excellents exemples gagnent déjà du terrain. Voici un aperçu des plus populaires et des plus prometteurs.

Chatbots avancés

Pendant les chatbots les plus simples [in inglese] qui utilisent la reconnaissance de mots et d’expressions existent depuis des décennies, leurs dernières évolutions équipées de capacités d’IA de génération peuvent rendre les conversations plus naturelles et répondre à de nombreuses demandes des clients contemporains.

La société d’analyse informatique Forrester a répertorié la génération AI pour le langage et les agents IA comme deux des 10 technologies émergentes [in inglese] pour 2024. Le service européen de covoiturage et de livraison Bolt, par exemple, implémenté un chatbot intelligent[in inglese] pour traiter la plupart des plaintes des clients, ce qui entraîne d’énormes économies.

De nombreuses entreprises qui expérimentent la génération IA s’inquiètent des hallucinations, mais pour les plaintes de clients de faible intensité, quelques erreurs ne sont pas la fin du monde, note Carlsson. « Le risque est très faible si, par erreur, le crédit pour un repas est accordé plutôt que refusé », ajoute-t-il.

Dans un autre exemple, Deutsche Telekom utilisé la génération AI [in inglese] pour améliorer son assistant Frag Magenta AI, et la société s’attend à ce que le chatbot soit capable de gérer 38 millions d’interactions clients chaque année.

Assistants numériques

Plusieurs grandes sociétés informatiques, dont Microsoft et Google, ont cependant vanté les assistants numériques IA, ou copilotes. Les DSI ne sont peut-être pas entièrement convaincus de leur retour sur investissement [in inglese]. Ces outils permettent de rechercher des informations dans les recoins sombres de l’entreprise, de créer des documents et des présentations de diapositives, et de résumer les chaînes d’e-mails et les vidéoconférences. Les copilotes IA peuvent également générer des documents sur la supply chain, ainsi que des demandes de devis à soumettre aux fournisseurs.

Certaines applications de visioconférence génèrent désormais des transcriptions et des résumés, comme c’est le cas de l’application autonome Otter.ai. Des outils tels que Grammarly corrigent les erreurs de grammaire, d’orthographe et de ponctuation.

Les assistants numériques peuvent également être spécialisés pour répondre à des besoins spécifiques, souligne Nick Rioux, co-fondateur et CTO de Labviva, qui fabrique une solution d’achats assistés par l’IA. Par exemple, si une entreprise achète régulièrement des agents chimiques ou des composés biologiques, AI peut ajouter au bon de commande des instructions spéciales pour leur manipulation.

« Les cas d’utilisation les plus prometteurs de l’IA générative d’entreprise sont ceux qui simplifient les tâches humaines en augmentant la génération de contenu, les recommandations et l’automatisation des tâches manuelles », constate-t-il.

Assistants de création de code

L’un des cas d’utilisation les plus fréquents de l’IA générative concerne les assistants de codage logiciel. La génération AI peut écrire du code de base, permettant aux programmeurs humains de se concentrer sur des tâches plus complexes.

Ces copilotes peuvent également aider les programmeurs à résoudre un problème et peuvent être utilisés à la place des moteurs de recherche ou d’autres ressources pour trouver des réponses, explique Julian LaNeve, CTO de la startup d’orchestration de données Astronomer.

«Ils peuvent, par exemple, rédiger un commentaire sur le code et laisser un LLM compléter le codage à leur place», ajoute-t-il en faisant référence aux grands modèles de langage. « Cela maintient les développeurs dans ce que nous appelons un « flux » ou une « zone », plutôt que d’interrompre leur concentration pour la recherche. »

Gen AI est particulièrement utile pour le développement Web, ajoute Natalie Lambert, fondatrice et associée directrice de GenEdge Consulting, une société de conseil en IA. En créant du code pour un site Web, la technologie peut réduire considérablement le temps et les coûts nécessaires à la mise à jour de sa structure, de ses éléments et de son contenu.

« En tirant parti d’outils comme ChatGPT, même les utilisateurs sans compétences techniques approfondies peuvent développer et déployer du code directement sur leurs sites », ajoute-t-il. « Cela démocratise le processus de développement, permettant aux spécialistes du Web de concrétiser leur vision avec l’aide de l’IA. »

De nombreuses entreprises qui ont mis en œuvre la génération AI dans le cycle de vie du développement logiciel analysent actuellement les limites de la technologie et les impacts sur les équipes, ainsi que les enseignements tirés [in inglese].

Accompagnement marketing

Plusieurs experts en IA, mais aussi des utilisateurs, considèrent le support marketing comme l’un des points forts de l’intelligence artificielle générative, capable de créer des supports personnalisés, d’analyser les données des clients et d’aider à la création de contenu, déclare Stefan Chekanov, co-fondateur et PDG de Brosix, fournisseur. d’un outil de messagerie instantanée axé sur la sécurité.

« D’après mon expérience, la création de contenu et la gestion des réseaux sociaux sont beaucoup plus efficaces avec l’aide de l’intelligence artificielle », dit-il. « La réduction du temps consacré à la programmation, à l’optimisation et à l’édition permet aux experts de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée, ce qui entraîne des économies. »

La génération AI peut également effectuer des analyses de marché basées sur des évaluations de produits et prédire les problèmes des clients avant même qu’ils ne les reconnaissent, affirment d’autres experts.

« Pour les entreprises grand public, il est essentiel de comprendre les commentaires des clients », déclare Aswini Thota, directeur de l’IA et de la science des données chez le fournisseur de services bancaires et d’assurance USAA. « Ils doivent savoir ce que leur clientèle aime et n’aime pas, les tendances émergentes, les préférences locales et comment leurs clients évalueront les nouveaux produits. »

L’IA générative peut extraire des informations sur les clients à partir des avis, plutôt que d’obliger les entreprises à commander des enquêtes, ajoute-t-il. Avant la génération AI, les data scientists construit des modèles personnalisés de traitement du langage naturel (NLP) [in inglese] pour l’analyse des sentiments et l’extraction des intentions d’achat, et désormais, la génération AI a également été ajoutée à ces processus.

« Cela nous permet de créer plusieurs requêtes sur le même ensemble de données, et d’une simple pression sur un bouton, les entreprises peuvent extraire des sentiments, des points de discussion et des conseils sur la façon de les utiliser », ajoute Thota.

La découverte de nouveaux médicaments

La génération AI est également utilisée dans découverte de nouveaux médicaments [in inglese], modélisant des molécules complexes et prédisant leurs interactions « à des vitesses qui donneraient l’impression que les méthodes traditionnelles sont bloquées à l’époque de la connexion Internet par ligne commutée », explique Lars Nyman, directeur marketing de CUDO Compute, une plateforme d’infrastructure d’IA. L’IA générative peut réduire considérablement le temps nécessaire à la mise sur le marché de nouveaux médicaments, dit-il.

Gen AI peut aider les sociétés pharmaceutiques à prédire les interactions médicamenteuses [in inglese]pour réutiliser les médicaments existants et créer des thérapies personnalisées basées sur la constitution génétique d’un patient, selon MSRcosmos, un fournisseur mondial de services informatiques.

Début 2024, NVIDIA a annoncé [in inglese] Clara, sa plateforme informatique basée sur l’IA destinée aux soins de santé, et BioNeMo, une infrastructure d’intelligence artificielle génétique pour la découverte de médicaments.

Certaines sociétés de biotechnologie et pharmaceutiques, dont Johnson & Johnson [in inglese]font la promotion de la génération IA comme la prochaine grande nouveauté en matière de découverte de médicaments.

Cybersécurité et détection des fraudes

Plusieurs entreprises de cybersécurité utilisent l’IA générative pour améliorer les outils de recherche de comportements suspects ou inhabituels dans le réseau et l’infrastructure informatique d’un client. Les systèmes d’IA peuvent également être utilisés pour une détection avancée des fraudes, dont les activités peuvent être prédites avec une grande précision en analysant les modèles de transactions et les comportements des utilisateurs, explique Jim Kaskade, PDG de Conversica, un fabricant de solutions d’automatisation conversationnelle.

Par exemple, Palo Alto Networks propose Cortex XSIAM [in inglese], une plate-forme d’opérations de sécurité qui combine l’expertise de l’entreprise en matière de modèles ML et de son magasin de données avec le collecteur de données d’entreprise BigQuery de Google et son modèle Gemini AI. L’objectif est d’alerter les analystes de sécurité des menaces en temps réel, tandis que la plateforme apprend en permanence si de nouvelles peuvent apparaître.

L’amélioration des processus métiers

L’IA générative trouve un autre point fort dans l’amélioration des processus métiers. Dans ce cas, les entreprises explorent l’utilisation de la génération AI pour augmenter l’efficacité des flux de travail qu’elles considèrent comme critiques et qui présentent souvent des caractéristiques uniques pour leurs secteurs verticaux respectifs.

Par exemple, certaines entreprises des secteurs de la finance et des assurances utilisent la génération AI pour évaluer les clients potentiels. Credably, une plateforme de prêt aux petites entreprises, utilise Gen AI combinée à l’apprentissage automatique pour évaluer les risques et accélérer le processus de prêt, rapporte Ryan Rosett, co-PDG et fondateur de l’agence Credably.

« Chez Credably, la génération AI est utilisée pour donner des super pouvoirs à nos opérateurs », dit-il. « Pour ceux d’entre nous qui travaillent dans le secteur des prêts fintech, le succès dépend d’une évaluation rapide et précise des risques et des entrepreneurs qui recherchent un financement. »

L’année dernière déjà, presque toutes les compagnies d’assurance ont déclaré avoir adopté l’intelligence artificielle générative ou être intéressées à le faire, selon une enquête d’EY [in inglese] ce qui souligne également qu’environ 42 % des compagnies d’assurance ont déjà investi dans la gen AI et qu’environ les deux tiers s’attendent à une augmentation des revenus de plus de 10 % grâce à son utilisation.

Dans le contexte juridique, le géant des services d’information LexisNexis adopte l’IA générative pour garder une longueur d’avance sur ce que Jeff Reihl, vice-président et directeur technique, considère comme une menace perturbatrice dans le secteur de l’entreprise.

« Nous étions tous assis les bras croisés », a-t-il déclaré. Reihl un CIO.com [in inglese]. « Nous avons fait un changement de direction important, car il s’agissait d’une nouveauté absolue en termes de capacités interactives, ainsi que d’exhaustivité des réponses et d’opportunités en matière de génération de données, tout simplement étonnantes ».

LexisNexis a ensuite lancé sa propre solution d’IA générative, Lexis+ AI, pour fournir des citations liées et permettre aux avocats d’accéder à des précédents juridiques plus précis et à jour.