Les entreprises vont-elles bientôt garder secrets leurs meilleurs cas d’utilisation de l’IA de génération ?

Les équipes de développement de Planview utilisent des assistants de codage Gen AI, notamment GitHub Copilot, qui aident à produire du code routinier et fastidieux. Les outils aident également les développeurs juniors en suggérant des modèles de code courants auxquels ils ne penseraient peut-être pas. « Il s’agit en grande partie d’innovations progressives autour de l’interface utilisateur des assistants de codage que les développeurs utilisent depuis 25 ans », explique Sonnenblick.

Il estime que son entreprise a vu sa productivité augmenter de près de 20 % au cours de l’année dernière et souligne deux éléments particulièrement intéressants concernant la dernière génération d’assistants de codage. La première consiste à mettre en place un chat sécurisé, afin que les développeurs puissent converser librement avec le LLM sur leurs problèmes de codage spécifiques, au lieu d’aller simplement sur OpenAI où il n’y a pas nécessairement suffisamment de confiance pour partager des problèmes concernant le code propriétaire. La seconde est que les outils vont au-delà de l’assistance au codage. Ils utilisent désormais ce qu’ils ont appris sur un programme pour créer des tests unitaires.

Vue en plan

« Parvenir à une couverture complète de votre code pendant les tests est un défi de taille en soi », déclare Sonnenblick. « Et les tests unitaires sont trop fastidieux pour que les humains puissent les construire de manière fiable. Mais c’est un travail parfait pour les LLM qui collectent des informations au fur et à mesure que vous rédigez votre programme.

Bien que cet exemple donne un aperçu de la manière dont des gains de productivité peuvent être obtenus dans le développement de logiciels, ce qui est encore plus intéressant est la façon dont les entreprises technologiques, y compris Planview, se battent pour obtenir un avantage concurrentiel dans ce qu’elles commercialisent. Selon Réclamations IFI, une organisation qui suit les données sur les brevets, une façon de découvrir où la concurrence s’intensifie est d’examiner les types de brevets que les gens demandent. IFI Claims écrit qu’au cours des cinq dernières années, les demandes de brevets sur la génération IA ont augmenté à un taux annuel composé de 31 %.

Gen AI aide les scientifiques à développer de nouvelles protéines

Un autre ensemble de cas d’utilisation intéressants peut être trouvé, pour l’instant, dans la biotechnologie. Sandra Castillo, scientifique principale et biologiste informatique à l’organisme de recherche finlandais VTT, utilise la génération AI pour concevoir de nouvelles séquences de protéines basées sur ce que l’on peut apprendre de la nature. Les nouvelles séquences sont ensuite testées au laboratoire VTT en utilisant E. coli ou d’autres hôtes bactériens pour exprimer les protéines.

En 2018, DeepMind, désormais filiale d’Alphabet, a développé AlphaFold, un système d’apprentissage profond qui apprend à partir d’une base de données de protéines existantes et prédit leurs structures 3D. La base de données compte désormais plus de 200 millions d’entrées et la dernière génération de gen AI a permis d’améliorer la manière dont les données sont utilisées.