Quatre cas d’utilisation de l’IA générative pour les entreprises

Alors que les chefs d’entreprise cherchent à exploiter l’IA pour répondre à leurs besoins, l’IA générative est devenue un outil précieux pour acquérir un avantage concurrentiel. Cette technologie révolutionnaire peut comprendre et communiquer en langage naturel, facilitant ainsi la création d’interactions clients personnalisées et d’expériences virtuelles immersives tout en complétant les capacités des employés.

Ce qui distingue l’IA générative de l’IA traditionnelle n’est pas seulement la capacité de générer de nouvelles données à partir de modèles existants. Grâce à l’IA générative, les entreprises peuvent désormais augmenter leur productivité et réduire leurs coûts, modifiant ainsi fondamentalement leur façon de travailler.

Voici comment quatre cas d’utilisation de l’IA générative changent le paysage commercial :

Assistants virtuels

Les entreprises se tournent vers des outils basés sur l’IA comme les chatbots, les copilotes ou les assistants virtuels pour améliorer la productivité et l’expérience client. Ces outils intègrent l’IA générative aux données propres d’une entreprise pour des réponses précises, permettant la création d’assistants virtuels personnalisés capables de gérer des conversations interactives.

En interne, ces assistants complètent et même responsabilisent les employés en automatisant les tâches et en fournissant des informations, ce qui libère du temps pour un travail plus stratégique. En externe, ils améliorent les interactions avec les clients en comprenant et en répondant rapidement aux requêtes via de simples invites conversationnelles.

Par exemple, une société de logiciels d’IA conversationnelle, Kore.aia formé sa solution BankAssist aux interactions vocales, Web, mobiles, SMS et réseaux sociaux. Cette solution permet aux clients d’effectuer des tâches telles que le transfert de fonds et le paiement de factures. L’assistant vocal alimenté par l’IA améliore les performances avec des suggestions personnalisées, réduisant ainsi le temps de traitement des clients de 40 %.

Recherche intelligente

Les gens s’appuient chaque jour sur la recherche intelligente, grâce à des LLM formés sur des ensembles de données Internet. Ces modèles capturent les langages naturels et les nuances des requêtes des utilisateurs. Les entreprises disposent de tonnes de données propriétaires dans des documents et des plateformes privées comme Snowflake Data Cloud ou Oracle Cloud ERP, cruciales pour les opérations commerciales. Mais jusqu’à présent, il était pratiquement impossible d’exploiter pleinement ces données.

L’IA générative permet aux entreprises de démarrer avec un LLM standard, également appelé modèle de base, qui est formé sur des données accessibles au public. Cette formation garantit que le modèle comprend les langages humains et acquiert un large éventail de connaissances générales. Une fois ce modèle adapté aux données de l’entreprise, il peut développer des applications sur mesure qui interprètent la terminologie spécifique à l’entreprise et fournissent des résultats de recherche pertinents et actualisés aux employés et aux clients. Souvent, un deuxième LLM est utilisé pour les freins et contrepoids, pour superviser le premier, en garantissant que les interactions restent dans les limites et évitent les contenus inappropriés.

Résumé du contenu

Traduire des documents et des procès-verbaux de réunion en actions simples a toujours été un processus manuel et chronophage. Mais grâce aux modèles d’IA générative, les organisations peuvent résumer des documents, des enregistrements et des vidéos en quelques secondes.

Prenez les soins de santé, par exemple. Les experts médicaux peuvent désormais utiliser l’IA générative pour rationaliser leur examen des notes des patients afin de comprendre plus rapidement les besoins des patients et d’améliorer la qualité des soins. À NYU Langone Santéles chercheurs développent un LLM formé sur une décennie de dossiers de patients. Cela ne se limite pas à résumer ; il s’agit de prédire le risque de réadmission d’un patient dans les 30 jours et d’autres problèmes de santé.

Dans le secteur financier, les modèles d’IA sont comme des analystes à grande vitesse, examinant des milliers de points de données en temps réel. Cela signifie des stratégies d’investissement plus pointues et des rendements potentiellement meilleurs pour les investisseurs et les gestionnaires de portefeuille.

Traitement des documents

L’IA générative utilise des modèles d’apprentissage automatique tels que des outils de traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre, interpréter et manipuler le langage humain, tout comme nous le faisons. Grâce à des outils de traitement basés sur l’IA, les entreprises peuvent facilement accéder aux données et les déployer en traduisant, en relisant, en automatisant la création de contenu, en extrayant et en analysant les données et en personnalisant les documents en fonction des préférences individuelles ou du public.

Ceci est particulièrement transformateur dans les secteurs où de grands volumes de documents sont traités, tels que les secteurs juridique et financier. L’intégration de l’IA générative rationalise le traitement des documents et améliore l’actualité et la précision des données, modifiant fondamentalement la façon dont les entreprises accèdent, gèrent et utilisent les informations.

La mise en œuvre de l’IA générative pour acquérir un avantage concurrentiel peut bénéficier considérablement aux chefs d’entreprise. Cette technologie révolutionnaire génère de nouvelles données à partir de modèles existants, améliore la productivité et réduit les coûts. Les applications clés incluent des assistants virtuels pour des interactions client améliorées, une recherche intelligente pour des informations précises sur les données et une synthèse de contenu pour un traitement efficace des informations. En adaptant les LLM à leurs besoins spécifiques, les entreprises peuvent révolutionner leurs opérations et conduire des avancées stratégiques.

Apprendre encore plus sur les raisons pour lesquelles vous devriez adopter l’IA générative comme ensemble d’outils indispensables pour votre organisation, qu’il s’agisse de donner un sens à des données montagneuses ou de suivre la concurrence. Les organisations qui l’adopteront aujourd’hui seront celles qui établiront les normes de l’industrie et seront à la pointe de l’innovation à l’avenir.