Comme nous le savons tous, la génération AI a pris d’assaut le monde en 2023 avec ChatGPT et d’autres applications capables d’imiter l’intelligence humaine dans de nouvelles créations. Bien que l’IA fasse partie de la culture opérationnelle depuis des années dans des applications telles que la détection des fraudes, les robots du service client et la gestion des risques, l’évolution de grands modèles de langage a ouvert la porte à l’IA générative pour pénétrer divers secteurs. Les dirigeants des entreprises souhaitent explorer et intégrer la génération AI dans leur écosystème commercial pour augmenter la productivité, l’expérience client et l’automatisation des processus.
Alors que les discussions sur la Gen AI prédominent sur les podiums, les entreprises sont soit confrontées à la nécessité de trouver le cas d’utilisation approprié pour intégrer efficacement la Gen AI, soit ont besoin d’aide pour accéder à leurs propres données, choisir des modèles de base et déployer des modèles dans leur écosystème de données. Chez Zuci Systems, nous travaillons sur des projets d’IA pour résoudre les défis commerciaux des entreprises. Devinez quoi ? À ma grande surprise, la solution d’IA recommandée par Zuci pour les entreprises n’est pas l’IA générative. Cela m’a amené à faire appel à l’expert en IA de Zuci pour faire la lumière sur l’IA générative et son adoption.
Bonjour, je suis Naresh Kumar , Lead Marketing Strategist chez Zuci Systems.
Présentation de Janarthanan Poornavel, directeur de la technologie chez Zuci Systems, partageant son point de vue sur le choix de la bonne technologie d’IA, les stratégies efficaces d’adoption de l’IA et les moyens de mesurer le succès des projets d’IA.
Naresh : Quelle est l’urgence pour les entreprises de choisir l’IA d’activation plutôt que l’IA de génération ? Pourriez-vous nous faire part d’un cas d’utilisation en temps réel de l’activation de l’IA ?
Jana : Lorsqu’on utilise l’IA dans les entreprises, il est essentiel de comprendre que toutes les approches de l’IA ne sont pas égales. Gen AI offre un canevas pour des constructions innovantes, offrant une nouvelle perspective et suscitant la créativité. Cependant, lorsqu’il s’agit de relever les défis complexes auxquels les entreprises sont confrontées, en particulier dans des domaines tels que l’automatisation des processus et l’interaction avec les clients, l’exigence de résultats cohérents et fiables prime.
C’est là qu’intervient l’IA d’activation. Tout est une question de cohérence. L’Activation AI s’appuie sur la Gen AI qui fournit les mêmes résultats à chaque fois, ce qui est crucial pour les entreprises. Qu’il s’agisse d’activer des données à partir de formulaires, de tableaux, de paragraphes ou même d’audio et de vidéo, l’IA d’activation garantit précision et efficacité avec un minimum d’erreurs.
Si GenAI a sa place dans la promotion de la créativité, son rôle dans la résolution de problèmes commerciaux réels est limité. Activation AI est la solution incontournable pour les entreprises où la fiabilité est essentielle. Il offre la cohérence et la précision nécessaires au succès.
Ma préférence pour l’IA d’activation s’aligne sur la tendance plus large du secteur. Il s’agit du choix pratique pour les entreprises qui cherchent à exploiter efficacement l’IA et à obtenir des résultats tangibles. En privilégiant la cohérence et la fiabilité, les entreprises peuvent utiliser l’IA d’activation pour avoir un réel impact sur leur activité.
En réponse au rapport AWS*, la génération AI peut être idéale pour résoudre des problèmes individuels tels que la génération de contenu et le montage vidéo. Mais pour les entreprises qui cherchent à résoudre des problèmes complexes, l’IA d’activation est la clé, et les premières avancées se produiront grâce à l’automatisation des processus et à l’expérience client.
Voici ma position sur le rôle crucial de l’IA d’activation dans l’automatisation des processus et l’expérience client.
1. Optimisation du processus
Imaginez un scénario dans lequel une entreprise traite des milliers, voire des millions de documents chaque jour. Le traitement manuel de ces documents est fastidieux et prend beaucoup de temps, ce qui est source d’erreurs et d’inefficacité. Cependant, avec Activation AI, le traitement des documents est simplifié. Par exemple, Intics.ai, un produit pionnier dans le domaine de l’activation de l’IA, résout des problèmes cruciaux d’IA d’entreprise depuis plus de trois ans, avant même que l’essor de l’IA générique n’éclate sur l’internet.
Les entreprises peuvent désormais automatiser l’extraction et la synthèse de données à partir de documents avec une précision et une efficacité inégalées. Les tâches qui nécessitaient auparavant des heures de travail manuel peuvent désormais être réalisées en une fraction du temps, ce qui libère des ressources précieuses et favorise l’excellence opérationnelle.
Par exemple, nous avons travaillé pour une entreprise qui recevait près de 700 000 factures par an. Dans ce cas, les employés examinaient manuellement chaque facture, ce qui prenait beaucoup de temps et était source d’erreurs. Grâce à notre approche d’activation de l’IA, nous avons pu prévoir une réduction du taux d’erreur allant jusqu’à 15 % et du temps manuel de 85 000 heures.
2. Expériences des clients
Les processus de libre-service pour les clients peuvent devenir transparents et efficaces grâce au déploiement de chatbots et d’assistants virtuels alimentés par l’activation de l’IA. Ces entités virtuelles automatisent des réponses précises, réduisent les coûts opérationnels tout en garantissant des réponses rapides aux questions des clients. Les décideurs peuvent en tirer des informations précieuses pour affiner l’expérience des clients, contrôler les performances et stimuler la croissance de l’entreprise grâce à des interactions personnalisées.
“Les données ne servent pas uniquement à établir des rapports ; elles peuvent également servir de commande. Prenons l’exemple d’un kiosque situé dans un bureau de poste et doté d’une infrastructure d’activation de l’IA (grand modèle audio). Lorsqu’un utilisateur souhaite retourner des marchandises ou poser une question spécifique à un représentant du service clientèle, il peut s’adresser au kiosque et poser sa question par le biais d’une commande vocale. Le grand modèle vocal traite alors la demande, en fournissant aux utilisateurs un contexte exact et en les aidant à résoudre leurs questions. Ces modèles permettent non seulement d’améliorer l’expérience des clients, mais aussi de réduire le travail humain manuel pour l’exécution de tâches banales.
Naresh : Comment les entreprises peuvent-elles assurer l’intégration et l’adoption réussies de la technologie d’activation de l’IA au sein de leur écosystème, et quels sont les défis liés à l’adoption de l’activation de l’IA ?
Jana: Toute mise en œuvre réussie de l’IA nécessite la capacité d’accéder à des données de haute qualité provenant de sources disparates. L’un des facteurs clés d’une intégration réussie de l’IA est la transition vers une culture de l’innovation. Les décideurs et les équipes techniques doivent aligner leurs priorités et travailler ensemble à la réalisation d’un objectif commun. Les dirigeants devraient jouer un rôle crucial en donnant le ton depuis le sommet et en veillant à ce que des investissements soient réalisés dans les technologies d’IA nécessaires. En outre, les organisations doivent s’engager à mettre en place des systèmes d’IA responsables, en donnant la priorité à l’équité, à la transparence et à la protection de la vie privée dès le départ. Il s’agit notamment d’identifier et d’atténuer les préjugés, d’améliorer la capacité d’explication et de protéger les données sensibles.
Cependant, l’adoption des technologies de l’IA soulève inévitablement des difficultés. L’un des obstacles les plus importants est la peur de l’échec. L’IA est un processus itératif et l’expérimentation est la clé du succès. Les organisations doivent être prêtes à apprendre de leurs erreurs et à adapter leurs stratégies en conséquence, plutôt que de laisser les revers les empêcher de progresser. Proposer des programmes de formation complets et des directives claires sur l’utilisation de l’IA peut contribuer à atténuer les risques et à faire en sorte que les employés se sentent habilités à exploiter efficacement les technologies de l’IA.
“Ayant travaillé pour l’un des clients du secteur de la santé à la construction et au déploiement de modèles d’activation de l’IA, notre objectif était initialement d’informer le client sur ce qui est possible et ce qui ne l’est pas. Il n’existe pas d’approche unique pour lancer un projet d’IA et le mener à bien comme un projet de développement de logiciel. À chaque étape de la progression, nous avons impliqué les cadres dirigeants pour leur permettre de comprendre le flux de travail personnalisé que nous avons construit pour activer les données à partir des documents d’assurance.”
Naresh : Comment les entreprises devraient-elles mesurer le succès d’un projet d’IA ?
Jana: Pour mesurer le succès d’un projet d’IA, il faut changer d’état d’esprit et passer des gains à court terme à l’impact stratégique à long terme. Alors que les mesures traditionnelles du retour sur investissement offrent une vision étroite de la réussite, les organisations doivent adopter une approche plus holistique qui prenne en compte des résultats commerciaux plus larges et le paysage concurrentiel.
Si les organisations se concentrent uniquement sur les bénéfices immédiats, elles risquent de manquer des opportunités cruciales d’innovation et de croissance à long terme. Au contraire, les dirigeants devraient mesurer les efforts en matière d’IA en fonction de ce que le succès signifie pour leur entreprise en termes d’agilité, d’avantage concurrentiel et de tolérance au risque.
Les organisations doivent se demander : si nous n’investissons pas dans ce domaine dès maintenant, serons-nous à la traîne par rapport à nos concurrents à l’avenir, lorsque la technologie arrivera à maturité ? En déplaçant l’accent du retour sur investissement à court terme vers la valeur stratégique à long terme, les organisations peuvent mieux se positionner pour réussir dans un paysage commercial en constante évolution.
Même si les indicateurs de retour sur investissement traditionnels ne capturent pas pleinement la valeur des initiatives d’IA, les organisations peuvent toujours mesurer le succès à travers des facteurs tels que le temps gagné grâce à l’automatisation, les nouvelles opportunités identifiées, l’amélioration du service client et l’augmentation des ventes incitatives. En fin de compte, mesurer le succès des projets d’IA nécessite une approche prospective. En adoptant l’agilité et l’innovation, les organisations peuvent tirer parti de l’IA pour générer une croissance durable, un avantage concurrentiel et une réussite commerciale dans les années à venir.
Déménagement de Vasudevan Swaminathan
Vasudevan Swaminathan, notre PDG fondateur, partage son expérience sur la voie de la réussite des projets d’IA.
Naresh : Pour les organisations qui souhaitent se lancer dans l’IA, quelle pourrait être la voie à suivre pour démarrer leur voyage dans l’IA ?
Vasu: C’est une excellente question. J’ai beaucoup discuté de l’IA avec Jana, et de nulle part à l’activation de l’IA, nous avons construit une frontière dans l’espace de l’IA pour former et conseiller les entreprises qui cherchent à plonger profondément dans l’IA.
Pour répondre à votre question, l’IA consiste à donner aux ordinateurs la capacité d’analyser des données, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions de manière autonome. Et la partie la plus excitante ? L’IA a le potentiel de révolutionner la façon dont les entreprises travaillent.
Ayant créé l’équipe IA et travaillé sur des projets d’IA dans les secteurs de la banque et des soins de santé pendant plus de trois ans, je peux affirmer avec certitude que notre approche à sept niveaux pour les projets d’IA a fait ses preuves et est couronnée de succès. Les organisations devraient tenir compte de ces couches qui les guident à travers les différentes étapes de leur parcours en matière d’IA, depuis la préparation du terrain jusqu’au déploiement et à la maintenance des solutions alimentées par l’IA.
Couche 1 : Exploration des données : L’accès à vos propres données (qui représentent vos connaissances tacites) jette les bases de votre parcours en matière d’IA. Vous garantissez ainsi la disponibilité de données de haute qualité pour la formation, l’ajustement ou la RAG (Retrieval Augmented Generation). Qu’il s’agisse d’IA générative ou de ML, avoir accès à des données uniques à votre entreprise (vos données tacites) vous permettra de vous démarquer).
Couche 2 : Logique d’étiquetage : Qu’il s’agisse d’activation de données ou d’analyse prédictive, l’étiquetage ou l’annotation de vos données tabulaires ou de vos images est essentiel. Qu’il s’agisse d’activation de données ou d’analyse prédictive, l’étiquetage de vos données tabulaires ou de vos images est essentiel. Avec des pratiques d’étiquetage efficaces, vos modèles seront très performants dans leur tâche de prédiction ou de classification.
Couche 3 : Feature Forge : cette étape prolonge l’étape précédente et nécessite une pratique délibérée pour obtenir la bonne représentation des données. Pour l’analyse prédictive à partir de données tabulaires, cette étape détermine pratiquement le succès de l’ensemble de l’initiative.
Couche 4 : Maîtrise du modèle : qu’il s’agisse de ML ou de gen AI, la modélisation est l’étape où le meilleur des algorithmes est marié au meilleur de vos données. Cette étape est principalement laissée aux machines mais nécessite une intelligence humaine pour maximiser la valeur en sélectionnant les algorithmes appropriés, en réglant les hyper paramètres et en évaluant la performance du modèle en fonction de la précision souhaitée.
Couche 5 : Voyage de validation : Ici, les modèles sont validés sur des données inédites afin d’évaluer les performances et la capacité de généralisation. Qu’il s’agisse de LLM (Large Language Models) ou de LVM (Large Visual Models), c’est là que le talent humain de votre organisation doit intervenir. Comme les modèles doivent être validés sur des données inédites pour évaluer les performances et la capacité de généralisation, cette étape est celle qui nécessite le plus d’intervention humaine.
Couche 6 : Entraînement au déploiement : Les modèles entraînés sont déployés pour les prédictions ou l’automatisation des tâches dans des environnements réels. Il s’agit d’intégrer les modèles dans les systèmes existants, de contrôler les performances et de résoudre les problèmes de déploiement.
Couche 7 : Mode maintenance : Contrôle, mise à jour et amélioration continus des modèles déployés afin de maintenir les performances et de s’adapter aux conditions changeantes. Cette phase comprend le contrôle de la dérive du modèle, le recyclage à l’aide de nouvelles données et l’intégration du retour d’information de l’utilisateur pour une efficacité et une pertinence continues.
Que les entreprises souhaitent intégrer l’IA traditionnelle ou l’IA d’activation dans leur écosystème commercial, les décideurs doivent comprendre les systèmes de base afin de s’assurer qu’ils identifient la bonne technologie d’IA pour résoudre les problèmes commerciaux qu’ils tentent de résoudre. À cet égard, l’activation de l’IA peut être un Jarvis pour les entreprises qui expérimentent et investissent dans des modèles d’IA afin d’assurer la pérennité de leurs activités.
Cet article a été publié à l’origine dans notre lettre d’information LinkedIn, ZtoA Pulse.
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