La différence entre l’IA traditionnelle et l’IA générative
Quelle est la différence entre l’IA traditionnelle et l’IA générative pour les entreprises ?
IA traditionnelle :
Pour les entreprises ayant une forte expertise technique ou un soutien adéquat, l’IA traditionnelle consiste à utiliser vos données numériques existantes pour créer des modèles qui automatisent vos processus, optimisent vos opérations et améliorent votre prise de décision. Elle inclut des outils comme l’analyse prédictive, la segmentation des clients et les systèmes de recommandations, qui nécessitent une ingénierie sophistiquée et d’autres capacités liées à l’IA.
IA générative :
Avec l’IA générative, les entreprises peuvent aller au-delà de l’analyse de données traditionnelle pour créer du contenu, des idées et des informations nouvelles à partir des « patterns » appris de différents types de données. Elle peut apprendre à partir du langage humain (texte, voix), du code informatique, des images, et même de la musique. Elle est donc capable de reproduire ces types de données rapidement ou d’en créer des nouvelles.
En outre, alors que la plupart des IA traditionnelles doivent partir de zéro et nécessitent les données d’une entreprise pour apprendre et devenir efficaces, de nombreux modèles d’IA générative ont déjà appris des patterns à partir de vastes quantités de données et sont prêts à être utilisés dès leur adoption.
Ces modèles produisent rapidement des résultats lorsqu’ils sont incités par quelques mots ou phrases, un processus appelé « prompt engineering ». Ainsi, l’IA générative peut être utilisée efficacement par des professionnels techniques et non techniques sur certaines plateformes qui permettent ce type d’interaction.
La valeur de l’IA générative pour les entreprises
L’IA générative et l’IA traditionnelle diffèrent grandement dans la manière dont elles offrent des opportunités de revenus et réduisent les coûts pour les entreprises. Bien que les deux maximisent les revenus et réduisent les coûts, la capacité de l’IA générative à créer et innover offre de nouvelles opportunités que l’IA traditionnelle n’offre généralement pas.
1 – Opportunités de revenus
Innovation produit :
Étant donné que l’IA générative peut produire des écrits, des œuvres d’art, de la musique, des images ou d’autres matériaux, elle peut créer des produits, des fonctionnalités ou des services entièrement nouveaux pour les entreprises. Cela ouvre de nouveaux flux de revenus en offrant des produits/matériaux uniques, impossibles à réaliser avec l’IA traditionnelle.
Créativité automatisée :
Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour automatiser des tâches créatives telles que le marketing, le design et la publicité, réduisant ainsi le temps nécessaire à la création de nouvelles idées et de contenu marketing.
2 – Réductions de coûts
Automatisation de contenu et de processus :
Par cette même créativité, si l’IA générative peut créer de manière autonome, elle peut aussi automatiser de nombreuses productions, que ce soit pour le marketing, les ventes, ou des documents internes comme les rapports ou les résumés de réunions. Elle est également bien connue pour automatiser certains processus nécessitant auparavant des interventions humaines, de la rédaction de courriels à l’assistance client et les chatbots d’expérience client.
Efficacité en R&D :
En générant de nouvelles idées, conceptions ou prototypes simplement à partir de commandes écrites ou d’autres entrées, l’IA générative réduit le temps et les ressources nécessaires pour mettre de nouveaux produits sur le marché ou améliorer ceux existants.
Comment utiliser l’IA générative : mise en œuvre
Par rapport à l’IA traditionnelle, l’implémentation de l’IA générative dans votre entreprise suit généralement l’une des trois approches suivantes : acheter une solution préemballée, utiliser/modifier un modèle existant, ou construire à partir de zéro. Chaque voie a ses propres avantages et défis, et comprendre ces options peut vous aider à choisir quel type d’IA générative conviendrait le mieux aux besoins de votre organisation.
1 – Acheter une solution préemballée
Comme mentionné précédemment, il s’agit des modèles d’IA générative prêts à l’emploi et bien connus du public, tels que ChatGPT, Claude et Gemini. L’achat de ces modèles préemballés est une option attrayante pour les entreprises recherchant une solution rapide et rentable en matière d’IA. Ils offrent moins de personnalisation, mais peuvent être facilement utilisés par des individus non techniques grâce au prompt engineering.
Ces modèles sont puissants, mais vos concurrents peuvent tout aussi facilement y accéder, nivelant ainsi le terrain de jeu. Pour obtenir un avantage concurrentiel, les deux types d’implémentation suivants offrent des solutions intéressantes.
2 – Utiliser et modifier un modèle existant
Les grands fournisseurs de modèles prêts à l’emploi, comme ChatGPT d’OpenAI, proposent des modèles qui peuvent être intégrés à vos systèmes et logiciels. Votre entreprise peut utiliser le modèle tel quel ou le modifier avec vos données et votre propriété intellectuelle. Les deux options permettent aux entreprises d’adapter l’IA générative à vos besoins spécifiques, d’exploiter votre avantage concurrentiel (données et propriété intellectuelle), et de mieux contrôler les créations du modèle.
3 – Créer à partir de zéro
Créer une IA générative à partir de zéro offre le plus haut niveau de personnalisation, mais c’est une démarche complexe et coûteuse. Cette voie est généralement réservée aux grandes organisations disposant de ressources importantes pour développer et maintenir ces systèmes. Bien que le contrôle et la personnalisation soient incomparables, l’investissement en temps, en expertise et en ressources financières rend cette option peu pratique pour la plupart des entreprises.
Risques et défis de l’IA générative
Risques de confidentialité/sécurité
L’IA traditionnelle et l’IA générative partagent des défis similaires en matière de confidentialité et de sécurité, en particulier lorsqu’il s’agit de gérer des informations personnelles ou propriétaires. De la collecte des données au déploiement du modèle, les organisations doivent s’assurer que des protections robustes en matière de confidentialité sont en place. La différence clé avec l’IA générative est que les solutions préemballées, comme ChatGPT, peuvent stocker et utiliser les données que vous saisissez. Cela peut potentiellement compromettre la sécurité des données, car ces informations pourraient être absorbées par ChatGPT et accessibles à d’autres.
Risque majeur : les hallucinations
L’IA générative introduit un nouveau risque : les hallucinations. Contrairement à l’IA traditionnelle, l’IA générative peut produire du contenu qui semble exact, mais qui est en réalité incorrect ou logiquement erroné. Étant donné qu’elle ne raisonne pas comme un humain, elle peut générer des informations faussement convaincantes. Cela pose des risques importants pour les entreprises qui dépendent de l’IA pour la prise de décisions, la création de contenu ou les interactions avec les clients. Assurer l’exactitude et la fiabilité des résultats est crucial pour éviter la désinformation et ses conséquences.
Conclusion
L’IA générative est une évolution puissante de l’IA traditionnelle, permettant aux entreprises de créer du contenu, d’innover des produits et d’automatiser des tâches créatives. Cela peut entraîner une croissance significative des revenus et des économies de coûts. Cependant, il est essentiel de comprendre la meilleure stratégie d’implémentation, que ce soit en achetant une solution préemballée, en modifiant un modèle existant ou en construisant à partir de zéro.
Chaque approche a des avantages et des risques uniques dont certains n’ont pas été abordés dans cet article. Pour explorer comment l’IA générative peut transformer votre entreprise et naviguer dans les complexités de son implémentation, contactez PlanAxion dès aujourd’hui. Nos experts peuvent vous guider à travers le processus, en veillant à ce que votre stratégie en IA générative soit alignée avec vos objectifs.