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L’intelligence artificielle générative représente une avancée technologique majeure, offrant des perspectives extraordinaires dans de nombreux domaines. Dans cet article, nous allons découvrir ce qu’est l’IA générative, comprendre son fonctionnement, et voir comment tirer parti de son potentiel dans un cadre professionnel.

Qu’est-ce que l’IA Générative ?

L’intelligence artificielle dite “générative” désigne la capacité des modèles d’IA à produire du contenu original de manière autonome. Concrètement, ces modèles sont capables de générer automatiquement toutes sortes de données : du texte, des images, de la musique, des vidéos, du code informatique, et plus encore.

Ces modèles d’IA sont entraînés sur d’immenses bases de données correspondant à des millions d’exemples. Ils apprennent ainsi à détecter les structures et régularités sous-jacentes à ces données. Par la suite, l’IA est capable de produire de nouveaux contenus respectant ces régularités, mais avec suffisamment de variations et d’originalité.

Parmi les applications grand public les plus connues, citons Dall-E 2 qui génère des images à partir d’une description textuelle, ou Jukebox qui compose de la musique dans divers genres et styles. L’essor de l’intelligence artificielle générative démocratise l’accès à ces technologies, auparavant cantonnées aux géants de la tech et à quelques laboratoires de recherche.

Comprendre le Fonctionnement des Modèles de Langage comme GPT-3

Les dernières avancées en IA générative sont portées par l’émergence des grands modèles de langage (LLM – Large Language Models). Le plus connu est sans doute GPT-3, développé par OpenAI sur lequel s’appuie ChatGPT. Mais on peut également citer Google BERT, Microsoft Turing NLG, etc.

Ces LLM sont entraînés sur des quantités massives de texte (livres, articles, pages web, codes sources, etc.) dans le but de prédire le prochain mot d’une séquence avec la plus grande précision possible. Par exemple, après la séquence “Le chat est sur le”, le modèle pourrait prédire “tapis” comme étant le mot le plus probable pour compléter la phrase.

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En capturant ainsi les subtilités linguistiques d’une langue, les LLM deviennent capables de générer des textes réalistes, cohérents et pertinents. Ils peuvent notamment alimenter des agents conversationnels comme ChatGPT, optimisé pour interagir au travers de dialogues.

Toutefois, il convient de garder à l’esprit que ces modèles, aussi impressionnants soient-ils, ne “comprennent” pas réellement le sens des textes qu’ils génèrent. Ils peuvent produire des réponses fausses ou absurdes si on ne les questionne pas avec précaution.

Rédiger des Instructions Efficaces pour Guider l’IA

Pour obtenir les meilleurs résultats de l’IA générative, tout est une question de consigne. On appelle “prompt” l’instruction initiale fournie au modèle pour amorcer la génération de contenu.

Un prompt doit donner suffisamment de contexte et expliquer clairement la tâche demandée. Il est fortement recommandé d’inclure des exemples montrant le type de résultat attendu. Plus le prompt est spécifique, plus les résultats seront pertinents.

Prenons l’exemple d’une légende à rédiger pour promouvoir sur Instagram le nouveau gâteau au chocolat d’une boulangerie nommée “Chez Marcel”. Un prompt vague du type “écrivez une légende engageante pour cette boulangerie” aboutira à du contenu générique.

En revanche, on peut écrire : “Vous êtes le community manager de la boulangerie Chez Marcel. Rédigez du point de vue de la marque une légende créative et engageante pour promouvoir le nouveau gâteau au chocolat sur Instagram.” En situant clairement le contexte et l’objectif, l’IA saura produire une légende pertinente.

Entraîner l’IA par l’Exemple pour un Meilleur Contrôle

Il est également possible d’entraîner l’IA générative sur des tâches spécifiques, afin d’obtenir des résultats mieux formatés et plus prévisibles.

La technique consiste à fournir à l’IA des exemples d’entrées et de sorties correspondant à la tâche visée. Par exemple, pour apprendre à générer des noms pour des animaux de compagnie :

Input: Générer un nom pour un chien Output: Rex

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Input: Générer un nom pour un chat Output: Mistigri

En assimilant ces exemples, l’IA parvient à calquer le format de sortie attendu. Il est possible de lui apporter ainsi des capacités sur-mesure, sans nécessiter de savoir-faire technique particulier. Cette approche d’apprentissage par l’exemple offre un contrôle accru sur les résultats de l’IA.

Adapter l’IA à vos Cas d’Usage par le Fine-Tuning

Les modèles d’IA générative sont désormais suffisamment matures pour être déployés dans de nombreux cas d’usage professionnels. Mais leur utilisation efficace nécessite souvent de les adapter au contexte spécifique de l’entreprise.

C’est là qu’intervient le “fine-tuning”, une technique qui consiste à entraîner davantage le modèle sur des données représentatives d’un domaine particulier. Par exemple, on peut spécialiser ChatGPT dans les interactions client en l’entraînant sur des historiques de conversations issues du service client.

On peut également fournir des documents de référence ou sources de données externes en complément, afin d’enrichir le contexte dans lequel l’IA opère. Cette contextualisation accroît la pertinence des résultats.

Applications Pratiques en Entreprise : Marketing, Ventes, Service Client, RH…

Les cas d’application de l’intelligence artificielle générative dans l’entreprise sont immenses.

En voici quelques exemples :

  • Marketing : création de newsletters, posts pour les réseaux sociaux, landing pages, etc. L’IA génère des contenus engageants et cohérents avec la stratégie de contenu.
  • Service client : l’IA peut répondre aux questions fréquentes des clients pour résoudre leurs problèmes rapidement tout en déchargeant les équipes.
  • Ventes : qualification automatique des leads entrants, recommandation de produits personnalisés, amplification du SDR, etc.
  • Tech : suggestions de code, révision de code, documentation technique, etc. L’IA est un précieux assistant pour les développeurs.
  • RH : présélection de CV, recommandations personnalisées de formations, simulation d’entretiens, etc.
  • Finances : analyse et prévision des données financières, rapports automatisés, etc.
  • Juridique : revue et création de contrats types, rédaction d’actes standards, etc.

Les champs d’application se multiplient à mesure que les capacités des modèles d’IA progressent. L’enjeu est avant tout de définir une stratégie claire d’adoption de cette technologie et de former les équipes à ces nouveaux outils. Car quel que soit son potentiel, l’intelligence artificielle générative doit rester sous contrôle humain.

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Il est essentiel de toujours valider les résultats et de ne pas accorder une confiance aveugle à ces algorithmes. Maîtrisée à bon escient, l’IA générative annonce une nouvelle ère de productivité et d’innovation pour les entreprises.

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