L’IA générative, nouveau pilier du développement économique
Devenue un véritable pilier de l’économie, l’IA constitue une opportunité réelle pour les entreprises à condition de prendre le virage technologique au bon moment.
Finance, santé, transport, énergie, environnement, bâtiment, éducation, industrie, communication et édition, commerce, sport…en quelques années, l’intelligence artificielle est sortie du domaine de la recherche et a gagné tous les secteurs d’activités. Devenue un véritable pilier de l’économie, l’IA constitue une opportunité réelle pour les entreprises à condition de prendre le virage technologique au bon moment. Pour Steve Brazier, CEO de Canalys, la réponse est limpide : « si, en tant que dirigeant, vous n’utilisez pas l’intelligence artificielle d’une manière ou d’une autre chaque jour, c’est que vous n’êtes pas efficace pour votre entreprise et que vous la mettez en péril », déclarait-il lors de la XVIe édition des Canalys Forums en octobre 2023.
Mais avant de se lancer dans un projet IA, encore faut-il comprendre de quoi on parle et déterminer clairement les données dont on dispose et les applications que l’on souhaite en faire. En effet, les usages de l’IA qu’elle soit classique, générative, prédictive ou computer vision, varient en fonction des secteurs économiques et en voici une liste non exhaustive.
Santé : analyse des données médicales afin de prédiction, personnalisation des traitements et assistance dans les chirurgies robotisées.
Bâtiments intelligents : gestion de l’énergie, surveillance de la sécurité, optimisation des systèmes de chauffage, ventilation et climatisation.
Transport : systèmes de transport autonome, gestion de trafic et de la logistique.
Éducation : personnalisation de l’apprentissage, support via des assistants virtuels éducatifs et analyse de performances des étudiants.
Finance : détection de fraude, analyse algorithmique de marché, gestion de risques et conseil automatisé en investissement.
Industrie : optimisation des chaînes de production, de la maintenance prédictive des équipements et des contrôles de qualité.
Commerce : analyse des consommateurs, gestion des stocks, expérience clients
Service client : utilisation de chatbots et assistants virtuels pour améliorer l’engagement client et fournir une assistance 24/7.
Marketing, média et divertissement : personnalisation de campagnes marketing, segmentation client, analyse prédictive des tendances de marché, aide à la création de contenus.
Sécurité informatique : détection des menaces de sécurité, analyse de comportement anormal, réponse automatisée aux incidents.
L'importance de distinguer les IA classiques des IA génératives
Parmi les offres de solutions existantes, il est important de distinguer les IA classiques qui se concentrent sur des tâches spécifiques telles que la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes, des IA génératives (GenAI) dont la fonction est de créer du contenu, des images, du son, du code etc..à partir d’une base de données. Sous-catégorie de l’apprentissage automatisé, l’IA générative fait appel au deep learning et à des algorithmes complexes inspirés du cerveau humain pour créer du contenu.
Accélération de la recherche, amélioration de l’expérience client, optimisation des process métiers, augmentation de la productivité, selon Goldman Sachs, les capacités de l’IA générative pourraient entraîner une augmentation de 7 % (soit près de 7 000 milliards d'USD) du produit intérieur brut (PIB) mondial et augmenter la croissance de la productivité de 1,5 point de pourcentage sur une période de 10 ans. Dans son enquête annuelle Global CEO Survey, PwC souligne que 70 % des dirigeants s'attendent à ce que l’IA générative transforme considérablement la manière dont leur entreprise crée, livre et capte de la valeur au cours des trois prochaines années. Autant d’indicateurs qui indiquent l’importance pour les revendeurs d’intégrer, dès maintenant, l’IA dans leur offre IT afin de saisir les opportunités actuelles et à venir.
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