Selon une étude réalisée par McKinsey en 2022, « l’adoption de l’IA a plus que doublé au cours des cinq dernières années » et « le niveau d’investissement dans l’IA a augmenté parallèlement à son adoption croissante ».
Alors que les précédentes initiatives commerciales en matière d’intelligence artificielle (IA) s’appuyaient principalement sur des capacités d’IA analytique ou d’IA symbolique, le dernier développement dans le domaine de l’IA générative a pris le monde d’assaut. Contrairement à ses grandes sœurs, cette dernière se caractérise par sa capacité à générer du texte, des images ou d’autres médias en réponse à une requête formulée par l’utilisateur et en se basant sur une gigantesque base de données.
Le potentiel illimité de l’IA générative
Les systèmes d’IA génératifs actuels incluent le célèbre ChatGPT (et sa variante Bing Chat), un chatbot (agent conversationnel programmable) construit par OpenAI, et BARD, le récent chatbot mis au point par Google.
Les chefs d’entreprise considèrent de plus en plus l’IA générative comme un outil puissant pour l’innovation et la résolution de problèmes. En effet, elle peut être utilisée pour automatiser des processus complexes, créer des expériences personnalisées pour les clients et même générer de nouvelles idées et conceptions. Il existe d’ailleurs des cas d’utilisation dans des secteurs tels que la mode, le design, les médias et le divertissement, où la création de nouvelles œuvres d’art, de musique et d’actifs par l’IA était auparavant inimaginable.
Plus qu’une nouvelle innovation, l’IA générative se révèle totalement complémentaire à l’automatisation. Elle fonctionne comme le « cerveau » de l’écosystème de la transformation digitale, tandis que l’automatisation alimentée par l’IA sert de « muscle » nécessaire pour agir sur les connaissances générées.
Une proposition de valeur repensée
S’il est facile de se laisser distraire par l’effervescence qui entoure l’IA générative, il est essentiel de se concentrer sur la proposition de valeur qu’elle sous-tend.
Si le service client est l’un des domaines clés explorés pour le déploiement de l’IA générative, il existe d’autres opportunités que les dirigeants doivent prendre en compte.
Par exemple, en utilisant des flux de travail automatisés et l’IA générative, les institutions financières peuvent automatiquement signaler les transactions suspectes et analyser les modèles pour identifier les fraudes potentielles. Cela peut faire gagner un temps précieux aux analystes et augmenter la précision de la détection des fraudes. Une fois l’analyse terminée, les robots logiciels déployés par notre partenaire technologique UiPath peuvent aider à automatiser la population des drapeaux respectifs dans les applications sous-jacentes.
L’IA générative peut aussi être utilisée pour analyser les données historiques des ventes et d’autres facteurs pertinents, tels que les conditions météorologiques, afin de générer des prévisions de demande plus précises. Cela peut aider les entreprises à optimiser leurs niveaux de stocks et à réduire le gaspillage, tandis que les flux de travail d’automatisation peuvent être utilisés pour ajuster automatiquement les niveaux de stocks et réorganiser les produits si nécessaire.
Bâtir son organisation pour accueillir la révolution de l’IA générative
Il est vital de s’assurer que son organisation est au niveau de maturité nécessaire pour adopter l’IA générative. Il s’agit notamment d’évaluer si les systèmes sous-jacents sont évolutifs, sécurisés et peuvent s’intégrer à l’IA et aux capacités d’automatisation. En outre, le rôle des dirigeants repose notamment sur la mise en place de processus de gestion des données nécessaires. Ils doivent également veiller à la qualité et à la sécurité des données, et établir des processus de gouvernance pour s’assurer que celles-ci sont gérées efficacement.
À terme, les entreprises doivent également établir des processus clairs de gouvernance et de gestion du changement pour s’assurer que les initiatives d’automatisation et d’IA générative s’alignent sur les objectifs de l’entreprise et que les parties prenantes sont préparées aux changements. Il s’agit notamment d’établir les rôles et les responsabilités, de créer des plans de communication et de fournir une formation et un soutien aux employés.
De la même manière, les risques associés à l’IA générative doivent être identifiés et gérés efficacement. Cela implique d’établir des politiques et des procédures claires pour la gestion des données, de s’assurer que la technologie est conforme aux réglementations pertinentes et de créer des plans d’urgence en cas d’événements inattendus. Pour y parvenir, les dirigeants d’entreprise devront travailler en étroite collaboration avec les équipes juridiques et de conformité pour s’assurer que toutes les parties prenantes sont conscientes des risques et peuvent les gérer efficacement lors de l’adoption de l’IA générative.
A propos de StoryShaper :
StoryShaper est une start-up innovante qui accompagne ses clients dans la définition de leur stratégie digitale et le développement de solutions d’automatisation sur-mesure.
Sources : StoryShaper, UiPath, Wikipédia.
