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Avec le fulgurant boom de l'intelligence artificielle, une série de notions et de concepts connexes sont apparus. Parmi ces derniers : l'IA générative.
L'IA générative ou Generative AI chez nos voisins anglo-saxons est une ensemble d'algorithmes d'intelligence artificielle capables de créer de nouveaux contenus à partir des informations qui se trouvent dans leur base de données.
Les types de contenus sont assez variés. En effet, ces algorithmes sont en mesure de générer du texte, des images, des vidéos ou même de la musique.
Dans le milieu professionnel cela peut s'avérer très utile, y compris pour des équipes d'assistance et de relation client. Voyons plus en détail comment l'IA générative peut donner à vos équipes un avantage supplémentaire et même améliorer votre relation avec vos clients.
Définition : l'intelligence artificielle générative, qu'est-ce donc ?
L'intelligence artificielle générative, également connue sous l'acronyme IAG, est un type d'intelligence artificielle capable de générer du contenu à partir de données et d'informations qu'elle a acquises à partir d'autres contenus existants. Pour créer ce nouveau contenu, l'IA générative utilise une série d'algorithmes avancés grâce auxquels elle est capable d'apprendre et de retenir des informations à partir de textes et d'images.
L'intelligence artificielle générative peut créer toutes sortes de contenus : des textes, des images, de la musique, des vidéos. La qualité du contenu généré varie en fonction de l'algorithme. Elle peut être très élevée au point qu'il est difficile de de savoir s'il a été créé par des personnes ou des algorithmes.
Outre ses propres algorithmes, ce type d'intelligence artificielle utilise des techniques d'apprentissage en profondeur telles que le Generative Adversarial Neural Network. Le GAN est composé de deux réseaux neuronaux qui s'affrontent, d'où le terme "adversarial". Un réseau neuronal génère et l'autre discrimine. Ce "bras de fer" entre les deux extrêmes est utilisé pour les entraîner et ainsi améliorer la qualité du contenu qu'ils développent.
L'intelligence artificielle générative a réussi à révolutionner le monde de l'entreprise grâce à son utilité dans l'optimisation et l'automatisation de tâches beaucoup plus routinières, comme le premier contact d'un client avec votre service clientèle. Par exemple, grâce à l'IA générative, il est possible de développer des assistants virtuels capables d'engager une conversation avec un client et de répondre à certaines de ses questions.
Quelques exemples d'IA génératives populaires
ChatGPT
L'un des outils les plus populaires du secteur et une version gratuite est disponible. Il suffit de créer un compte et de se connecter avec ses nouveaux identifiants. Développé par OpenAI, ChatGPT est une interface conversationnelle capable de comprendre et de créer du langage naturel.
DALL-E
L'application en ligne de DALL-E est capable de créer des images originales et de haute qualité à partir d'un prompt saisi par l'utilisateur. Grâce à l'apprentissage profond, les images et les représentations visuelles résultantes peuvent montrer des concepts complets qui n'existent pas nécessairement dans la vie réelle - un bonus créatif !
Synthesia
L'outil en ligne Synthesia permet en quelques minutes de créer des vidéos avec des avatars et voix générés par l'IA. Plusieurs langues sont prises en charge par cet outil assez bluffant pour les profanes qui ne requiert aucune expertise technique en la matière.
Generative AI : Cas d'usage
L'IA générative peut être utilisée quasiment dans toutes les industries. Voici quelques exemples :
Dans le secteur de la santé : découverte de médicaments
Eh oui, l'IA générative peut se mettre au service de la santé, notamment dans la découverte de combinaisons de molécules et de… médicaments. Elle pourrait être utilisée pour créer de nouveaux matériaux pour des prothèses, des pansements, etc. D'ailleurs, Gartner indique que d'ici 2025, plus d'un tiers des nouveaux médicaments et matériaux seront systématiquement découverts grâce à des techniques d'IA générative.
Dans le secteur du divertissement pour créer de nouvelles oeuvres
Chaque semaine de nouvelles œuvres sont créées grâce à l'IA. Il peut s'agir d'ébauches de scénarios, d'expérimentations ou d'œuvres finies dans des industries telles que la musique, le cinéma ou les jeux vidéo.
Dans le secteur de l'éducation : pour créer du contenu pédagogique
Les professionnels de l'éducation peuvent eux aussi bénéficier de l'IA générative pour créer des ressources pédagogiques personnalisées telles que :
- des listes de lecture
- des flashcards
- des guides
Dans le secteur du droit : rédaction de contrats et documents légaux
Seriez-vous prêt à laisser la rédaction d'un contrat entre les mains d'une IA ? C'est pourtant l'un de ses cas d'usage. L'intelligence artificielle générative peut vous assister dans la rédaction de contrats ou de tout autre documents légaux. Comme dans tous les autres secteurs énumérés, il faudra au préalable s'assurer de la qualité des données fournies à la machine, de leur source de la bonne configuration des prompts.
Utiliser l'IA Générative pour le service client (exemples)
L'usage de l'IA générative dans un département de service client peut s'avérer pertinent. Mais concrètement, quels sont les cas d'usages dans ce secteur ? En voici quelques exemples :
Pour répondre à des questions fréquentes
Il est possible d'alimenter des chatbots à l'aide de l'IA générative afin que ces derniers répondent automatiquement aux questions les plus courantes des clients. Bien configurés, ils fourniront des réponses rapides et précises en allégeant la charge de travail des agents qui pourront se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée.
Pour aider à la rédaction de messages par email ou dans un chat
Même en disposant de l'historique des intéractions avec un client, il n'est pas toujours simple de répondre à certaines questions. L'IA générative peut assister les agents de service client dans la rédaction de messages appropriés à l'aide de suggestions basées sur l'expérience du client et l'historique de ses échanges.
Formation des agents
Avec l'IA générative, les superviseurs en centre de contact peuvent optimiser le coaching et le suivi des performances de leurs collaborateurs. En plus des véritables interactions client qui peuvent leur servir de support, ils peuvent étoffer leurs ressources de formation et de coaching en demandant à l'IA générative de créer des exemples de dialogues et de scénarios complexes de traitement des demandes clients.
Analyse de sentiment
L'analyse de sentiment ou sentiment analysis est aussi l'une des nombreuses possibilités offertes par l'IA générative. Les modèles génératifs peuvent analyser des commentaires, des transcriptions d'appels, le feedback des clients afin d'évaluer leur ressenti et leur opinion à propos de votre service ou produit. Un tel outil permet de mieux orienter les améliorations à apporter au produit en question.
Ringover a d'ailleurs développé un outil alimenté par l'IA et doté de fonctionnalités d'analyse de sentiments. Il s'agit d'Empower. La solution est capable d'effectuer une analyse du sentiment des interlocuteurs, de transcrire automatiquement des conversations audio en texte et même de traduire ces transcriptions dans 3 langues (français, anglais, espagnol). Cette dernière caractéristique conviendra particulièrement aux équipes internationales.
Découvrez Empower en vidéo :
Pour aller plus loin dans la thématique de l'IA générative au service de la relation client, consultez notre article sur les meilleurs prompts ChatGPT pour le service client.
Quels sont les avantages de l'IA générative ?
L'intelligence artificielle générative présente différents avantages pour les entreprises. Comme indiqué plus haut, elle est capable de créer du nouveau contenu et ne se contente pas de répliquer du contenu déjà existant.
Elle génère des contenus originaux et de qualité
L'avantage le plus connu de l'IA générative, grâce à son amélioration constante, est la possibilité de créer des contenus originaux avec un langage naturel et cohérent. Cela est très utile pour les personnes créatives qui doivent créer de grands volumes de contenu original par jour. Grâce à l'IA générative, ils peuvent mieux optimiser leur temps et, par exemple, réadapter le résultat final généré par l'IA pour l'adapter au pipeline créatif de l'entreprise.
Stimuler la créativité
En lien avec le premier (et principal) avantage, l'IA générative vous aide à créer toutes sortes de contenus originaux en peu de temps. Vous pouvez obtenir du texte, des images, des vidéos, des graphiques ou de la musique presque immédiatement. Vous gagnez ainsi un temps précieux.
Gagner en efficacité
En économisant le temps normalement consacré à la création d'articles, vous gagnez en efficacité dans d'autres tâches auxquelles vous pouvez consacrer le temps nécessaire. De plus, saviez-vous que vous pouvez "entraîner" votre outil de modélisation générative pour qu'il finisse par utiliser le style dont vous avez besoin ? C'est particulièrement utile lorsque vous devez créer des images ou des vidéos d'entreprise. Vous obtiendrez de votre outil qu'il crée le contenu que vous souhaitez avec une ressemblance étroite avec le style de votre entreprise.
Faciliter la prise de décision
Pouvoir accéder à d'autres types de créativité générés par les outils d'IA signifie également avoir accès à d'autres points de vue (même s'ils proviennent d'un outil d'IA). Mais c'est une réalité. Lire une autre façon d'écrire un article, de créer une image ou de synthétiser un texte permet d'avoir une vision plus large du sujet sur lequel on travaille.
Faire des économies
Selon une étude de Boston Consulting (BCG), l'IA générative permettra d'économiser jusqu'à 60 % pour les centres d'appels outbound et de service à la clientèle. Les progrès du NLP (Natural Language Processing) ou traitement du langage naturel permettent de produire un texte cohérent et de qualité dans différentes langues, ce qui a considérablement amélioré les applications de chatbot, la traduction simultanée des conversations et la transcription audio en texte. L'intelligence artificielle dans le service client ajoute cette valeur différentielle de contenu de qualité et de réponses rapides et complètes dont votre entreprise a besoin.
Améliorer le ciblage
L'intelligence artificielle générative peut également être utilisée dans des applications qui recommandent des produits de manière beaucoup plus personnalisée, ce qui est parfait pour les campagnes de marketing ou les campagnes d'e-mailing. Un contenu ciblé grâce aux informations collectées sur les intérêts et les préférences de vos clients et prospects.
Inconvénients : tout n'est pas rose avec l'IA générative
Les modèles génératifs présentent de nombreux avantages. Nous sommes d'accord sur ce point. Cependant, nous ne devons pas oublier qu'il existe encore aujourd'hui un certain nombre de limitations importantes :
Comme nous l'avons déjà mentionné, l'IA générative est un modèle d'intelligence artificielle qui doit être entraîné à apprendre petit à petit afin de générer un contenu beaucoup plus complet et fidèle au résultat attendu. Cela peut signifier que le texte résultant peut être biaisé ou susceptible d'induire en erreur.
Il convient également de garder à l'esprit l'absence d'un cadre juridique clair entourant les créations réalisées par les modèles génératifs. Cela suscite des préoccupations éthiques car la propriété intellectuelle du contenu est inexistante.
À cela s'ajoute le risque de désinformation dans la mesure où le lecteur récupère des informations émanant d'une source inconnue. Les modèles comme ChatGPT par exemple ne citent pas leur source.
Quels sont les différents types d'IA ?
Il convient de garder à l'esprit que l'intelligence artificielle est une technologie en constante évolution. On distingue aujourd'hui 3 grands types d'IA.
Artificial Narrow Intelligence (ANI) ou intelligence artificielle étroite
Elle est appelée ainsi parce qu'il s'agit de l'IA la moins flexible de toutes. En d'autres termes, il s'agit de systèmes d'IA dédiés à des tâches très spécifiques et limitées. Contrairement aux autres types d'intelligence artificielle, l'ANI est programmée pour exécuter une fonction particulière, ne dispose pas d'une mémoire illimitée et se caractérise par le fait qu'elle simule le comportement humain plutôt qu'elle ne le reproduit. On trouve ce type d'intelligence dans Les assistants vocaux, tels que Siri ou Alexa, Les recommandations de produits, et la reconnaissance faciale.
Intelligence générale artificielle (IGA) :
Contrairement à l'intelligence artificielle étroite, qui ne se consacre qu'à une seule tâche, l'intelligence générale artificielle est conçue pour être multitâche. De plus, l'IGA ne se contente pas de simuler le comportement humain, mais tente de se hisser au niveau de l'intelligence humaine : comprendre, apprendre et appliquer les différents comportements et décisions des personnes.
IA d'apprentissage automatique : comme son nom l'indique, ce type d'IA est capable d'apprendre en permanence au fur et à mesure qu'elle acquiert des données. Il s'agit d'une branche de l'IA qui travaille avec des arbres de décision et des algorithmes de régression. Cette catégorie comprend l'apprentissage supervisé (apprentissage à l'aide d'exemples), l'apprentissage non supervisé (capable de trouver des modèles dans les données sans l'aide d'étiquettes) et l'apprentissage par renforcement (interagit avec son environnement).
Super-intelligence artificielle
La super-intelligence artificielle est l'objectif que les chercheurs espèrent atteindre d'ici quelques décennies. Cette intelligence améliorée et "évoluée" sera non seulement capable d'effectuer les mêmes tâches que les humains, mais finira par surpasser l'intelligence humaine. Cela peut sembler relever de la science-fiction mais, comme le révèle une étude de la Harvard Science Review, la communauté scientifique estime que la super-intelligence artificielle pourrait être une réalité bien plus tôt que prévu.
Mais où en sommes-nous aujourd'hui ?Pour l'heure, la super-intelligence artificielle ne relève que de l'hypothèse. Aujourd'hui nous n'en sommes qu'au niveau 1, c'est-à-dire au niveau de l'intelligence artificielle étroite. Le second palier n'a pas encore été franchi ; même si les modèles génératifs comme ceux utilisés par ChatGPT affichent des performances époustouflantes, la marche vers les prochains types d'IA est encore très haute.
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