Vous avez probablement entendu le terme d’automatisation intelligente (AI) depuis un certain temps. Il s’agit d’une forme d’automatisation cognitive qui utilise la gestion des processus métier (BPM), l’intelligence artificielle (IA) et l’automatisation robotisée des processus (RPA) pour automatiser les flux de travail de bout en bout.

Aujourd’hui, avec l’émergence de l’IA générative, les organisations cherchent comment utiliser les nouvelles technologies avec leurs solutions d’automatisation existantes pour obtenir une meilleure valeur tout en maintenant la conformité et la gouvernance de l’IA.

Alors que l’automatisation de l’IA traditionnelle se dote d’un nouveau moteur, nous allons nous pencher sur les composants qui font avancer la voiture. Mais d’abord, ouvrons le manuel :

• L’IA générative peut générer du contenu tel que des images, des vidéos et du texte à partir de ses données d’entraînement.
• La RPA peut imiter les actions humaines pour effectuer des tâches répétitives basées sur des règles.
• Les systèmes d’IA simulent l’intelligence humaine pour prendre des décisions.
• La BPM orchestre les systèmes, les collaborateurs et les agents virtuels.
• Les algorithmes de machine learning peuvent apprendre à partir des données.
• Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-ensemble de l’IA qui traite le langage humain, permettant aux assistants virtuels ou aux chatbots IA de communiquer avec les personnes.

Nous avons comparé l’IA générative à l’IA prédictive. Nous nous sommes également penchés sur la RPA et le machine learning (ML), ainsi que sur la manière de se préparer à l’IA générative. Voyons maintenant comment l’IA générative et le machine learning fonctionnent séparément et au sein d’un système. Dans ce guide, nous vous apprendrons :

• Comment l’IA générative et le ML peuvent collaborer.
• Les différences entre l’IA générative et le ML.
• Comment appliquer le ML pour améliorer les processus métier.

L’IA générative est-elle la même chose que le machine learning ?

Le ML est un composant de l’IA générative.

Si l’automatisation intelligente (IA) est la voiture, le machine learning (ML) est le nouveau conducteur qui utilise le GPS pour l’aider à se diriger dans la bonne direction. Considérez le GPS comme votre grand modèle de langage (LLM) dans lequel vous entraînez vos modèles d’IA générative sur de grands ensembles de données. Des données d’entraînement de bonne qualité garantissent que votre voiture ne prend pas un mauvais virage ou ne se retrouve pas au bord d’une falaise.

Ce qu’il y a de bien avec le ML, c’est qu’il apprend des expériences passées. À l’instar du nouveau conducteur, plus votre machine passe de temps sur la route et dans les mêmes zones, plus elle peut trouver de nouveaux itinéraires plus rapides par elle-même.

Ajoutez à cela l’IA générative et vous obtenez une voiture autonome. L’IA générative prend le contrôle de l’ordinateur de la voiture et apprend les meilleurs itinéraires comme le conducteur, sans nécessiter d’intervention humaine. Ensuite, devinez ce que le conducteur peut faire : lire un livre, répondre à un appel professionnel ou faire une sieste (à terme, nous l’espérons, car la technologie n’est pas encore tout à fait au point pour les voitures autonomes).

Quelle est la différence entre le machine learning et l’IA générative ?

Le machine learning est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour analyser les données et en tirer des enseignements, puis faire des prédictions et prendre des décisions éclairées en fonction de ces données. Avec le ML, vous n’avez pas besoin de programmer explicitement chaque règle pour indiquer à votre ordinateur comment se comporter. Les algorithmes de ML apprennent et s’améliorent automatiquement à partir de leur expérience en utilisant des techniques statistiques pour identifier des modèles et trouver des relations entre les intrants et les extrants.

L’IA générative, quant à elle, est une branche de l’IA qui utilise des techniques d’apprentissage automatique pour créer de nouveaux contenus. Les modèles d’IA générative peuvent apprendre des modèles et des relations dans un jeu de données suffisamment bien pour créer de nouvelles données qui ressemblent aux données d’entraînement.

En d’autres termes, l’IA générative se concentre sur la création tandis que le ML est axé sur l’apprentissage. Et le ML aide l’IA générative à faire son travail.

Quels sont les cas d’utilisation de l’IA générative ?

Faisons le plein de carburant et explorons quelques cas d’utilisation de l’industrie sur la route.

• Marketing : Celui-ci arrive en tête dans l’esprit de la plupart des gens. L’IA générative peut créer des images, des vidéos ou de la musique, et même donner des idées aux designers en les aidant à créer des logos et des designs.
• Soins de santé : Permet aux cliniciens d’établir un diagnostic précoce du patient en aidant les radiologues à détecter les taches cancéreuses sur les images médicales. L’IA générative est bien équipée pour lire des données volumineuses et non structurées afin d’identifier les anomalies plus rapidement et mieux qu’un humain.
• Secteur bancaire et financier : Aide les professionnels de la finance à détecter les fraudes à un stade précoce ou à gérer leurs portefeuilles.
• Technologies de l’information : Permet aux développeurs de coder plus rapidement grâce à l’IA générative en générant du code à l’aide d’une vaste base de données de techniques de programmation.

Vous voulez en savoir plus  ? Lisez notre blog sur les cas d’utilisation de l’IA générative.

Quels sont les avantages de l’IA générative ?

Nous allons voir cette définition s’étendre considérablement dans les années à venir, mais voici quelques-uns des avantages de l’IA générative :

• Stimule la créativité : L’IA générative stimule la créativité humaine en proposant de nouvelles idées basées sur des invites. Elle peut inspirer la créativité par la diversité de ses résultats.
• Automatise les tâches ennuyeuses : Avec l’automatisation intelligente en tant qu’adaptateur de processus sécurisé de l’IA générative, vous pouvez automatiser les tâches répétitives et donc faire gagner du temps et économiser des ressources à votre organisation.
• Économise de l’argent : L’IA générative peut rationaliser les flux de travail afin de réduire les frais généraux et d’allouer les ressources plus efficacement.
• Synthétise les données : L’IA générative peut générer des données synthétiques pour compléter des ensembles de données existants ou simuler des scénarios d’entraînement de modèles d’IA.
• Améliore la prise de décision : L’IA générative peut fournir des informations, des recommandations et même des options alternatives pour appuyer la prise de décision. Elle peut même générer des simulations, des prévisions et des scénarios.

Quels sont les cas d’utilisation du machine learning ?

Le ML existe depuis un certain temps et fonctionne dans tous les secteurs d’activité pour améliorer les processus métier et optimiser le travail. Concrètement, quelles sont les applications du machine learning ?

• Reconnaissance d’image : Le ML peut identifier des objets, des personnes ou des scènes pour des applications telles que la reconnaissance faciale dans la surveillance.
• Prédictions : Avant l’IA générative, les entreprises utilisaient le ML pour prévoir la demande, prédire les ventes et l’attrition des clients, et aider à gérer plus efficacement les stocks.
• Recommandations : Le ML peut fournir des recommandations de produits personnalisées pour les acheteurs en ligne ou des recommandations musicales afin que les utilisateurs puissent écouter le contenu qu’ils aiment.
• Détection des anomalies : Grâce à sa capacité à analyser et à comprendre les tendances, le ML est conçu pour détecter les comportements inhabituels ou les valeurs aberrantes dans les données. Cela peut être utile pour détecter des fraudes dans le secteur financier ou des pannes d’équipement dans le secteur manufacturier.

Quels sont les avantages du machine learning ?

Le ML présente un potentiel considérable dans tous les secteurs et services. Utilisé conjointement avec l’AI, il permet d’aller encore plus loin.

• Identification facile des tendances et des modèles : Le ML peut analyser de grands volumes de données pour découvrir des tendances spécifiques qui pourraient ne pas être perçues par les humains. Cela aide les employés à faire leur travail plus efficacement et garantit des évaluations des données de qualité.
• Personnalisation : Le ML personnalise les expériences des utilisateurs en analysant leurs comportements, leurs préférences et leurs interactions et en leur offrant une expérience sur mesure en fonction de ces données.
• Efficacité et optimisation : Les algorithmes de ML optimisent les processus et les flux de travail en aidant à identifier les goulots d’étranglement et les inefficacités. Cela peut faciliter la tâche des organisations qui souhaitent automatiser leurs processus.
• Coûts réduits : À l’instar de l’IA générative, le ML peut également aider les entreprises à réduire leurs coûts en automatisant les tâches et en réduisant les dépenses opérationnelles.
• Évolutivité : Les systèmes de ML évoluent pour traiter de grands volumes de données et de bases d’utilisateurs, ce qui les rend adaptés aux entreprises de toutes tailles.
• Gestion des risques : Le ML peut contribuer à atténuer les risques en identifiant les activités potentiellement frauduleuses, en prédisant les défaillances et même en évaluant la solvabilité.

 Collaboration entre le machine learning et l’IA générative

L’IA générative intègre naturellement le ML pour fonctionner. C’est la prochaine évolution d’une technologie numérique de longue date. Les algorithmes de ML alimentent l’expérience personnelle en comprenant les schémas, et l’IA générative s’en sert pour synthétiser de nouveaux éléments.

Toc Toc Toc. Qui est là ? L’avenir

À bien des égards, le ML est un tremplin pour des technologies telles que l’IA générative (dans la mesure où il a également été absorbé dans le cadre plus large de l’IA générative). Dans quelques années, nous nous pencherons probablement sur une autre technologie cognitive et nous nous demanderons comment nous en sommes arrivés là. Dans un monde idéal, l’IA générative réunira les aspects humains et machine pour automatiser le travail que les gens ne devraient pas avoir à faire, et nous aidera à rester créatifs, innovants et intéressants.

L’objectif principal de l’automatisation intelligente et de l’IA générative est de continuer à alimenter une vision avant-gardiste. Et c’est ce que nous faisons chez SS&C Blue Prism. Nous pensons que la technologie n’a pas de limites et qu’elle n’est limitée que par l’imagination de l’homme (et de la machine). Là où nous en sommes aujourd’hui, ce sera très différent dans dix ans. C’est pourquoi nous encourageons les entreprises comme la vôtre à voir plus grand grâce à l’IA générative et à l’automatisation.