Les différences et les cas d’utilisation des technologies d’IA

Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) connaît un regain d’intérêt sans précédent grâce à d’importantes avancées technologiques. L’IA générative est utilisée pour générer du contenu nouveau : textes, images, vidéos, lignes de code, musique, etc. Quant à l’IA prédictive, elle est utilisée pour prédire les événements futurs. Le machine learning (ML) est intégré à tout cela.

Il y a quelques années, personne n’aurait demandé à un ordinateur de créer de toutes pièces une image ou une chanson. Les choses ont bien changé et de nombreuses organisations se demandent comment elles peuvent mettre à profit ces technologies pour booster leurs activités.

Que sont l’IA générative, l’IA prédictive et le machine learning ?

Que les choses soient claires : ces technologies ne s’opposent pas les unes aux autres. L’IA prédictive et l’IA générative reposent toutes deux sur le machine learning. Si l’IA générative utilise des modèles de ML pour créer du contenu, l’IA prédictive utilise le ML pour prédire et anticiper les besoins ou évènements futurs d’une entreprise.

Bien qu’elles utilisent toutes deux le ML et l’IA, leurs algorithmes fonctionnent différemment. Il existe évidemment des similarités dans la manière dont ces technologies peuvent être appliquées à des cas d’utilisation réels.

En quoi consiste l’IA générative et comment fonctionne-t-elle ?

L’IA générative est la force créative de l’IA. L’IA générative utilise le deep learning pour générer du contenu nouveau basé sur les données sur lesquelles elle est formée.

En quoi consiste l’IA prédictive et comment fonctionne-t-elle ?

L’IA prédictive joue un rôle plus terre à terre. Elle est centrée sur l’analyse des données et la réalisation de prévisions futures à partir de données historiques et actuelles. Le machine learning et les algorithmes sont la base mathématique de l’analyse prédictive.

Tableau comparatif de l’IA générative et de l’IA prédictive

Comparons l’IA générative à l’IA prédictive :

IA générative	IA prédictive
Création de contenus nouveaux.	Prévisions d’événements futurs.
Utilisé pour générer des images réalistes et autres contenus nouveaux.	Utilisé pour identifier des modèles et faire des prédictions.
Utilise des réseaux de neurones artificiels et le machine learning.	Utilise des modèles statistiques et des algorithmes de machine learning.

L’IA générative

L’IA générative excelle dans le domaine de la création.

Quelles sont les limites de l’IA générative ?

Les technologies d’IA générative sont formées sur un ensemble de données et ne peuvent générer un contenu que sur la seule base des informations qu’elles reçoivent. Les risques liés l’utilisation de l’IA générative concernent essentiellement l’utilisation de données de mauvaise qualité ou l’utilisation sans licence de matériels protégés par copyright, ce qui peut conduire à une violation des droits de propriété intellectuelle, à des atteintes au droit à la vie privée, à des biais et à des cas de non-conformité.

Pour atténuer ces risques, les organisations utilisant l’IA générative doivent élaborer des normes de gouvernance de l’IA, en particulier celles opérant dans des secteurs fortement réglementés tels que les services financiers ou la santé. Assurer la conformité de l’IA permettra de prévenir les violations de données, les cas de non-conformité et ainsi les sanctions et pénalités.

Quels sont les avantages de l’IA générative ?

Les outils d’IA générative sont conçus pour inspirer le travail des écrivains, designers, artistes, codeurs et musiciens – et non pour le remplacer. Ils servent à accélérer le processus créatif et à amener la réflexion vers des idées nouvelles ou différentes. Toute organisation souhaitant utiliser ces outils doit d’abord réfléchir à la manière dont elle doit se préparer à l’IA générative.

Les futures utilisations de l’IA aboutiront aux avantages suivants :

• Personnalisation de l’expérience client
• Résolution des problèmes
• Automatisation adaptative
• Simulations et tests
• Expérimentation dans la création de contenus

Quelles sont les applications de l’IA générative ?

Au-delà de la création de contenu, l’IA générative présente de nombreux cas d’utilisation métier. En appliquant l’IA générative à votre programme d’automatisation intelligente, vous pouvez optimiser et personnaliser davantage les processus automatisés. Les applications de l’IA générative incluent les secteurs suivants :

• Secteur bancaire et financier : l’IA générative peut analyser les données pour aider à tester les modèles de gestion du risque de crédit en générant de fausses données sur lesquelles les modèles de risque sont testés.
• Santé : la lecture d’ensembles de données de santé volumineux et non structurés, comme ceux des dossiers de santé électroniques (DSE), peut être sujette aux erreurs, mais l’IA générative peut analyser ces données rapidement et identifier toute anomalie en début de processus, ce qui peut faciliter les diagnostics précoces et l’élaboration de protocoles de soins personnalisés.
• Informatique : le développement de logiciels assisté par l’IA accélère les progrès pour les informaticiens. Excellent outil de génération de code, l’IA générative peut améliorer et accélérer le développement logiciel, réduire les erreurs et optimiser la correction des bogues.

• Création de rapports environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) : l’IA générative peut collecter et interpréter les données de scope 1, 2 et 3 pour donner aux entreprises plus de visibilité sur leur impact ESG et les aider à élaborer des rapports plus précis.
• Service client : non seulement l’IA générative accélère le traitement des requêtes client grâce aux chatbots de traitement du langage naturel (NLP), mais elle peut extraire des informations clés de ses conversations avec les clients pour aider les agents à en tenir compte dans leurs futures interactions avec les clients.

Découvrez d’autres cas d’utilisation de l’IA générative pour étendre la puissance de l’automatisation.

L’IA prédictive

Comme son nom l’indique, l’IA prédictive établit des prédictions.

Quelles sont les limites de l’IA prédictive ?

L’IA prédictive s’entraînant sur de grandes quantités de données dans le but de faire des prévisions, des données insuffisantes ou inexactes peuvent nuire à son efficacité. Quand bien même elle disposerait d’un grand volume de données, l’IA prédictive n’est pas douée d’un don de voyance. Elle peut établir des prédictions basées sur les modèles et les tendances qu’elle connaît, mais aucun événement futur ne peut être prédit avec une certitude absolue. Toute organisation utilisant cette technologie doit garder à l’esprit que, comme pour toute chose, la technologie a ses limites.

Quels sont les avantages de l’IA prédictive ?

Les modèles d’IA prédictive sont conçus pour accélérer la prise de décision en aidant les entreprises à prendre des décisions précises et éclairées. L’IA prédictive analyse les modèles et fait des prédictions en identifiant les anomalies dans les données pour anticiper les événements futurs. Les entreprises peuvent laisser la collecte et l’analyse des données à l’IA prédictive pour se concentrer sur la prise de décision stratégique.

Quelles sont les applications de l’IA prédictive ?

L’IA prédictive peut être appliquée aux fins suivantes :

• Diagnostics médicaux : l’IA prédictive existe déjà dans le domaine de la santé ; elle participe à la prévention des épidémies et à l’identification des patients à risque. Elle est de plus en plus utilisée dans le diagnostic des maladies et pour améliorer le pronostic et les programmes de soin des patients. L’IA établit un diagnostic en recherchant des patients de même profil (même âge et poids, par exemple) présentant des symptômes et des affections sous-jacentes similaires.
• Détection de la fraude : en analysant les modèles et tendances, l’IA prédictive peut identifier plus tôt les activités potentiellement frauduleuses, par exemple en signalant l’utilisation d’un appareil non connu ou un accès depuis un nouvel emplacement.
• Prévisions financières : les modèles d’IA prédictive extraient des données financières historiques d’un vaste ensemble de données pour prédire les tendances des marchés boursiers, les risques et les opportunités d’investissement. L’IA prédictive améliore la précision des prévisions et la prise de décision financière.
• Analyse du comportement client : l’IA prédictive peut utiliser les données client telles que l’historique d’achat et les modèles de comportement d’achat pour prédire leurs futurs achats, ce qui peut aider les entreprises à mieux gérer leurs stocks et leurs opérations de chaîne logistique (prévisions de la demande).

L’automatisation assistée par l’IA

L’automatisation intelligente vise à gagner du temps, réaliser des économies et optimiser les processus pour réduire le gaspillage. Avec les progrès des technologies d’IA, ces capacités continueront de se développer à mesure que vous automatiserez des processus plus complexes ainsi que davantage de processus de bout en bout.

De plus en plus d’entreprises réfléchissent actuellement à la façon dont elles peuvent automatiser davantage. Lisez notre e-book pour découvrir comment vous pouvez dynamiser l’automatisation intelligente grâce à l’IA générative.

Tableau des technologies

Besoin d’un récapitulatif ? L’essentiel est dans ce tableau :

Intelligence artificielle (IA)	Imite l’intelligence humaine pour résoudre des problèmes.
IA prédictive	Encore appelée « analyse prédictive », l’IA prédictive utilise des algorithmes de machine learning basés sur des données historiques pour identifier des modèles et tendances, faire des prédictions et prévoir les tendances.
IA générative	Utilise un algorithme sophistiqué pour créer de nouveaux contenus (texte, images, vidéo, audio, etc.) à partir d’invites en langage naturel.
Machine learning (ML)	Branche de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter les fonctions d’apprentissage humaines, en s’améliorant sans cesse.
Traitement du langage naturel (NLP)	Technologie ML qui synthétise le langage humain naturel.
Automatisation cognitive	L’automatisation cognitive, autre terme pour désigner l’automatisation intelligente, imite le comportement et l’intelligence humains pour faciliter la prise de décision et effectuer des tâches complexes.
Gestion des processus métier (BPM)	Outil permettant aux entreprises d’automatiser, de gérer et d’optimiser leurs processus.
Automatisation robotisée des processus (RPA)	Imite la capacité humaine à effectuer des tâches.
Automatisation intelligente (AI)	Associe les technologies BPM, IA et RPA pour automatiser les processus.