L’intelligence artificielle générative, ou IAG, est une branche de l’IA en mesure de produire de la création de contenu. Elle génère notamment des textes, des images, des vidéos ou encore de la musique, en suivant les instructions transmises par l’homme. Afin d’imiter l’intelligence humaine, elle est capable d’utiliser un langage naturel, de produire une image très réaliste, etc. Il est possible d’apprendre de nouvelles choses à l’IA générative pour l’aider à générer de nouveaux contenus spécialisés.

Le fonctionnement de l’intelligence artificielle générative repose sur un modèle de machine learning (ML). Il apprend les schémas, les structures, les relations et les associations dans les données qui lui sont fournies : textes issus d’Internet, etc. L’IA est élaborée avec un grand ensemble de données d’entraînement. Ensuite, ChatGPT et les autres IA génératives utilisent ce qu’elles ont appris pour créer de nouveaux contenus uniques. Ils s’appuient, en plus, sur toutes les nouvelles données qui leur sont confiées. Leur approche leur permet d’apprendre les concepts scientifiques, l’art, etc.

Dans le monde de l’entreprise, l’utilisation de l’IA présente de nombreux intérêts. Sa mise en œuvre est aussi utile dans le secteur technologique que pour l’amélioration des systèmes de sécurité ou le développement de produits. Avec l’adoption de l’IA, c’est une véritable transformation digitale que connaissent les entreprises. Elles profitent ainsi de ses avantages considérables :

• automatisation des tâches répétitives pour soulager les employés ;
• amélioration et personnalisation de l’expérience utilisateur sur leur site ou dans leurs outils ;
• gains de productivité ;
• diminution du temps et du coût de développement de nouveaux produits ;
• aide à la prise de décision grâce à des modèles d’IA générative élaborés.

Cette nouvelle forme d’intelligence artificielle fait entrer les entreprises dans une nouvelle ère : elle est une alliée de taille pour la réussite des sociétés de toutes tailles. De nombreux cas d’usage se rencontrent alors de plus en plus fréquemment, au service des travailleurs comme des clients.

Applications dans le domaine informatique

En matière d’informatique et d’ingénierie, l’IA générative est particulièrement performante. Comme pour le langage humain, elle apprend le fonctionnement de multiples langages informatiques et peut générer un code fonctionnel sur quelques instructions, ou bien transcrire un code dans un autre langage. Elle sert aussi à la rédaction de documentations techniques.

Se basant sur un raisonnement logique et sur un ensemble de connaissances qu’il est toujours possible d’étendre, l’intelligence artificielle générative facilite la conception d’une architecture logicielle efficace. Son travail peut servir de base, tenant compte de toutes les contraintes fonctionnelles délimitées par l’humain dans ses instructions.

L’automatisation du test de logiciels ou de portions de code est un autre cas d’usage des IA comme ChatGPT. Cela permet d’étendre la couverture des tests, mais aussi de simplifier l’ensemble du processus.

Applications dans les ressources humaines

Dans un processus d’embauche, l’IA générative participe à l’élaboration de questionnaires RH à destination des candidats, avant l’entretien d’embauche par exemple. Cela tient alors compte de la politique et des valeurs de l’entreprise. Elle peut aussi aider au remplissage automatique de certains documents, à la rédaction de fiches de poste, etc.

Par ailleurs, cette forme d’intelligence artificielle peut jouer un rôle central dans le recrutement. Les services RH peuvent s’appuyer sur elle afin d’analyser avec précision les profils de tous les candidats et débusquer ceux qui correspondent le mieux aux attentes. Par exemple, une IA générative est capable de procéder à un premier tri des CV reçus.

Pour les employés en poste, l’IA est capable de participer à l’analyse des performances. Elle vient en appui pour comprendre les éléments jouant sur la productivité ou le moral des travailleurs. Elle aide aussi à cibler les besoins de formation au sein des équipes.

Applications dans le marketing et le commerce

Pour ces domaines, l’IA générative est particulièrement intéressante. Elle permet aux petites structures, en particulier, de limiter les frais et de gagner du temps sur la rédaction de contenus ou le service clientèle. Par exemple, avec un passage à l’échelle, ces intelligences artificielles servent aux équipes marketing et commerciales pour :

• la création de chatbots de relation client, capables de répondre aux interrogations simples des clients à toute heure du jour et de la nuit, avec un taux de réponse amélioré ;
• la rédaction automatique d’e-mails personnalisés ;
• la génération de contenus marketing (textes publicitaires optimisés, images uniques, etc.) ;
• la rédaction de notices et guides d’utilisation ;
• l’identification de tendances de marché et de comportement des acheteurs afin de maximiser la réussite commerciale ;
• l’inspiration en matière de nouveautés (concepts, idées, produits, services, etc.) ;
• la personnalisation des offres, des recommandations, de l’interface et des placements publicitaires pour toucher davantage le client.

Applications pratiques pour l’optimisation du travail dans tous secteurs

De façon moins spécifique, dans de très nombreux emplois de bureau, l’IA générative permet d’automatiser des tâches administratives ou rédactionnelles pénibles. Par exemple, elle sert à automatiser les réponses aux e-mails de clients, fournisseurs, collaborateurs, etc. Elle sert aussi à la traduction automatique de textes ou à l’extraction de données d’intérêt.

Avec l’IA générative, les employés sont aussi en mesure de simplifier la mise en forme de présentations en amont d’une réunion ou d’un congrès, par exemple. Ils n’ont plus qu’à se concentrer sur l’essentiel : leur présentation orale.

Cette technologie s’avère aussi particulièrement utile pour trier une grande quantité de données ou de fichiers.

Grâce à cet outil intelligent à forte valeur ajoutée, les travailleurs se concentrent uniquement sur le cœur de leur activité. Ils consacrent leur temps et leur énergie à des tâches faisant appel aux capacités et à l’expertise humaines.

Applications dans le domaine domaine biomédical : qu’est-ce que la GENIA ?

L’IAG offre des opportunités pour les entreprises et les organismes de recherche du domaine biomédical. Le projet GENIA cible notamment l’analyse de textes biomédicaux, et l’extraction de certaines informations ciblées depuis ces sources. L’objectif général est alors de faciliter l’exploitation des nombreux articles de biologie et de médecine, dans le but de faciliter le travail de recherche dans ces domaines.

La formation des salariés à l’utilisation de l’IA

Pour que cet usage de l’IAG en entreprise devienne efficace et utile, il est essentiel de passer par la formation des salariés. En e-learning, il existe des modules sur étagère qui préparent à l’utilisation de l’IA générative en entreprise. Mais les plateformes LMS proposent aussi des solutions personnalisées, avec des approches adaptées aux besoins de chaque société. Mobile learning ou classe virtuelle, il est possible de combiner les solutions pour une offre de formation complète afin de préparer chacun à l’intégration d’une solution d’IA générative dans le travail quotidien.

Pour que l’intelligence artificielle générative présente un réel intérêt et serve l’entreprise, ce qu’elle crée doit être pertinent, exact et de qualité. La fiabilité est donc un enjeu de taille pour cet outil numérique. Si l’IAG est toujours capable de simuler avec naturel un langage humain, elle le fait cependant avec les connaissances à sa disposition. Si les données qui lui sont confiées sont biaisées, insuffisantes, erronées ou trop anciennes, cela doit être détecté et corrigé.

Un autre problème se pose en matière de contenu. L’IA générative sert aisément à la création de contenus malveillants ou volontairement trompeurs. La facilitation de ces activités frauduleuses questionne sur la mise en place de méthodes de détection. Cela représente un véritable enjeu à court terme et éveille de nombreux questionnements au sein de la société.

Sans vouloir générer volontairement un contenu inexact, le processus de création et les sources utilisées sont parfois difficiles à identifier. Aussi, l’interprétation du résultat fourni par l’IA reste un défi pour tous ses utilisateurs. En entreprise, il convient de bien contrôler cela : il en va de la crédibilité de la compagnie dans son ensemble.

Les entreprises confient à leur système d’IA générative des données privées, parfois des informations sensibles, afin qu’elle les traite. Naturellement, cela représente un risque en matière de sécurité des données. L’utilisation de l’IAG peut alors être source de fuite de données internes, mais aussi de données client. La sécurisation des données incombe en partie à l’entreprise qui doit alors réfléchir au meilleur moyen de le faire.

Sur le plan de la responsabilité, l’intégration de l’IA dans les processus d’entreprise soulève une problématique nouvelle. Les outils d’IA générative sont susceptibles de donner naissance à des contenus sortant du cadre juridique ou de prendre des décisions contraires à l’éthique, par exemple. Dans un tel cas de figure, qui est donc responsable ? Répondre à cette question fait partie des défis de l’usage de l’IA générative.