Carrefour de l’IA – Comment définir une stratégie d’IA efficace et responsable pour votre entreprise ?

Découvrez l’interview de Laurent Laforge, VP Customor success, Talkwalker et professeur en Social Media Marketing à l’ESCP, qui interviendra à l’occasion de notre Carrefour de l’IA.

DG, Membre du Comex… quelles priorités pour définir votre stratégie d’IA ?

Le point de départ est de bien comprendre ce qu’est l’IA pour bien la situer dans la stratégie de l’entreprise : c’est un ensemble d’outils qui peuvent se combiner en systèmes et ainsi former des technologies. Par exemple, “computer vision”, qui est un sous-domaine de l’IA, est la technologie qui permet de reconnaître des formes dans des images et vidéos. Elle utilise principalement deux outils : la convolution, qui permet d’extraire des informations de l’image (cette image contient des roues et des pédales), et les réseaux neuronaux, qui vont combiner ces informations et aboutir à une classification de l’image (cette image contient un vélo et non une moto).

Chaque outil a des cas d’usages et des limites. Il faut éviter le syndrome de la baguette magique : l’IA n’est pas l’outil magique qui résout tous les problèmes. Ce syndrome est renforcé par l’effet “wahou” de l’expérience que l’on peut avoir avec ChatGPT. Je me souviens d’un workshop que j’avais animé pour les cadres d’une grande banque française. L’un des participants, qui n’avait jamais utilisé ChatGPT, a généré, en quelques minutes de prompting, le texte d’une pièce de théâtre avec les héros préférés de sa fille. Il arrivait à peine à y croire !

Mais l’IA ne se réduit pas à ChatGPT. Donc, il est nécessaire de gagner des connaissances sur d’autres outils qui utilisent l’IA, et pas uniquement l’IA générative, dont on parle tant qu’elle finit par faire de l’ombre aux autres sous-domaines de l’IA. On peut citer par exemple:

• Les moteurs de recommandation, essentiels en e-commerce.
• Les systèmes de classification (machine learning, réseaux neuronaux, computer vision), aux domaines d’application multiples
• Les séries temporelles, qui permettent de prédire les évolutions futures d’une série avec un certain intervalle de confiance.

Donc, les bonnes questions à se poser sont :

1. Quel est le problème que je peux résoudre via l’IA ?
2. Ai-je dans mon entreprise des données qui pourraient être utilisées par une IA pour obtenir un résultat permettant de résoudre mon problème.

Quels outils incontournables doivent être utilisés ? Pour quels usages ?

Tout dépend des besoins et des objectifs. Il existe beaucoup de listes d’outils publiées par les earlyadopters de la generative AI.

Les chatbots super assistants sont souvent la clé d’entrée, de par leur facilité d’utilisation et la diversité de leurs cas d’usage. À ce titre, il n’y a pas que ChatGPT 4, il y a aussi Claude 3 (avec une approche intéressante en 3 sous-produits, du plus rapide / moins puissant, au moins rapide / plus puissant : Claude 3 Haiku, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Opus), Copilot de Microsoft et le français Mistral AI / Le Chat. Il est intéressant de noter que ces chatbots super assistants évoluent actuellement dans 3 directions simultanément :

1. Une plus grande spécialisation : des outils comme MyMap permettent de générer des mindmapping, des kanban charts à partir d’un prompt texte. Chez Talkwalker, nous avons développé Yeti, un assistant AI qui permet de faire des analyses sur un projet de social listening précis (par exemple, si vous êtes une marque de vêtements de sports et que vous regardez ce qui se dit en ligne sur votre marque et vos concurrents, vous pouvez demander à Yeti de vous résumer ce que pensent les influenceurs de ces marques).

2. Une évolution vers des utilisations multi-modales : de text to text, ils deviennent text to image, text to video (par exemple OpenAI est en train de lancer Sora), text to sound et même text to 3D.

3. Ils se complexifient en permettant de générer des déclinaisons d’eux-mêmes, les GPTs, personnalisées en fonction des utilisateurs. OpenAI permet ainsi aux abonnés de ChatGPT Plus de créer leur ChatGPT personnel, pour réaliser des tâches spécifiques, comme générer du code ou vous guider dans vos choix littéraires, ou répondre avec une certaine personnalité que vous aurez définie. D’après OpenAI, 3 millions de GPTs auraient été créés, et 159 000 sont publiés sur le ChatGPT store.

Enfin, c’est moins sexy et visuel que les chatbots, mais les datasets peuvent être intéressants pour entraîner des modèles d’IA pouvant répondre à des besoins spécifiques. Plusieurs entreprises proposent des datasets dans tous les secteurs (d’images de cancers du mélanome, à des données de ventes de sites e-commerce) : Kaggle, Hugging Face.

Quelques cas d’usages :

• Mieux gérer les risques (exemple : prédire le churn des clients),
• Gagner en productivité (exemple : super assistants, AI models: JPMorgan a par exemple développé un modèle d’IA pour l’analyse des cashflows qui réduit les traitements manuels de 90%),
• Prendre des décisions mieux informées (exemple : social listening),
• Améliorer la précision d’un diagnostic (financier, santé du client, médical),
• Idéation : faciliter la génération d’idées (production de contenus, conception de produits).

Avec quels garde-fous ?

In fine, ce sont les législateurs qui poseront les gardes fous. L’UE est à ce titre au premier plan avec l’AI Act, adopté par le Parlement Européen le 13 mars, qui sera mis en œuvre par un nouvel organisme : le European AI Office.

Mais en tant qu’utilisateurs d’outils IA :

• Mentionnez-le quand un de vos contenus a été généré par de l’IA.
• Gardez un esprit critique : le contenu que je lis a-t-il été généré par de l’IA ? Si oui par laquelle ?
• Ne copiez – collez pas les résultats d’une IA générative : relisez, retravaillez en améliorant le contenu. Ce n’est pas le pinceau qui fait le tableau, c’est le peintre qui tient le pinceau.

Au niveau des entreprises :

Lorsque vous utilisez des solutions SaaS d’IA, renseignez-vous sur les différentes technologies qui les composent et leur répartition entre ce qui est fait in-house et ce qui est intégré via d’autres providers. Il est aussi important de savoir, dans le cas d’envoi de données de votre entreprise :

• si ces données servent seulement d’input, ou bien si elles vont aussi servir à entraîner un modèle,
• où et comment ces données sont transmises et stockées.

Retrouvez Laurent Laforge lors du Carrefour de l’IA qui se tiendra jeudi 4 avril 2024 100% en visio-conférence et qui interviendra sur le thème de IA X Pilotage : DG, membre du Comex : comment améliorer votre efficacité au quotidien grâce à la maîtrise de l’IA (outils, tips) ?

Toutes les informations pour vous inscrire sans tarder au Carrefour de l’IA sont à retrouver ICI