Le buzz autour de l’IA générative est indéniable. Sans doute le sujet le plus brûlant en informatique à l’heure actuelle, l’IA générative a été saluée comme la solution au travail répétitif, un assistant d’IA omniprésent, une nouvelle façon d’aborder la conception, et bien plus encore. Les chefs d’entreprise du monde entier se demandent comment tirer parti de cette technologie passionnante et se positionner en avance sur ce qui semble être une floraison d’innovations.
Ces dirigeants avant-gardistes pourraient se poser des questions clés, telles que :
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones pour apprendre des modèles et des relations dans les données, puis générer de nouvelles données similaires à l'original. En fonctionnant de cette manière, l’IA générative peut créer un large éventail de résultats, notamment du texte, des images, de la musique et même des vidéos.
Le succès de tels programmes dépend de la qualité et de la taille de l’ensemble de données utilisé pour la formation ainsi que de la complexité du réseau neuronal sur lequel l’IA est basée. Avec de vastes ensembles de données de haute qualité et des réseaux neuronaux complexes, l’IA générative peut produire des résultats très réalistes et convaincants, pratiquement impossibles à distinguer des données générées par l’homme.
À quoi peut servir l’IA générative ?
Il existe de nombreuses façons d’appliquer les programmes d’IA générative, mais d’une manière générale, ils sont utiles dans toute situation nécessitant la création de contenu basé sur un modèle ou un cadre préexistant. Par exemple, l’IA générative peut être utilisée pour créer des supports marketing destinés à un public connu et compris, cartographier rapidement les tendances avec des données et des paramètres donnés et proposer de nouvelles conceptions de médicaments, d’outils et de structures dans le cadre d’un ensemble d’exigences.
Cependant, il existe plusieurs applications de l’IA générative au-delà de la création de contenu. Les programmes d’IA générative peuvent également être utilisés pour personnaliser les offres ou services commerciaux en proposant des recommandations de produits ou en jetant les bases de chatbots et d’assistants en ligne plus efficaces. L’IA générative peut détecter la fraude en observant les modèles et en signalant les comportements suspects. Dans le même esprit, ces programmes peuvent évaluer les risques et proposer des prévisions pour aider les entreprises à planifier ou à prendre des décisions stratégiques.
Enfin, l’IA générative pourrait être utile dans la planification, la stratégie et la prise de décision. Par exemple, ces programmes peuvent offrir de nouvelles façons d’optimiser la chaîne d’approvisionnement ou les pipelines. En raison de sa capacité de reconnaissance de formes, l'IA générative est appliquée aux situations médicales et aux diagnostics, aidant les prestataires à prédire la probabilité de certaines conditions sur la base des données des patients et à fournir de meilleurs soins individualisés. L'IA générative pourrait aider à planifier des voyages d'affaires, à définir des horaires de travail et à améliorer la traduction en temps réel dans les relations professionnelles ou dans la vie de loisirs.
En bref, les utilisations potentielles de l’IA générative sont variées et diverses, limitées uniquement par l’imagination humaine nécessaire pour les conceptualiser.
Voici quelques idées sur la manière dont l’IA générative pourrait être appliquée à des secteurs spécifiques :
Juridique et Financier
- Résumé du document: L'IA générative pourrait être utilisée pour lire des contrats et de longs documents juridiques, résumant les points clés ou mettant en évidence les changements lors de la négociation contractuelle. De même, l’IA générative pourrait être utilisée pour rédiger rapidement des contrats de base ou des documents juridiques sur la base de modèles prédéfinis et de données d’entrée.
- Agrégation d'informations : Tout en effectuant une diligence raisonnable, l’IA générative peut condenser d’importants volumes de recherche en documents facilement digestibles, permettant ainsi aux avocats ou aux investisseurs de prendre des décisions plus rapidement.
- Prédictions éclairées : Les suppositions calculées, que ce soit dans les affaires juridiques ou dans les résultats financiers, sont un aspect important de la réussite en affaires. En raison de sa capacité de reconnaissance de formes, l’IA générative peut être utilisée pour analyser les tendances, les données historiques et d’autres facteurs pertinents afin de faire des prédictions, d’identifier les risques et de mettre en évidence les opportunités.
Voyages et transports
- Optimisation des itinéraires : L'industrie du camionnage est une facette importante de l'économie américaine, confrontée à une pénurie croissante de chauffeurs et d'opérateurs. L'IA générative pourrait aider en optimisant les itinéraires de déplacement et la chaîne d'approvisionnement, aidant ainsi la main-d'œuvre existante et les flottes de véhicules à fonctionner plus efficacement.
- Planification du voyage : La planification des voyages est un exemple de la promesse de personnalisation de l’IA générative. Des programmes d'IA générative sur mesure pourraient créer des itinéraires, fournir des recommandations de vols et d'hébergement, et surveiller les conditions environnementales pour ajuster les voyages en fonction des conditions météorologiques.
- Maintenance prédictive: Les voyages et le transport dépendent du bon entretien du véhicule utilisé, qu'il s'agisse de camions ou d'avions. Mais avec la pénurie de main-d'œuvre, il peut être difficile de rester maître de l'entretien. C'est pourquoi l'IA générative peut être appliquée pour prédire les pannes d'équipement et les besoins de maintenance en analysant les données des capteurs et des équipements de surveillance, évitant ainsi les problèmes, les temps d'arrêt imprévus et les coûts de maintenance imprévus.
Gaz de pétrole
- Exploration, prospection & modélisation : Le forage est l'une des premières étapes de la production de pétrole ou de gaz. Il est donc important de trouver de bons réservoirs de ressources naturelles avant de commencer ce processus coûteux et dangereux. L'IA générative peut aider de plusieurs manières en modélisant les réservoirs souterrains pour prédire les propriétés, en analysant les données géologiques pour identifier les réserves potentielles de gaz et en optimisant les sites de forage pour un rendement maximal et un impact environnemental minimal.
- La gestion d'actifs: Les grandes sociétés pétrolières et gazières disposent d’une multitude d’actifs, notamment de la machinerie lourde, des pipelines, des puits, des raffineries et du personnel. Pour suivre toutes ces pièces mobiles, les programmes d’IA générative peuvent surveiller les équipements, optimiser la chaîne d’approvisionnement, identifier les améliorations potentielles des calendriers de production et aider le personnel de direction.
- Surveillance de la sécurité : Une grande partie du travail effectué par les employés des sociétés pétrolières et gazières est physique, risqué et se déroule dans des endroits éloignés et dangereux. L'IA générative peut assurer la sécurité du personnel en analysant les données environnementales telles que les conditions météorologiques pour prédire les problèmes, en apportant les améliorations recommandées aux règles de sécurité et en identifiant les dangers potentiels grâce aux capteurs d'équipement et aux données d'observation.
Soins de santé
- Diagnostic et évaluation des risques : Comme mentionné précédemment, la reconnaissance de formes de l'IA générative pourrait être appliquée en médecine en aidant les prestataires de soins de santé à évaluer le risque d'un patient donné de certaines affections et à traiter ce patient de manière préventive en fonction de son profil de santé personnalisé. L’IA générative peut également être utile pour proposer des suggestions de diagnostic basées sur les symptômes, notamment dans le cas de maladies rares ou complexes.
- Résumer les notes cliniques : Les notes cliniques sont une question notoirement épineuse dans le domaine de la santé, tant du côté de leur rédaction que de leur déchiffrement. Les prestataires passent une grande partie de leur temps à prendre des notes, et les chercheurs et les administrateurs ont souvent du mal à les comprendre. L'IA générative pourrait être une solution à ce problème, à la fois en aidant les prestataires à résumer rapidement les visites et en regroupant les informations disponibles dans les bases de données médicales dans un format digestible.
- Triage amélioré : Avec la pénurie imminente de personnel dans le secteur des soins de santé, le temps d’attente dans les salles d’urgence va certainement s’allonger, mettant des vies en danger et laissant les patients vulnérables sans surveillance. L'IA générative pourrait améliorer les systèmes de triage des urgences et minimiser la charge du personnel de santé en interagissant avec les patients entrants, en évaluant le risque de problèmes immédiats et potentiellement mortels et en surveillant les individus les moins immédiats mais non moins importants pendant qu'ils attendent.
Fabrication
- Conception inversée : Tout au long de l'histoire, un outil ou une pièce a été créé par essais et erreurs, avec diverses configurations testées afin que la version la plus utile puisse être sélectionnée. Cependant, l'IA générative offre une nouvelle façon de conceptualiser ce processus appelée conception inverse, dans laquelle le système d'IA reçoit un ensemble d'exigences, puis conçoit un outil, une pièce, un matériau ou un élément spécifiquement pour le rôle prévu. Cela rationalisera la production et réduira les processus inefficaces, longs et coûteux.
- Contrôle de qualité: Il existe déjà des systèmes de vision qui surveillent la production dans certaines usines et surveillent les produits défectueux. Mais l’IA générative pourrait apporter d’énormes améliorations à ces systèmes, en offrant des moyens plus intelligents, plus rapides et plus agiles de garantir la qualité et également de formuler des recommandations sur la manière de prévenir les problèmes de qualité.
- Optimisation du système : Dans le même ordre d'idées, l'IA générative offre de nombreuses façons d'optimiser les usines de fabrication, les usines ou les environnements en analysant les données sur les performances des équipements, en marquant les inefficacités et en proposant des recommandations sur la façon de réduire les déchets.
Administration & RH
- Formation personnalisée : Même s’il existe une pénurie généralisée de main-d’œuvre dans presque tous les secteurs, recruter de nouveaux employés peut s’avérer difficile en raison du temps et des heures de travail nécessaires à leur formation. En raison de sa nature personnalisable, l'IA générative pourrait fournir un moyen de former les nouvelles recrues rapidement et efficacement en créant un contenu qui leur est spécifique en fonction des paramètres du poste et du parcours de l'individu.
- Augmentation des tâches de bas niveau et répétitives : Quiconque travaille dans un bureau sait combien de temps est consacré aux e-mails, à la planification et à d'autres petites tâches qui détournent l'attention de la mission principale d'un travail donné. Un cas d’utilisation passionnant de l’IA générative consiste à automatiser une grande partie du travail que les employés considèrent comme « ennuyeux », permettant aux travailleurs de se concentrer sur les tâches plus stimulantes et dynamiques intellectuellement qu’ils aiment.
- Référencement et marketing : Les emplois administratifs comportent souvent un aspect de relations publiques, soit envers les employés en interne, soit envers le marché/le monde. L'IA générative peut être utile pour aider à créer des supports tels que des dépliants, des publicités sur les réseaux sociaux, des présentations et des articles de blog ; identifier les opportunités d'optimisation du référencement ; traduire les campagnes dans d'autres langues ; et généralement aider à diffuser des informations importantes sur l’entreprise et son message.
Divertissement
- Aide au brainstorming : Malgré l’image popularisée d’un créatif vivant seul dans les bois, la production de divertissement est le plus souvent un processus collaboratif. Les écrivains et les artistes ont besoin de quelque chose pour faire rebondir leurs idées ou d'une aide pour clarifier leur vision. Les programmes d'IA générative tels que ChatGPT peuvent aider en créant des ébauches, des scripts et des premières ébauches d'idées avec lesquelles les créatifs peuvent travailler, accélérant le processus de brainstorming et aidant les artistes à manifester leur vision rapidement et efficacement.
- Personnalisation du contenu : Au-delà des mécanismes actuels qui recommandent le contenu par genre, l'IA générative pourrait offrir une toute nouvelle opportunité de contenu entièrement personnalisé, tel que des images, de la musique et même des émissions ou des films adaptés aux goûts spécifiques d'un consommateur donné, maximisant ainsi son intérêt et améliorant le retour sur investissement. .
- Effets spéciaux: Actuellement, la création d’effets spéciaux dans les films, les émissions de télévision et les jeux prend beaucoup de temps et coûte cher. Mais les programmes d'IA spécifiques au divertissement pourraient rapidement générer des personnages CGI, des animations ou simuler des effets complexes basés sur la physique de manière à accélérer la production, à mettre davantage de contenu sur le marché et à permettre aux concepteurs et aux artistes CGI d'en faire plus dans des délais limités.
Conclusion
Ce ne sont là que quelques exemples des vastes possibilités offertes par les programmes d’IA générative tels que DALL-E et ChatGPT. À mesure que ces algorithmes deviennent meilleurs, plus intelligents, plus rapides et plus fiables, il est facile d'imaginer comment ils pourraient s'intégrer dans la vie quotidienne, en aidant les employés dans des tâches facilement automatisées, en optimisant des réseaux vastes et complexes, en analysant les risques dans un large éventail de situations et en aidant les gens travaillent, jouent et apprennent.
Apprenez-en davantage sur le travail d’IA générative mené au CSAIL en vous connectant aux alliances CSAIL sur https://cap.csail.mit.edu/ ou en contactant Lori Glover, directrice générale de CSAIL Global Strategic Alliances, à lglover@mit.edu.