jeudi, 18 juillet 2024

Faire passer l’IA générative des expériences à la production à fort impact

L’IA générative a révélé des avantages avérés pour les organisations. Mais par où commencer ? Dans ce VB Spotlight, des experts de Google, Capgemini et VentureBeat partagent le retour sur investissement réel que les entreprises de tous les marchés réalisent grâce à la génération AI, ainsi que des informations exploitables pour sa mise en œuvre à grande échelle et bien plus encore.

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L’IA générative a fait la une des journaux toute l’année, entraînant des changements radicaux dans les services à travers les processus et les éléments. Dans ce VB Spotlight, des professionnels du marché expliquent comment l’IA générative peut réconcilier les connaissances et les informations de votre entreprise, et pourquoi il est important de commencer à passer des expériences aux résultats du monde réel.

« Aujourd’hui, les conseils d’administration et les cadres supérieurs de toutes les entreprises se demandent comment l’IA générative va transformer l’entreprise dans laquelle elles vivent », déclare Rodrigo Rocha, responsable mondial des collaborations ISV en matière d’applications et d’IA chez Google Cloud. « Les entreprises qui peuvent traiter et répondre à cette question en premier, et présenter et exécuter des cas d’utilisation à forte valeur ajoutée, ont absolument un avantage concurrentiel. »

Et les entreprises n’ont pas le luxe d’attendre. jusqu’à ce que l’innovation soit pleinement développée, ajoute Mark Oost, responsable international des transactions en IA, analyse et science des données chez Capgemini.

« La première chose que les dirigeants doivent savoir, c’est que si vous stagnez, vos concurrents le feront,  » Oost déclare. « Les solutions comme celles de Google sont déjà très matures. Il est temps d’agir. Cependant, assurez-vous de vous attaquer aux bons cas d’utilisation qui font avancer votre entreprise. Ne le faites pas simplement par souci d’innovation, en suivant les mêmes cas d’utilisation qui « 

De l’expérimentation à la mise à l’échelle

L’espace tout entier a commencé avec beaucoup d’expérimentation, déclare Rocha. Ce que nous constatons maintenant, c’est cette transition entre l’expérimentation et la concentration sur les cas d’utilisation qui apportent de la valeur au client final.

« Il s’agit moins d’expérimentation que de conversation sur les cas d’utilisation, de compréhension de l’effet de ces cas d’utilisation. dans la chaîne de valeur de votre client et les éléments que votre client attend de votre entreprise », explique Rocha. « Essayer d’intégrer ce développement dans les processus commerciaux pour aider ces consommateurs, transformer ces conversations d’expérimentation pure en valeur ajoutée, ce qui est en fin de compte ce qui va propulser l’IA générative dans le segment commercial. »

Les entreprises ont besoin passer de l’utilisation de modèles d’IA prêts à l’emploi pour les applications grand public ordinaires à la création de leurs propres processus d’entreprise, applications et conception de produits, en inculquant leurs propres données à leurs conceptions – une transition du libre-service vers des procédures d’auto-génération, et développer une analyse de rentabilisation pour révéler à la direction ce qui est possible.

« Ce que l’IA générative nous a appris au cours des derniers mois, c’est que vous pouvez très clairement réussir », déclare Oost. « Cependant, maintenant que cela apporte beaucoup de valeur à nos clients, nous recevons désormais des questions sur la confidentialité des informations personnelles, mais aussi sur la façon dont vous allez passer à l’échelle. Nous passons maintenant d’une période de big data à une ère de de grandes conceptions. Vous devez commencer à évoluer dans l’ensemble de votre entreprise d’une manière qui préserve la confidentialité et selon une méthode fiable. »

Chez Google Cloud, la discussion avec les clients commence sur deux fronts. Il y a la discussion technique et les préoccupations cruciales concernant l’innovation elle-même, consistant en la posture autour de la souveraineté de l’information, de la protection de l’information, de la gouvernance fournie en tant que plate-forme et du contrôle de l’information.

Parallèlement à cela, il y a la conversation sur les cas d’utilisation, en séparant les cas d’utilisation purs qui n’ont aucune valeur commerciale, des cas d’utilisation centraux qui débloquent la valeur du service.

« Dans ces ateliers autour des cas d’utilisation, nous réduisons vraiment les processus métier », explique Rocha. . « Quelles sont les actions qui sont aujourd’hui automatisées et qui pourraient être rendues intelligentes, voire interactives ? ​​Cela libère des avantages supplémentaires pour le consommateur final. Il s’agit d’une voie parallèle, une voie d’ingénierie et de technologie, et ensuite une autre qui est assez liée à processus organisationnels. de l’IA générative, et ont une longueur d’avance car ces secteurs sont actuellement très attentifs aux réglementations et à la confidentialité des informations personnelles. Il y a également beaucoup de mouvement dans le commerce de détail, en particulier autour de la génération de descriptions d’articles.

« C’est un moyen d’amener les spécialistes du marketing dans ce secteur à passer rapidement de l’idéation sur le produit, à comprendre de quoi il s’agit, à rédiger des descriptions complètes d’articles qu’ils pourront ensuite utiliser sur leurs sites, le tout doté d’une IA générative », explique Rocha. « Ce domaine utilise également beaucoup de génération d’images pour les brochures de marketing de produits. »

Des partenaires comme Typeface ont développé une solution pour aider les spécialistes du marketing en ligne du monde entier à grande échelle à mieux présenter leurs articles en ligne et à garantir que les consommateurs sont bien mieux informés des éléments qu’ils recherchent.

Dans le domaine de la gestion du capital humain (HCM), des entreprises comme Workday intègrent l’IA générative dans la production de descriptions de tâches. Construire une description de poste solide est un travail de gestion qui peut prendre plusieurs heures ; avec le soutien de l’IA générative, ils peuvent les créer beaucoup plus rapidement et de manière plus morale, avec des modèles formés pour prendre conscience des prédispositions de genre, et même souligner d’éventuelles inégalités dans les descriptions de poste précédentes.

Lancement d’une option d’IA de génération protégée et personnelle

La confidentialité est essentielle pour intégrer dès le départ une option d’IA générative, explique Oost. Cela implique d’inculquer des modèles avec vos propres données de manière protégée et de veiller à inclure des garde-fous qui maintiennent les actions sur le sujet, éthiques et responsables.

Chez Google Cloud, ils encouragent les clients à interroger leurs entreprises sur leurs données. politiques, en particulier en ce qui concerne les informations utilisées pour former le modèle – les données doivent provenir de sources responsables et la conception doit comprendre une défense de la propriété intellectuelle et des droits de propriété intellectuelle qui garantissent qu’il n’y a aucun problème lié à l’utilisation de la propriété intellectuelle pour former une conception. Et les clients doivent se demander comment leurs propres données sont utilisées pour former des modèles.

Dans le cas de Google, ils utilisent une technique sans état et n’utilisent pas les informations des clients pour former des modèles ; toutes les questions que les consommateurs posent à leurs modèles sont par nature apatrides, sécurisées pendant le transport, et à la fin, toute la session est démontée.

« En fin de compte, nous pensons que le client doit être maître de son sort,  » ajoute Rocha. « Nous croyons au caractère facultatif. Nous traitons avec le consommateur pour garantir qu’il sélectionne le service ou les solutions qui correspondent le mieux à ses besoins. »

C’est là que les considérations sur la confidentialité, la protection et les contrôles des informations (à la fois dans former le modèle et ensuite servir les inférences et les demandes) entrent en jeu lors de l’établissement d’une option organisationnelle. Le prochain choix est celui des solutions industrielles ou open source. Avec les offres industrielles, vous bénéficiez d’outils de gouvernance des données et de la sécurité de vos informations dans le cadre du service. Avec les alternatives open source, vous devez examiner vous-même la gouvernance des données et ces garanties.

« N’essayez pas de le faire seul », ajoute Rocha. « Amenez le reste de l’environnement. Faites appel à des fournisseurs de cloud comme nous. Des GSI comme Capgemini. Ayez une discussion globale sur votre cas d’utilisation, les compromis que vous pouvez faire pour commercialiser plus rapidement votre service et adressez-vous aux clients à grande échelle. »

Pour en savoir plus sur les méthodes par lesquelles l’IA générative transforme les entreprises, les actions concrètes visant à créer une solution évolutive et bien plus encore, ne manquez pas ce VB Spotlight !

Inscrivez-vous maintenant pour voir la suite -demande.

Programme

  • Comment modifier la nature des processus du libre-service à l’auto-génération
  • Comment utiliser des conceptions pré-entraînées pour votre propre fonction et les besoins de votre entreprise
  • Comment résoudre les problèmes concernant les données et la confidentialité personnelle
  • Comment faire évoluer les cas d’utilisation et les rendre disponibles dans toute l’entreprise

Intervenants

  • Rodrigo Rocha, responsable mondial des partenariats ISV pour les applications et l’IA, Google Cloud
  • Mark Oost, responsable mondial de l’offre IA, analyses et science des données, Capgemini
  • Sharon Goldman, auteur principal, VentureBeat (Médiateur)

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