Quels sont les avantages et inconvénients de l’IA ?

L’intelligence artificielle continue de mûrir, ses applications commerciales se développent et de plus en plus d’entreprises l’adoptent. L’intelligence artificielle (IA) est très prometteuse, mais son utilisation soulève également des questions éthiques et environnementales. Comment tirer parti des avantages de l’IA tout en évitant les pièges potentiels de cette technologie ? Examinons les avantages et inconvénients de l’IA : les bénéfices que les différents secteurs peuvent en tirer et les défis qu’elle pose.

• Qu'est-ce que l'IA ?
• Quels sont les avantages de l’IA ?
• Quels sont les inconvénients de l’IA ?

L’IA se constitue d’un ensemble de technologies qui permet aux machines de simuler l’intelligence humaine, afin d’apprendre, de raisonner et de résoudre des problèmes. Les systèmes d’IA offrent un large éventail de capacités : ils peuvent être entraînés de manière à comprendre un langage complexe et nuancé, ainsi qu’à créer de nouveaux contenus sur la base de données existantes. De même, ils peuvent analyser des données pour y déceler des tendances ainsi que pour prédire des comportements et des événements futurs. Dans ces cas, une intervention humaine est nécessaire, que ce soit pour entraîner un modèle de langage de grande taille (LLM), c’est-à-dire un type de modèle d’IA qui peut générer des réponses semblables à celles d’un humain en traitant du langage naturel, pour rédiger un prompt pour un outil de création de contenu alimenté par l’IA générative, ou encore pour agir sur une prévision de vente générée par l’IA prédictive.

Mais certains systèmes d’IA peuvent aussi fonctionner de manière autonome, sans supervision humaine directe. Ces agents IA autonomes peuvent raisonner, planifier et prendre des mesures afin d’exécuter des tâches spécialisées ou d’atteindre des objectifs spécifiques, et ils peuvent également être multitâches. Mieux encore, ils peuvent ajuster leurs actions en fonction de nouvelles données et tirer des enseignements de leur expérience.

L’IA présente de nombreux avantages pour des équipes telles que le marketing, les ventes, le service client, le service informatique et les opérations. Voici quelques-uns des avantages de l’IA.

L’IA peut rationaliser les tâches manuelles essentielles, mais répétitives, comme la création de rappels de rendez-vous, l’envoi d’e-mails et la rédaction de devis. Cela libère du temps aux équipes et leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Les commerciaux peuvent demander à des agents IA de présenter les cinq meilleurs leads et de fournir des détails à l’appui. Et les agents IA autonomes peuvent faire encore plus. Par exemple, ils peuvent proactivement rédiger des e-mails personnalisés pour chaque prospect, en utilisant des données d’interactions passées. Une fois qu’un lead a été contacté, un agent autonome peut résumer l’appel et recommander les prochaines étapes.

Tout cela est bien beau, mais il est vrai que les workflows rationalisés ne sont pas utiles s’ils produisent des erreurs. Heureusement, l’IA peut contribuer à minimiser les erreurs humaines, que ce soit dans les tâches de base (par exemple, la saisie de données) ou dans les tâches complexes (par exemple, l’analyse de données).

L’IA offre de nombreux avantages pour les équipes commerciales et de service client. Par exemple, les équipes commerciales peuvent utiliser des agents IA pour créer des interactions personnalisées et des recommandations de produits sur mesure, en fonction des achats passés et de l’historique de navigation d’un client. Les équipes de service client peuvent résoudre les requêtes plus rapidement en utilisant des agents pour fournir une assistance personnalisée pour les problèmes complexes, et ce à toute heure de la journée. De même, elles peuvent déployer des centres d’assistance pilotés par l’IA qui aident les clients à trouver des réponses aux questions les plus courantes.

L’un des principaux avantages de l’IA est qu’elle vous aide à prendre des décisions fondées sur des données. Le processus de contextualisation, qui ancre les systèmes d’IA dans des données réelles, permet à l’IA d’analyser de grands volumes de données et d’identifier rapidement des tendances. En fouillant dans des sources de données telles que les réseaux sociaux, le feedback des clients et les registres des ventes, les outils d’IA peuvent mettre en évidence des insights et fournir des recommandations pour vous aider à améliorer votre activité.

Si les entreprises sont depuis longtemps en mesure d’accéder aux données structurées (données organisées et formatées, généralement dans un tableur ou une base de données relationnelle), des informations précieuses existent également dans les données non structurées, telles que les PDF, les e-mails, ou encore les fichiers audio, vidéo et image. Lorsque vous utilisez une base de données vectorielle spécialisée qui stocke, unifie et indexe des données non structurées et qui les combine avec des données structurées, vous ouvrez la voie à des informations plus complètes sur vos clients et donc à de meilleures décisions commerciales.

L’automatisation est au cœur de l’IA. Elle vous permet de confier des tâches normalement effectuées par des humains à un système d’IA. Ces tâches peuvent être simples, comme la saisie d’informations de contact, ou plus compliquées, comme la planification d’appels de service client. C’est dans cette dernière catégorie que les agents IA brillent et démontrent leur capacité à raisonner, à planifier et à agir.

Imaginons par exemple qu’un agent prépare de manière autonome un appel de service client pour la réparation d’une machine à laver. Le client dialogue avec l’agent sur le site web en utilisant le langage naturel pour convenir d’un rendez-vous. Si le client demande un rendez-vous le vendredi, mais que l’agent constate que les pièces nécessaires ne seront pas disponibles avant le lundi suivant, il peut alors agir de manière proactive et convenir d’une date d’intervention plus appropriée avec le client. Et si le client pose une question qui n’entre pas dans le champ d’action de l’agent – c’est-à-dire les tâches prédéfinies qu’un agent peut effectuer en réponse à un déclencheur ou à une instruction –, l’agent peut transférer le client à un autre agent IA ou à un agent humain qui prend en charge la requête.

Vous pouvez utiliser des agents prêts à l’emploi ou créer vos propres agents avec des actions personnalisées, et utiliser des outils d’automatisation pour les intégrer à votre système de gestion de la relation client (CRM).

L’IA vous permet de résoudre des cas de service 24 heures sur 24 grâce à l’utilisation de chatbots sur les portails de libre-service et les canaux de messagerie. Les agents IA peuvent dialoguer avec les clients en utilisant un langage conversationnel et un raisonnement sophistiqué. Ils peuvent aussi répondre avec précision à des questions sur les commandes ou les comptes clients en récupérant des informations dans votre base de connaissances et vos données clients.

Les agents peuvent également fermer un compte ou envoyer une carte de remplacement, des tâches qui nécessitent normalement une intervention humaine. Et comme les agents IA peuvent fournir une assistance sur plusieurs canaux, y compris l’e-mail, le chat, les réseaux sociaux et le téléphone, les clients obtiennent le service dont ils ont besoin, quelle que soit la méthode de contact qu’ils utilisent.

La disponibilité permanente de l’IA signifie que vous pouvez facilement faire évoluer vos opérations de service client, que ce soit pour faire face à une augmentation saisonnière du volume de requêtes ou pour développer l’ensemble de vos activités. Lorsque votre volume de requêtes augmente, vous pouvez ajuster vos agents IA de sorte qu’ils prennent en charge le travail supplémentaire sans perdre de temps, afin que les clients soient satisfaits et continuent à recevoir un service fiable et personnalisé.

Si l’IA présente de nombreux avantages pour votre entreprise, il est important de connaître les risques qu’elle comporte – et de savoir comment y remédier – au fur et à mesure que vous avancez dans votre stratégie d’IA.

Chaque nouvelle avancée de l’IA entraîne de nouvelles préoccupations éthiques, et l’avènement de l’IA autonome ne fait pas exception à la règle. Comment collecter, stocker et analyser les données personnelles tout en protégeant les informations sensibles et en gagnant la confiance des clients ? Assurez-vous que la plate-forme d’IA que vous choisissez mette en place des garde-fous qui améliorent la sécurité, la précision et la confiance pour l’ensemble de ses produits d’IA. Ces garde-fous doivent délimiter les actions qu’un agent IA peut entreprendre et exiger que des humains soient impliqués à certaines étapes critiques de l’expérience IA. Ils doivent également signaler la présence de contenu généré par l’IA, s’assurer que les systèmes d’IA ne produisent pas de contenu nuisible ou malveillant, et délimiter le champ d’action de l’IA afin de réduire les hallucinations.

En outre, il faut s’assurer que la plate-forme favorise une utilisation responsable de l’IA, avec des lignes directrices qui mettent l’accent non seulement sur la précision, la sécurité et la transparence, mais aussi sur l’accessibilité et la durabilité.

En matière de stockage de données, l’utilisation d’une méthode appelée le Zero Copy vous permet d’accéder aux données et de les partager sur plusieurs emplacements sans avoir à les déplacer ou à les copier. Cela permet de réduire les doublons et d’accroître la sécurité des données.

Les LLM sont à la base des applications d’IA actuelles. Ils sont entraînés sur la base de vastes jeux de données, ce qui leur permet de comprendre en profondeur un large éventail d’informations, de raisonner, de faire des déductions logiques et de tirer des conclusions. Vous pouvez entraîner votre propre LLM, mais il s’agit d’une tâche difficile et coûteuse qui prend des semaines, voire des mois, et qui nécessite une quantité importante de ressources matérielles, logicielles et techniques. Heureusement, vous pouvez éviter tout cela en utilisant un LLM préexistant avec des prompts intelligents qui s’appuient sur vos données. C’est l’approche la plus simple et la plus couramment utilisée pour créer des applications alimentées par LLM.

L’entraînement des LLM n’est pas seulement coûteux pour les entreprises, il l’est aussi pour l’environnement. Par exemple, l’entraînement d’un LLM comme GPT-3, le précurseur de ChatGPT-4, consomme environ 1 300 mégawattheures d’électricité , de quoi alimenter 130 foyers pendant un an. Une fois qu’un LLM est entraîné, l’énergie nécessaire pour le faire fonctionner peut être encore plus importante, surtout s’il est utilisé à grande échelle. L’un des moyens d’éviter cette empreinte carbone massive consiste à utiliser un modèle plus petit, très entraîné, spécifique à un domaine ou à une tâche. Cette solution est plus économe en énergie qu’un LLM généraliste. Plusieurs petits modèles de langage sont actuellement développés spécifiquement pour la gestion de la relation client.

Étant donné que l’IA fonctionne généralement grâce à des centres de données basés sur le cloud qui consomment également des quantités considérables d’énergie et d’eau, le choix d’un centre de données à faible émission carbone est un autre moyen de réduire votre impact sur l’environnement.

Vous avez probablement entendu dire que l’IA générative peut se montrer un peu trop sûre d’elle alors qu’elle ment, invente des choses ou « hallucine » dans près de 30 % des cas . Ces fabulations peuvent donner lieu à des analyses inexactes, à des biais négatifs et à d’autres faux pas qui érodent la confiance des clients. Si vous utilisez un LLM, il y a plusieurs façons de réduire les hallucinations de l’IA. Par exemple, vous pouvez adresser des prompts et des questions de suivi plus spécifiques au LLM, ou vous pouvez lui demander de ne pas inventer une réponse s’il ne la connaît pas.

Mais tous les meilleurs prompts du monde ne serviront à rien si vous n’utilisez pas un LLM de confiance. Les modèles spécifiques à un domaine, qui sont conçus à partir de votre propre base de connaissances, offrent des informations plus fiables, plus actuelles et plus pertinentes que les modèles standard. En effet, ces derniers sont entraînés à partir de données publiques sur le web et peuvent ne pas utiliser les données les plus récentes. La meilleure façon d’obtenir des résultats de haute qualité à partir de votre LLM est d’utiliser la génération augmentée de récupération (RAG). Cette technique d’IA permet aux entreprises d’intégrer automatiquement leurs données propriétaires les plus récentes et les plus pertinentes – à la fois celles structurées et celles non structurées – directement dans leur prompt LLM. Le résultat ? Moins d’hallucinations et des résultats plus précis.

Qu’il s’agisse d’acheter des vêtements en ligne, de passer des tests médicaux ou de postuler à un emploi, chacun mérite de savoir quand et comment l’IA utilise ses données. Mais toutes les entreprises ne sont pas aussi franches qu’elles pourraient l’être. Et ce manque de transparence peut éroder la confiance des consommateurs et, parfois, transgresser certaines limites légales.

Pour être plus transparent sur l’IA, expliquez clairement son rôle dans votre entreprise et présentez la manière dont la technologie est utilisée. Créez des politiques d’utilisation des données, et expliquez comment et pourquoi votre système d’IA formule telle ou telle réponse. Exposez les tâches pour lesquelles les données des clients seront utilisées, telles que les recommandations de produits, et celles pour lesquelles elles ne seront pas utilisées, telles que le marketing. Dans la mesure du possible, proposez des outils qui permettent aux clients de voir le type de données utilisées par l’IA et qui leur donnent la possibilité de retirer leur consentement. Enfin, effectuez régulièrement des audits sur les biais pour vous assurer que les résultats sont équitables et non discriminatoires.