Qu’est-ce qu’un modèle IA ?

Un modèle IA est un programme logiciel entraîné qui apprend à partir de grandes quantités de données pour identifier des tendances, prévoir des résultats et prendre des décisions, avec peu ou pas d’intervention humaine.

Le modèle pilote le comportement intelligent des systèmes d’intelligence artificielle. Il est entraîné à partir d’immenses ensembles de données, et permet au système de gérer des tâches complexes et de fournir des insights utiles aux utilisateurs.

Les modèles IA ont un potentiel immense et apportent des avantages significatifs aux entreprises de toute taille et de tous secteurs.

De manière générale, nous pouvons distinguer deux catégories d’usage des modèles IA :

1. Automatisation des tâches répétitives.
2. Analyse de jeux de données complexes.

Et par conséquent, ces deux usages génèrent deux avantages majeurs pour tous types d’entreprises :

1. Les équipes gagnent en efficacité.
2. Les équipes prennent de meilleures décisions.

Mais nous pouvons étayer ces affirmations afin d’expliquer précisément comment les entreprises peuvent tirer parti des modèles IA.

Par exemple, l’automatisation pilotée par l’IA peut gérer les tâches routinières. Il peut s’agir notamment de tâches telles que la mise à jour des enregistrements clients, le traitement des commandes ou la surveillance des stocks.

Les collaborateurs responsables auparavant de ces tâches gagnent ainsi du temps et peuvent se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. De plus, les erreurs humaines ne sont pas rares dans ces tâches de routine. Les modèles IA sont plus fiables.

Parallèlement, l’analyse de données permet aux entreprises d’identifier des tendances et d’anticiper les besoins des clients. La capacité des modèles IA à analyser les données pour y déceler des informations précieuses atteint un niveau jamais atteint auparavant. Ils permettent aux entreprises d’avoir une meilleure idée de ce qui motive leurs clients à un niveau individuel et de personnaliser leurs offres en conséquence.

Un meilleur accès à l’information et la capacité de l’analyser rapidement aident les entreprises à prendre des décisions plus éclairées.

• Optimisez votre stratégie de tarification.
• Adaptez les campagnes de marketing à des segments de clientèle spécifiques.
• Affinez vos entonnoirs de ventes.

Combinées, toutes ces améliorations potentielles se traduisent par des activités opérationnelles optimisées et une meilleure expérience client. Autrement dit, un parcours clair vers une croissance durable.

Si l’on devait résumer les avantages des modèles IA en une formule toute faite, on dirait qu’ils permettent à votre équipe de ne pas travailler plus dur, mais plus intelligemment, afin d’obtenir de meilleurs résultats.

Ce que vous apprendrez :

• Comment fonctionnent les modèles IA ?
• Quels sont les différents types de modèles IA ?
• Comment les modèles IA sont-ils utilisés ?
• Comment les modèles IA pourraient-ils évoluer à l’avenir ?
• FAQ

Considérez un modèle IA comme un apprenti en train d’acquérir une compétence. Au début, on (les humains, les « entraîneurs ») lui montre de nombreux exemples (des données) et on lui donne les bonnes réponses. Au fil du temps, il compare ses propres essais aux réponses fournies, et ajuste ses connaissances à chaque retour d’information afin de s’améliorer.

Tout comme un apprenti progresse à force de pratique, le modèle IA affine ses schémas et ses prédictions grâce à la supervision humaine, jusqu’à pouvoir gérer de nouvelles tâches avec précision et de manière autonome.

La qualité des données est primordiale dans ce processus d’entraînement.

Ces modèles apprennent à partir de jeux de données, souvent constitués de grands volumes de données non structurées, afin d’identifier des tendances, de reconnaître la parole ou les images, et de comprendre le langage.

Il existe trois catégories générales d’« apprentissage » :

• L’apprentissage supervisé (utilisant des données étiquetées).
• L’apprentissage non supervisé (où le modèle IA est capable de découvrir ses propres schémas cachés).
• L’apprentissage par renforcement (amélioration continue grâce à des boucles de feedback).

Les chercheurs en intelligence artificielle peuvent utiliser une combinaison de ces éléments lorsqu’ils entraînent des modèles IA et affinent leurs capacités.

Les réseaux neuronaux profonds et les architectures avancées, telles que les transformeurs génératifs préentraînés (GPT) et les modèles de diffusion, renforcent encore leur capacité à relever des tâches complexes. Le tout est piloté par des algorithmes d’apprentissage complexes.

Les performances d’un modèle IA s’améliorent au fil du temps, à mesure qu’il est exposé à davantage de données et que ses paramètres sont affinés. Analysons certains de ces modèles afin d’identifier leurs usages spécifiques.

Les entreprises ne devraient pas choisir un marteau lorsqu’elles ont besoin d’une clé à molette. Imaginez disposer d’une boîte remplie de différents outils, chacun conçu pour une tâche précise. Les modèles IA fonctionnent de manière similaire, chacun étant conçu pour accomplir des tâches spécifiques.

Le terme « supervisé » ici vient du fait que ces modèles utilisent des données étiquetées. Chaque exemple comprend à la fois les données d’entrée et la réponse correcte. À partir de cette relation, le modèle est capable de reconnaître quelle réponse est attendue à partir des données fournies.

Des techniques comme la régression linéaire, la régression logistique et les arbres de décision aident à prédire les résultats ou à classer des données. Les modèles supervisés sont couramment utilisés pour des tâches telles que la notation de crédit, la prévision des ventes ou la détection du spam.

Comme vous pouvez vous y attendre, les modèles d’apprentissage non supervisé s’appuient sur des données non étiquetées. Cela signifie qu’ils identifient des schémas et tentent de regrouper des éléments sans catégories prédéfinies.

Comment ? Des algorithmes de clustering et des techniques de réduction de dimensionnalité sont mis en œuvre dans de grands ensembles de données. Sans s’attarder sur ces termes, il vous suffit de savoir que le modèle est capable d’identifier des segments, de détecter des anomalies et de découvrir des relations cachées au sein des données que nous lui fournissons.

Par exemple, un commerçant en ligne peut utiliser un modèle non supervisé pour analyser les historiques d’achats. Dans ce contexte, le modèle peut regrouper naturellement les clients en segments selon des habitudes d’achat similaires (que le cerveau humain n’aurait pas pu facilement identifier).

En fin de compte, cela permet au commerçant d’adapter sa communication marketing, de recommander des produits et d’améliorer la satisfaction globale de ses clients, sans avoir à se baser sur des catégories prédéfinies.

Les modèles d’apprentissage par renforcement apprennent par essais et erreurs. L’équipe travaillant sur le modèle fournit du feedback (récompenses ou pénalités) à mesure que le modèle accomplit des tâches. Le modèle est conçu pour adapter ses stratégies afin de recevoir des récompenses plutôt que des pénalités.

Cette approche convient parfaitement à des tâches dynamiques telles que l’optimisation des chaînes d’approvisionnement et la gestion des stocks. C’est également le type de modèle utilisé pour perfectionner les véhicules autonomes les plus récents.

Les modèles d’apprentissage profond apprennent par couches, chacune d’entre elles révélant davantage de détails et de complexité à partir des données traitées.

Cela peut être comparé à une équipe composée d’experts qui se concentrent chacun sur différents aspects d’un problème et rassemblent ensuite leurs insights pour créer une vision d’ensemble.

On peut citer comme exemple le réseau neuronal convolutif, un type de modèle d’apprentissage profond qui fonctionne comme un « œil numérique » analysant une image. Il reconnaît des motifs et des objets sans avoir besoin d’étiquetage préalable.

Un autre type de modèle d’apprentissage profond est appelé « réseau de neurones récurrents ». Il peut analyser des informations de manière séquentielle, comme en parcourant une phrase mot à mot. Il peut notamment faciliter la compréhension linguistique, mais aussi prédire des tendances futures à partir de l’analyse d’une séquence.

Ces types de modèles permettent d’accomplir diverses tâches :

• Des recommandations de produits précises basées sur des images.
• Des prévisions précises des séries chronologiques pour les ventes ou les stocks.
• Des assistants vocaux qui comprennent les demandes orales.

L’apprentissage profond aide les entreprises à gérer des informations complexes de manière plus intuitive, à réaliser des prédictions plus intelligentes et à améliorer l’expérience client.

Les modèles IA génératifs peuvent produire de nouveaux contenus, qu’il s’agisse d’images, de textes ou de code, à partir de schémas identifiés dans les ensembles de données d’entraînement. Ils sont comme des créateurs talentueux qui ont étudié d’innombrables exemples et peuvent désormais produire des œuvres « originales » en s’inspirant de ce qu’ils ont vu auparavant.

Les types les plus courants que vous rencontrerez sont les réseaux antagonistes génératifs (RAG) et les grands modèles de langage (LLM).

Un RAG peut « imaginer » des images ou des designs réalistes en analysant des tendances à partir de visuels existants dans ses données d’entraînement. Un LLM peut être comparé à un écrivain qui a lu d’innombrables textes. Cette base lui permet de :

• Créer de nouvelles phrases (génération de texte).
• Résumer de longs documents.
• Répondre aux questions.
• Générer du code.

Les deux modèles vont au-delà de la simple identification de schémas dans les données. Ils utilisent ces derniers comme base pour proposer du contenu original.

Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour :

• Diffuser du contenu marketing personnalisé : générer facilement et rapidement du contenu personnalisé à grande échelle, comme des descriptions de produits, des newsletters et d’autres supports promotionnels.
• Améliorer le service client : permettre aux chatbots / assistants virtuels avancés de comprendre le contexte d’une question pour répondre à des demandes complexes des utilisateurs et résoudre des problèmes.
• Élaborer des idées créatives : apporter des idées innovantes aux équipes créatives et accélérer le processus de création grâce à des concepts originaux pour l’image de marque ou les prototypes de produits.

Les agents IA peuvent relever des quatre catégories de modèles IA selon la façon dont ils sont utilisés ou entraînés. Par exemple :

• Apprentissage supervisé : un agent IA peut être entraîné en étiquetant des données.
• Apprentissage non supervisé : les agents IA peuventdécouvrir des schémas à partir de données non étiquetées.
• Apprentissage par renforcement : les agents IA peuvent interagir avec un environnement d’apprentissage et recevoir du feedback.
• Apprentissage profond : les agents IA peuvent également utiliser des réseaux neuronaux complexes pour traiter de grandes quantités de données et exploiter ces informations.

Voici quelques exemples d’Australie illustrant comment des entreprises de divers secteurs d’activité utilisent actuellement des modèles IA.

Au Peter MacCallum Cancer Centre➚ à Melbourne, les chercheurs utilisent des modèles d’apprentissage machine pour analyser des images médicales➚ . Ils ont entraîné un modèle IA pour détecter des schémas afin d’améliorer l’identification des cancers à un stade précoce.

Le principe fondamental est qu’un modèle IA peut analyser d’immenses volumes de données médicales pour en extraire des informations précieuses à une vitesse qu’aucun être humain ne pourrait égaler.

Ils sont des alliés dans le processus de recherche grâce à leur puissance de calcul. En appliquant des techniques d’apprentissage profond, ils peuvent détecter des signes subtils de maladies telles que le mélanome. Cette technologie peut aider les médecins à améliorer la rapidité et la précision du diagnostic.

La Commonwealth Bank of Australia (CBA) utilise des modèles de détection de fraude pilotés par l’IA➚ qui surveillent les transactions en temps réel.

La CBA traite et analyse plus de 20 millions de paiements par jour. Grâce à son investissement dans l’IA générative, la CBA identifie désormais les transactions suspectes et envoie automatiquement des alertes préventives à ses clients via son application.

L’initiative a joué un rôle central dans la réduction de 30 % des fraudes signalées par les clients.

Ces modèles détectent rapidement toute activité inhabituelle (tout ce qui ne correspond pas à leurs critères prédéfinis d’activité « habituelle »). Cette mise à niveau de sécurité protège les données des clients tout en réduisant les pertes financières causées par des comportements frauduleux. Il en résulte une augmentation de la confiance des clients.

Les enseignes comme Woolworths utilisent des modèles IA➚ pour améliorer le service client, anticiper les ventes et optimiser les niveaux de stock.

Woolworths a mis en place un outil de gestion de la force de travail basé sur l’IA ➚ afin d’optimiser la planification des horaires des collaborateurs. Le système utilise l’IA pour prédire la fréquentation des clients dans ses magasins.

Pourquoi ? Pour permettre aux managers de s’assurer qu’il y a suffisamment de personnel dans les magasins pour répondre efficacement à la demande des clients. Woolworths utilise également des modèles IA dans le cadre de la prévision de la demande.

Ces modèles prévoient la demande de produits afin de garantir un approvisionnement optimal des rayons. Cela s’avère particulièrement utile pour les périodes chargées comme à Noël. Par le passé, les responsables régionaux devaient faire une vague estimation de la quantité de stock à commander. Désormais, ils peuvent s’appuyer sur l’IA pour analyser les données clients et les périodes de Noël passées afin de prendre de meilleures décisions concernant les stocks.

L’IA peut également aider à ajuster dynamiquement les prix➚ en fonction du comportement des clients et des conditions du marché. Ils ont même prévu de déployer davantage de « caddies intelligents➚ » dans leurs magasins. Ces caddies peuvent suivre les clients de magasin en magasin et envoyer des publicités ciblées et personnalisées sur un écran intégré. On peut même voir des recommandations à l’écran qui sont basées sur ce que l’on a déjà déposé dans le caddie.

La dynamique ici est double :

1. Le client bénéficie d’une meilleure expérience d’achat : personnalisation, efficacité, personnel disponible et stock suffisant en magasin.
2. Woolworths augmente ses bénéfices grâce à l’amélioration de son expérience client.

Les entreprises à travers l’Australie continueront d’adopter des modèles IA de manière innovante. En effet, ceux qui ne prennent pas de risques seront dépassés par leurs concurrents qui utilisent des modèles IA pour réduire leurs coûts et offrir de meilleures expériences client.

La mise en œuvre de l’IA n’est pas sans dangers. Les organisations doivent faire preuve de prudence et de considération dans la manière dont elles utilisent cette technologie désormais si accessible au public. Voici quatre choses à savoir :

Les modèles IA apprennent à partir de données existantes, ce qui signifie qu’ils peuvent hériter des éventuelles imperfections de ces données d’origine. Ces données sont susceptibles de contenir des biais historiques. Sans une supervision rigoureuse et des frameworks d’IA responsables, ces biais peuvent influencer les prédictions et décisions du modèle, entraînant ainsi des résultats inéquitables.

Par exemple, si un modèle IA entraîné sur des données de recrutement passées a constaté que les candidats performants viennent principalement d’un seul groupe démographique ou psychographique, il pourrait privilégier à l’avenir des profils similaires. Cela exclurait les candidats qualifiés issus d’autres milieux.

Comme vous l’avez sans doute compris, les modèles IA reposent sur la collecte de données. Garantir que nous collectons, stockons et traitons ces données de manière sécurisée est un défi majeur que les entreprises doivent relever.

Il est essentiel de prévenir les violations de données préjudiciables qui finiraient par entraîner une perte de confiance.

Il est essentiel de comprendre comment les modèles parviennent à leurs conclusions. Beaucoup d’entre nous sont naturellement sceptiques quant au danger que cela représente que de confier des décisions importantes à des programmes pilotés par des algorithmes plutôt qu’à des êtres moraux et conscients.

Des explications claires contribuent à renforcer la confiance auprès des clients et des parties prenantes, en particulier dans des cas d’usage sensibles tels que les notations de crédit ou les diagnostics médicaux.

Bien qu’ils soient toujours un peu en retard par rapport aux avancées technologiques, les gouvernements du monde entier travaillent à définir les meilleures pratiques de gouvernance de l’IA. Cette initiative collective vise à garantir l’utilisation éthique de cette technologie.

En Australie, il n’existe aucune réglementation officielle sur l’IA. Le gouvernement considère que les « garde-fous volontaires » actuellement en place sont « inadaptés » et propose de mettre en œuvre des directives obligatoires➚ pour répondre aux risques spécifiques liés à l’IA.

Toutes les organisations doivent se conformer à ces nouvelles normes réglementaires afin de garantir que les clients soient légitimement protégés contre les pratiques préjudiciables.

Pour autant, n’ayez pas peur de mettre en place l’IA pour améliorer la performance de votre entreprise.

Il s’agit surtout de comprendre que nous devons traiter certains problèmes potentiels afin de garantir que les modèles IA puissent apporter de la valeur sans compromis sur l’intégrité.

À mesure que l’IA continue d’évoluer, on peut supposer que les modèles deviendront plus performants, interprétables, efficaces et accessibles. La boîte de Pandore est bel et bien ouverte, et l’élément déterminant de l’avenir de l’IA sera la manière dont nous exploiterons sa puissance tout en limitant et en prévenant les risques.

Les tendances émergentes indiquent l’apparition de modèles plus économes en énergie➚ , capables de fonctionner sur des appareils mobiles. Ces progrès réduiraient la dépendance aux ressources informatiques massives➚ .

De nouvelles techniques d’entraînement et des designs d’architecture améliorés pourraient contribuer à répondre aux enjeux éthiques, en intégrant la gouvernance des risques liés à l’IA directement dans le processus d’entraînement.

Pour appuyer cela, nous pouvons certainement nous attendre à ce que les gouvernements rattrapent leur retard et imposent des cadres de gouvernance➚ qui renforceront la transparence et la protection de la vie privée, ce qui répondra aux facteurs de risque que nous avons décrits ci-dessus.

En fin de compte, cela devrait instaurer un environnement sûr et responsable où nous pourrons explorer les possibilités offertes par les modèles IA, en phase avec les objectifs humains.

Prochainement, il est prévu que les modèles IA continuent de permettre aux entreprises d’optimiser leurs opérations en couvrant une gamme plus large de tâches, de favoriser l’innovation dans différents secteurs d’activité et d’améliorer l’expérience humaine, tout en préservant la confiance, la sécurité et l’utilisation responsable.

Les modèles IA sont au cœur des transformations qui s’opèrent dans les entreprises à travers le monde.

Ils contribuent à transformer les données brutes en insights exploitables pour les entreprises, permettant ainsi de simplifier la prise de décision et d’améliorer l’expérience client.

• Optimiser les pipelines de vente.
• Prédire les tendances du marché.
• Améliorer la réactivité du service client.
• Créer du nouveau contenu ou assister au processus créatif.
• Innover aux côtés de professionnels comme les médecins et les chercheurs scientifiques.
• Améliorer l’efficacité au sein des équipes professionnelles.

Grâce à une variété d’applications, les modèles IA permettent aux organisations de renforcer leur compétitivité, de se développer et d’offrir de meilleurs services.

Découvrez comment les solutions d’IA de Salesforce peuvent vous aider à intégrer ces capacités intelligentes dans vos workflows, à soutenir des pratiques responsables et à obtenir de meilleurs résultats, quel que soit votre secteur d’activité ou la taille de votre entreprise.