Les différents types d’IA : guide

L’intelligence artificielle n’est plus un fantasme futuriste. Elle fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne. Qu’il s’agisse des recommandations personnalisées lorsque vous faites des achats en ligne ou des outils de suivi de la clientèle alimentés par l’IA qui anticipent vos besoins, l’IA est en train de révolutionner discrètement notre façon de vivre et de travailler. Mais avec toute l’effervescence autour de l’IA, il est facile de se perdre dans le jargon technique. Quels sont les différents types d’IA et comment fonctionnent-ils ? Ce guide explore deux grands types d’IA – l’IA générative et prédictive – en soulignant leurs caractéristiques distinctes, leurs applications et leur impact potentiel. Nous nous pencherons ici sur ce qui rend chaque type unique, nous explorerons des exemples concrets, puis nous discuterons de leurs limites et avantages respectifs.

Il est essentiel de comprendre ces types fondamentaux d’IA pour naviguer dans le paysage technologique en constante évolution et exploiter leur potentiel de manière responsable.

L’IA prédictive est un outil puissant qui consiste principalement à anticiper des événements futurs sur la base de modèles de données historiques. Elle s’appuie sur des algorithmes et une analyse rigoureuse des données pour repérer les tendances et faire des prévisions. L’IA prédictive est essentielle pour aider les entreprises et les organisations à prendre des décisions plus éclairées.

Le processus qui sous-tend l’IA prédictive consiste à créer des algorithmes à partir de jeux de données afin d’identifier des corrélations et de prédire des événements futurs. Plus simplement, l’IA prédictive tire des enseignements du passé pour anticiper ce qui pourrait se produire à l’avenir. Plus il y a de données, plus ses prédictions sont précises. Les techniques utilisées comprennent le regroupement de données, les arbres de décision, la régression et les séries chronologiques.

L’IA prédictive est déjà utilisée dans de nombreux secteurs. En voici quelques exemples :

Services financiers : l’IA prédictive fait partie intégrante de l’évaluation du risque de crédit, de la détection des fraudes et du trading algorithmique. Les banques et les institutions financières s’appuient sur ce système pour évaluer le risque de défaut de paiement, identifier les transactions frauduleuses et rationaliser les choix en trading.

Santé : l’IA prédictive révolutionne le secteur en prévoyant les taux de réadmission des patients et en signalant les personnes à haut risque. Cela permet aux hôpitaux d’allouer les ressources de manière efficace et de fournir des soins proactifs aux personnes qui en ont le plus besoin.

Marketing : l’IA prédictive est à l’origine de la publicité ciblée et des recommandations personnalisées. Les marketeurs l’utilisent pour identifier le public idéal pour leurs publicités et suggérer des produits que les clients sont susceptibles d’acheter.

Les avantages de l’IA prédictive sont nombreux et ont un impact important :

• Amélioration de la prise de décision : en offrant des insights fondés sur les données, l’IA prédictive permet aux entreprises de faire des choix plus éclairés.
• Augmentation de l’efficacité : l’IA prédictive automatise les tâches et rationalise les processus, ce qui se traduit par une efficacité accrue.
• Réduction des risques : en anticipant les problèmes potentiels, l’IA prédictive permet aux organisations de minimiser leurs risques.
• Renforcement de la personnalisation : l’IA prédictive permet aux entreprises de créer des expériences sur mesure pour leurs clients.

Malgré ses nombreux avantages, l’IA prédictive présente également des limites :

• Dépendance aux données historiques : l’IA prédictive s’appuie sur des données historiques, ce qui peut introduire des biais et limiter sa capacité à gérer des événements imprévus.
• Incapacité à traiter les événements imprévus : le modèle peine à prédire les « cygnes noirs », c’est-à-dire les événements ou les situations qui s’écartent de manière significative des modèles historiques.
• Manque de créativité : l’IA prédictive n’est pas créative. Elle ne peut qu’anticiper les résultats en se basant sur les modèles à partir desquels elle a été entraînée.

L’IA générative constitue une avancée remarquable dans le domaine de l’intelligence artificielle. Contrairement à l’IA prédictive, laquelle vise à faire des prédictions, l’IA générative a pour but de produire un contenu nouveau et original en s’appuyant sur des modèles de données établis. C’est cette capacité de création qui la distingue des autres types d’IA.

L’IA générative s’appuie sur des modèles sophistiqués tels que les modèles de langage de grande taille (LLM), les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les transformeurs pour tirer des insights à partir de vastes jeux de données et produire un contenu inédit. En s’entraînant sur de grandes quantités de textes, d’images, de sons ou de vidéos, ces modèles peuvent comprendre les patterns et les structures complexes des données.

Les applications de l’IA générative se développent rapidement dans différents domaines :

Création de contenu : l’IA générative peut rédiger des articles, produire des textes marketing et même générer des messages sur les réseaux sociaux. Cette automatisation permet aux rédacteurs humains de se concentrer sur les tâches stratégiques plus complexes.

Génération d’images : des outils tels que DALL-E 3 et Midjourney créent des images réalistes à partir de prompts textuels et conçoivent des maquettes de produits. Vous pouvez décrire l’image que vous souhaitez voir et l’IA la générera.

Découverte de médicaments : l’IA générative révolutionne la découverte de médicaments en passant rapidement au crible de vastes jeux de données afin d’identifier des candidats potentiels.

Chatbots : l’IA générative révolutionne les interactions avec les chatbots grâce à des conversations plus naturelles et plus interactives.

Divertissement : effets spéciaux pour les films et les jeux vidéo. L’IA générative permet de générer des effets réalistes et des visuels époustouflants qu’il serait difficile, voire impossible, de créer manuellement.

Données synthétiques : générer des données synthétiques pour l’entraînement d’autres modèles d’IA, en particulier dans le domaine de la finance. Cela est utile lorsque les données réelles sont rares ou sensibles.

Les avantages de l’IA générative sont transformateurs :

• Automatisation des tâches créatives : l’IA générative rationalise les processus tels que l’écriture, le design ou encore la composition musicale, ce qui stimule la productivité.
• Personnalisation à grande échelle : c’est ce qui permet aux entreprises de personnaliser le contenu et les expériences auprès de vastes bases de clients.
• Accélération de l’innovation : l’IA générative accélère l’innovation en produisant des idées et des solutions nouvelles.
• Nouveaux types de contenu et d’expériences : elle ouvre la voie à de tout nouveaux types de contenu et d’expériences qui étaient auparavant inenvisageables.

Si l’IA générative offre un potentiel énorme, il est essentiel d’être conscient de ses limites :

• Précisions et « hallucinations » : parfois, l’IA générative peut produire des résultats inexacts ou absurdes, souvent appelés « hallucinations ».
• Préoccupations éthiques : les considérations éthiques concernant les biais, les droits d’auteur et la protection de la vie privée sont primordiales. Nous devons veiller à ce que l’IA générative soit utilisée avec responsabilité et intégrité.
• Impact environnemental : la consommation d’énergie nécessaire à l’entraînement et à l’exploitation de grands modèles génératifs d’IA est de plus en plus préoccupante.
• Vérification des faits : nous devons faire attention à ce que nous publions et veiller à mettre en place des garde-fous pour vérifier l’exactitude de nos informations.
• Dépendance aux données d’entraînement : nous nous appuyons fortement sur des données d’entraînement de premier ordre pour obtenir les meilleurs résultats.

À l’appui de patterns assimilés à partir de jeux de données, l’IA générative se concentre sur la création, c’est-à-dire la production de nouveaux contenus tels que des textes ou des images, et met l’accent sur l’originalité et la créativité. Son objectif est notamment de garantir l’exactitude des données et de répondre aux préoccupations éthiques. L’IA prédictive se concentre quant à elle sur la prévision de résultats futurs en identifiant les corrélations dans les données, et mise sur la précision et la fiabilité. Parmi ses principaux défis, on retrouve la gestion des biais, la limitation des données et les événements imprévus. En outre, les estimations de l’IA prédictive sont généralement plus explicables que celles de l’IA générative.

L’avenir de l’IA est de plus en plus agentique, les systèmes évoluant au-delà d’outils passifs pour devenir des entités autonomes capables de prendre des décisions indépendantes et de résoudre des problèmes complexes. À mesure que les agents IA gagneront en adaptabilité et en prise d’initiative, ils remodèleront les secteurs d’activité, redéfiniront la collaboration entre l’homme et l’IA, et introduiront de nouvelles considérations éthiques et sociétales.

Ce qui permet à l’IA agentique de se démarquer, c’est sa capacité à réfléchir et à prendre des décisions sur la base de grandes quantités de données, ce qui permet aux agents IA d’effectuer des tâches avec peu d’intervention humaine. Elle a le potentiel d’améliorer considérablement de nombreux domaines, tels que les soins de santé, la finance et l’industrie manufacturière, en prenant en charge les tâches fastidieuses habituellement effectuées par des humains, ce qui se traduit par une amélioration de la productivité et de l’efficacité.

Les agents IA évoluent pour devenir des travailleurs numériques fiables, capables de planifier, de raisonner et de coordonner leurs actions de manière autonome. Les travailleurs humains peuvent se concentrer sur des tâches plus complexes tandis que l’IA s’occupe des tâches de routine. Par exemple, Agentforce dispose d’agents IA commerciaux entièrement autonomes qui répondent aux questions de service client. Cela démontre à quel point l’IA agentique peut gérer efficacement de multiples tâches dans différents domaines d’une entreprise.

À mesure que les organisations adopteront ces systèmes avancés, le besoin de collaboration entre plusieurs agents IA se fera sentir, de la même manière que les commerciaux interagissent avec les agents du service client et les marketeurs. Pour gérer et coordonner efficacement les activités de ces agents IA, une plate-forme unifiée telle que Agentforce est essentielle. En effet, ce type de plate-forme permet de développer, entraîner et superviser des agents IA autonomes et collaboratifs, en veillant à ce qu’ils atteignent les objectifs fixés tout en s’adaptant à des environnements professionnels dynamiques.

Ce besoin de collaboration fait écho aux progrès réalisés dans le domaine de la conduite autonome, où les premières fonctionnalités des véhicules, comme les avertissements de sortie de voie et le stationnement automatique, ont abouti à l’apparition de taxis entièrement autonomes. De manière similaire, l’IA agentique donnera naissance à un réseau de systèmes fonctionnant de manière indépendante ou coopérative qui remplira divers rôles au sein des entreprises. L’avenir consistera en un réseau cohésif de systèmes agentiques collaborant pour redéfinir les paysages technologiques des entreprises.

La mise en œuvre d’agents IA offre des avantages significatifs dans diverses fonctions de l’entreprise. Cela permet aux départements d’exploiter des solutions qui améliorent la productivité et les interactions avec les clients.

• Agents IA pour les équipes de service client : les agents IA permettent aux collaborateurs du service client de gérer les requêtes plus efficacement. Fonctionnant 24 heures sur 24, ces agents traitent les questions de routine et transmettent les requêtes complexes aux collaborateurs humains, ce qui garantit une résolution rapide.
• Agents IA pour les équipes de vente : les équipes de vente peuvent utiliser des agents IA pour répondre aux demandes des clients et planifier des réunions de manière autonome. Les agents d’Agentforce Sales Development Representative (SDR) offrent des réponses rapides et précises. Ils rationalisent les interactions sur la base de données en temps réel et libèrent du temps aux vendeurs humains, leur permettant de se consacrer à des activités plus stratégiques.
• Agents IA pour les équipes commerciales : les agents IA améliorent l’expérience d’achat dans le domaine du retail en fournissant des recommandations de produits personnalisées et en jouant le rôle d’assistants virtuels. Avec Agentforce, ces agents peuvent entrer directement en contact avec les clients sur des plates-formes d’e-commerce ou des applications de messagerie afin de faciliter les transactions.
• Agents IA pour les équipes marketing : les agents IA permettent aux équipes marketing de développer rapidement des campagnes optimisées. En utilisant des outils tels que Agentforce Campaigns, ces agents peuvent générer des briefs, identifier des segments cibles et créer un contenu pertinent. L’analyse continue des performances permet d’adapter efficacement les stratégies marketing afin de satisfaire les principaux indicateurs de performance.

L’IA générative et l’IA prédictive représentent deux approches puissantes, mais fondamentalement différentes de l’intelligence artificielle. Alors que l’IA générative excelle dans la création de nouveaux contenus par sa compréhension des modèles de données sous-jacents, la force de l’IA prédictive réside dans sa capacité à prévoir les résultats futurs avec précision et fiabilité. Ces deux types d’IA s’accompagnent de leurs propres défis, qu’il s’agisse des considérations éthiques de l’IA générative et de ses potentielles « hallucinations », ou des biais de l’IA prédictive et ses limites en cas d’événements imprévus. Alors que l’IA continue d’évoluer, il est essentiel de comprendre ces distinctions fondamentales pour tirer parti de ses capacités uniques de manière responsable et efficace, afin de façonner un avenir où les machines intelligentes ne se contenteront pas d’anticiper, mais innoveront également.