L’essor de l’intelligence artificielle (IA) a marqué une révolution significative dans le fonctionnement des entreprises du monde entier. La capacité des entreprises à collecter, traiter et exploiter de grandes quantités de données a conduit au développement d’algorithmes avancés capables d’automatiser des tâches complexes, d’améliorer la prise de décision et d’optimiser les processus internes.
Au sein de cette dynamique, les entreprises ont spécifiquement besoin de cinq rôles pour que l'IA soit mise en œuvre de la meilleure façon : « le data scientist, l'ingénieur de données, le développeur d'IA générative, le spécialiste de l'IA, l'éthique des données et l'architecte des solutions de données et d'IA ». ", a déclaré Franceso Fontanor , responsable des ventes de données et d'IA pour IBM Amérique latine.
Une étude réalisée par cette entreprise indique qu'« environ 40 % de la main-d'œuvre mondiale devra se recycler et acquérir de nouvelles compétences grâce à l'IA », a noté Fontanor.
Aujourd’hui, les entreprises recherchent activement des professionnels possédant une expérience pratique, capables d’appliquer à la fois l’intelligence artificielle traditionnelle et l’intelligence artificielle générative pour relever les défis commerciaux.
En quoi l'IA traditionnelle et l'IA générative diffèrent
L’IA traditionnelle repose sur des algorithmes qui suivent des règles prédéfinies pour résoudre des problèmes spécifiques, comme la classification ou la reconnaissance de formes. L’IA générative se concentre plutôt sur la création autonome de nouveaux contenus à l’aide de modèles probabilistes et d’apprentissage profond.
Il en résulte des applications uniques pour chaque approche : l’IA traditionnelle est précieuse pour des tâches logiques et spécifiques, tandis que l’IA générative excelle dans la création de contenu original.
« L'IA traditionnelle est utilisée depuis plusieurs années dans des domaines tels que le service client. Les cas les plus courants incluent les agents de services conversationnels, les agents de services transactionnels ou de deuxième génération, ainsi que les moteurs de recommandation d'achat de plateformes Web, les recommandations de films, de séries ou de chansons de plateformes de streaming ou de musique, etc. », a expliqué le dirigeant.
Avec l'IA générative , l'accent mis sur l'expérience client va radicalement changer et entraînera une croissance exponentielle de la quantité de données que les entreprises et les institutions devront capturer et traiter : « Un cas d'utilisation que nous proposons déjà avec succès aux clients de la région. est le centre d’appels cognitif », a-t-il ajouté.
Cette solution repose sur l’utilisation de la technologie pour créer une expérience différentielle dans le service client. Leur objectif est de répondre efficacement aux requêtes et aux questions, en fournissant des informations précises et détaillées. De plus, il a la capacité de gérer les plaintes et réclamations des clients via différents canaux sans dépendre d’une intervention humaine.
"Il intègre différentes technologies telles que l'IA traditionnelle, l'IA générative, la conversion parole-texte et texte-parole, ainsi que des technologies permettant de rechercher et de répondre aux questions sur les documents commerciaux en utilisant le traitement du langage naturel et les modèles LLM", a souligné Fontanot .
De cette manière, les entreprises auront de plus en plus besoin d’experts en intelligence artificielle pour soutenir les processus de développement et la mise en œuvre correcte de cette technologie.
L'IA pour prendre de meilleures décisions
L’IA traditionnelle, générative ou encore la business intelligence traditionnelle sont des technologies « très puissantes » qui aident à soutenir la prise de décision aux différents niveaux des entreprises. Par exemple, les entreprises peuvent envisager l'IA pour évaluer le retour sur investissement , une mesure utilisée pour évaluer la rentabilité ou l'efficacité d'un investissement par rapport à son coût.
Cependant, si l’on veut utiliser l’intelligence artificielle, les entreprises doivent comprendre l’importance d’un bon schéma de données afin que le modèle de langage puisse être entraîné correctement.
« Il est essentiel et fondamental de disposer d'une architecture de données moderne, prête à traiter de grands volumes d'informations avec une grande rapidité, qualité, gouvernance, sécurité et éthique, en évitant les biais inhérents aux algorithmes et en préservant la confidentialité des données. », a insisté l'exécutif.
La conversation avec Fontanor a eu lieu dans le cadre de l'événement IBM Summit Peru, un espace dans lequel des sujets tels que le cloud hybride, la cybersécurité, les données et l'intelligence artificielle, l'automatisation des tâches, la génération de code et le service client ont été abordés.