Les entreprises doivent exploiter à la fois l’IA traditionnelle et l’IA générative pour une combinaison puissante qui donne un avantage concurrentiel.

Après des années de faux départs et d’espoirs déçus, l’intelligence artificielle est enfin capable de fonctionner de manière exhaustive : Résoudre des problèmes complexes avec une logique structurée et générer du contenu à partir de commandes en langage naturel.

Les deux principales catégories d’IA sont nettement différentes. L’IA classique ou traditionnelle, comme on l’appelle souvent, aide les entreprises à utiliser des applications spécialisées pour accomplir des tâches spécifiques. Quant à sa version plus récente et plus attrayante, l’IA générative permet aux individus de créer tout, que ce soit du texte, des images, des vidéos, ou du contenu audio.

Il ne suffit pas de choisir l’une ou l’autre. Les organisations doivent exploiter à la fois l’IA et l’IA générative pour améliorer les opérations et générer des revenus dans ce monde alimenté par des algorithmes.

IA Générale Vs. IA Discriminante

Il a souvent été difficile, voire exaspérant, d’expliquer l’IA traditionnelle aux personnes qui ne suivent pas la technologie. La plupart des gens voient encore l’IA à travers le prisme des machines conscientes dominant un avenir dystopique.

L’avènement de l’IA générative élève la conversation du fantastique au pratique. Mais si vous vous trouvez à expliquer les concepts de l’IA à des personnes curieuses lors d’un apéritif, il est utile d’ancri leur compréhension. Alors essayez ceci : Comparez l’IA traditionnelle et l’IA générative aux hémisphères du cerveau humain.

L’IA traditionnelle, qui inclut les méthodes descriptives, prédictives et de vision par ordinateur, est analogue à de nombreuses fonctions associées au côté gauche du cerveau humain, comme la logique et la résolution de problèmes.

La plupart des formes d’IA traditionnelle reposent sur une classification précise pour obtenir des résultats ils apprennent des frontières de décision entre classes, reflétant la pensée structurée et analytique d’un mathématicien ou d’un conservateur de musée classifiant des artefacts.

Cette approche se prête bien à la modélisation prédictive, comme la prévision de modèles de ventes basée sur des achats historiques ou la probabilité qu’un candidat convienne à un poste. Anticiper les perturbations de la chaîne d’approvisionnement déclenchées par des événements défavorables est un autre cas d’utilisation courant en entreprise.

L’IA Générative, quant à elle, ressemble davantage aux schémas cognitifs associés au côté droit du cerveau humain. Simulacre de la cognition humaine, l’IA Générative est aussi créative et imaginative que l’IA traditionnelle est logique et clinique.

Imaginez l’IA Générative comme un conteur maître tissant des récits complexes à partir de ses données disponibles. Ou comme un chef cuisinier, expérimentant avec des ingrédients pour concocter des plats uniques à partir de données. Les organisations peuvent utiliser l’IA générative pour créer du matériel marketing et de vente, du code logiciel, voire de nouveaux produits et recherches.

La créativité sans limites de l’IA Générative, associée à sa relative facilité d’adoption, en fait une approche prometteuse pour augmenter la productivité. Soixante-dix-huit pour cent des cadres de la direction perçoivent l’IA Générative davantage comme une opportunité concurrentielle qu’une menace, selon une enquête réalisée par MIT Technology Review Insights1.

L’IA Holistique Comme Multiplicateur de Force

Les hypothèses concernant les responsabilités de chaque hémisphère du cerveau ont évolué au fil des ans, et l’idée actuelle est que les côtés droit et gauche du cerveau fonctionnent de manière plus coordonnée et distribuée que ce qui était initialement pensé.

Il est donc logique que de nombreux experts estiment que l’IA traditionnelle et l’IA générative finiront par travailler ensemble pour créer des multiplicateurs de force, automatisant et raisonnant à travers les problèmes commerciaux les plus complexes.

Par exemple, il est concevable qu’une approche holistique de l’intégration de l’IA dans l’entreprise offre aux organisations une meilleure opportunité de réaliser des IA prescriptives, qui utilisent les performances passées et les tendances (IA descriptive) et anticipent les résultats futurs (IA prédictive) pour formuler des recommandations opérationnelles.

On peut imaginer l’IA traditionnelle franchissant les obstacles cognitifs en utilisant des données historiques pour prédire des événements futurs, et l’IA générative formulant un certain nombre de recommandations. Mais cela va au-delà de la réalité actuelle, l’IA traditionnelle et l’IA générative restent cloisonnées dans les entreprises, cette dernière étant encore expérimentale.

Guide de Démarrage d’une Stratégie d’IA

Les organisations adoptent différentes approches pour élaborer leur stratégie d’IA. Quel que soit le stade où se trouve votre organisation dans le continuum de l’IA, cultiver une stratégie d’IA transversale est impératif.

Cela nécessite des organisations d’obtenir l’adhésion d’un ensemble diversifié d’intervenants, des cadres dirigeants aux employés de base. Nommer un chef de l’IA et consolider les efforts au sein d’un centre d’excellence peut aider les organisations à ancrer leurs politiques et pratiques pour faciliter une exécution supérieure de l’IA.

Vous devrez probablement également rehausser votre jeu en matière de gestion de données, car des données de mauvaise qualité entraîneront des résultats médiocres.

“Si vous n’avez pas de données ou si vos données sont mauvaises, vous n’aurez pas d’IA ou vous aurez une mauvaise IA”, a déclaré Jeff Boudreau, directeur de l’IA chez Dell Technologies, lors d’un récent épisode du podcast The Partner Connection. “Donc en fin de compte, vous devez maîtriser vos processus de gestion des données.”

De même, certaines organisations doivent transformer leurs processus, car ajouter de l’IA à des processus inadéquats ne fera que rendre des processus inefficaces plus efficients sans améliorations significatives. Un stack technologique de haut niveau, comprenant l’infrastructure adéquate sur laquelle exécuter vos modèles d’IA voraces en données, est également crucial.

Heureusement, vous n’êtes pas seul, vous pouvez compter sur l’écosystème ouvert de partenaires qui vous aideront à nettoyer vos données, améliorer vos processus et fournir les stacks technologiques nécessaires pour atteindre vos objectifs en matière d’IA. Cela inclut vous aider à exécuter de grands modèles de langage sur site et même sur des ordinateurs portables, en vous offrant la tranquillité d’esprit de ramener l’IA à vos données.

Dell Technologies a un guide pratique pour ça, offrant des serveurs haute performance, des appareils clients pour le lieu de travail moderne et des services professionnels pour aider les organisations à déployer l’IA générative dans des environnements fiables et sécurisés.

Découvrez-en plus sur les Solutions d’IA Générative de Dell.

En conclusion, pour rester compétitif dans un monde alimenté par des algorithmes, les entreprises doivent exploiter à la fois l’IA traditionnelle et l’IA générative pour tirer parti des avantages de chacune et créer des synergies puissantes. En combinant les forces de l’IA et de l’IA générative, les organisations peuvent améliorer leurs performances opérationnelles et générer des revenus, tout en restant à l’avant-garde de l’innovation technologique.