La révolution de l’intelligence artificielle générative dans la création de contenu

11 déc. 2023
FOCUS BUSINESS

À l’ère de la transformation digitale, l’intelligence artificielle (IA) émerge comme un acteur clé dans la stimulation de l'innovation et de la performance des entreprises. Au cœur de cette révolution, l’IA générative se profile comme une technologie transformatrice influençant des domaines aussi variés que la création artistique numérique et l'automatisation des processus. Son impact ne se limite pas là, car elle s'étend également à la chaîne d'approvisionnement, améliorant l'efficacité opérationnelle et facilitant la prise de décision.

L'IA générative aide la prise de décisions dans l'organisation des processus logistiques
 

« Les progrès technologiques rapides dans le domaine de l’Intelligence artificielle (IA), parmi d’autres avancées technologiques tels que la robotique, l’informatique en nuage et l’Internet des objets, transforment les disciplines, les économies et les industries, et remettent en question ce que signifie d’être humain », déclare l’UNESCO.

 Les systèmes d’intelligence artificielle sont capables d’identifier des modèles, de faire des prédictions probabilistes et de fonctionner sans supervision dans certains scénarios. L’IA est appliquée à une multitude de domaines tels que la vision par ordinateur ou la reconnaissance vocale.

Différences entre l’IA générative et l’IA traditionnelle

  • Objectifs et approche. Pour mieux comprendre l'impact de l'IA générative, il est essentiel de saisir les différences fondamentales avec son homologue traditionnelle. Alors que l'IA traditionnelle se concentre sur l'exécution de tâches spécifiques selon des règles préétablies, l'IA générative se distingue par sa focalisation sur la création de contenus novateurs.
  • Entraînement et données. Le processus d'entraînement représente également un point de divergence significatif. L'IA générative s'appuie sur des ensembles de données massifs, apprenant ainsi à partir de la structure et des caractéristiques de l'information, tandis que l'IA traditionnelle requiert souvent des jeux de données structurés pour son entraînement supervisé.
  • Flexibilité et adaptabilité. La flexibilité et l'adaptabilité sont des atouts majeurs de l'IA générative. Ses modèles se caractérisent par une remarquable souplesse, capables de traiter une gamme étendue de tâches liées à la génération de contenu, de la création d'images réalistes à la rédaction de textes cohérents. En revanche, l'IA traditionnelle, spécialisée dans des tâches spécifiques, nécessite une définition manuelle de règles, limitant sa capacité à s'adapter sans une reprogrammation substantielle.
  • Créativité et originalité. La créativité et l'originalité représentent un autre domaine où l'IA générative excelle. Capable de produire des contenus créatifs autonomes, tels que des œuvres d'art générées par des réseaux antagonistes génératifs (GAN) ou des textes rédigés par des modèles de langage, elle se distingue clairement de son homologue traditionnelle, focalisée sur l'automatisation de tâches basées sur des règles.

Le potentiel de l’IA générative dans les entreprises

Une étude menée par Microsoft, GitHub et la MIT Sloan School of Management confirme l’immense potentiel de l’IA générative pour l’industrie : « Les applications de l'intelligence artificielle, démontrant des capacités humaines dans des domaines variés tels que la compréhension du langage naturel et la reconnaissance d'images, sont un signe clair de l'impact positif de cette technologie ».

Les résultats de recherches de Microsoft dévoilent que les outils d’IA générative ont des effets bénéfiques sur la productivité. Par exemple, « les codeurs utilisant Copilot ont pu accomplir leurs tâches 55,8 % plus rapidement », indiquent les auteurs de l’étude. Développé par GitHub et OpenAI, Copilot est un assistant au codage basé sur l’intelligence artificielle et utilisé par les développeurs de logiciels.

Les entreprises intégrant l’intelligence artificielle générative cherchent à personnaliser les modèles linguistiques à leurs besoins spécifiques et à leurs cas d’usage. Leur objectif est d’établir une interaction naturelle, en langage humain, en s'appuyant sur leurs propres données et documents. Pour atteindre cet objectif, trois possibilités s’offrent à elles :

  • Entraînement d’un modèle personnalisé de zéro. Cette option, bien que prometteuse, demeure ardue en raison des coûts élevés liés à l'acquisition d'équipements et de capacités informatiques. Pour de nombreuses entreprises, ces investissements peuvent être prohibitifs, limitant ainsi l'accessibilité à cette approche ambitieuse
  • Perfectionnement d’un modèle existant. Une alternative plus praticable consiste à optimiser un modèle préexistant en l'actualisant avec des données propres à l'entreprise. Cette méthode, en plein essor, offre un potentiel de développement considérable au sein du tissu entrepreneurial, permettant d'adapter des modèles génériques à des besoins spécifiques.
  • Ajouter des informations contextuelles à un modèle déjà entraîné. Cette approche implique le remplacement d'un modèle linguistique existant par un modèle propre à l'entreprise. L'objectif est d'analyser les informations pertinentes au moment opportun, facilitant ainsi une interaction naturelle en langage humain.

Un rapport de McKinsey souligne que cette technologie de pointe pourrait générer des milliers de milliards de dollars supplémentaires pour l’économie mondiale. Selon le cabinet de conseil américain, cette innovation devrait avoir un impact significatif sur tous les secteurs de l’industrie, notamment « le bancaire, le high-tech et les sciences de la vie, qui sont susceptibles de connaître le plus grand impact en termes de revenus ».

L’intelligence artificielle générative est un type d’IA axée sur la production de nouveaux contenus à partir de données existantes

Grâce à l’IA générative, les entreprises pourraient accélérer le développement de produits, améliorer l’expérience client et renforcer la productivité de leurs employés. Selon une enquête menée par Gartner auprès de plus de 2 500 cadres, les raisons majeures pour lesquelles les entreprises devraient investir dans l’IA sont : l’expérience client et la fidélisation (38 %), la croissance du chiffre d’affaires (26 %), l’optimisation des coûts (17 %) et la continuité des activités (7 %). Le cabinet de conseil prévoit que d’ici 2025, 30 % des entreprises auront mis en œuvre une stratégie de test et de développement de l’IA, contre 5 % en 2021.

Gartner met en évidence les opportunités potentielles de l’IA générative pour les entreprises :

  • Croissance du chiffre d’affaires. Les entreprises les plus matures en matière d'IA seront en mesure de générer davantage de revenus, développant plus rapidement de nouveaux produits et améliorant leurs services. « D’ici 2025, plus de 30 % des nouveaux médicaments et matériaux seront systématiquement développés à l’aide de techniques d’IA générative. Cette technologie transformera profondément l’industrie pharmaceutique, par sa capacité à réduire les coûts et les délais associés à la découverte de nouveaux médicaments », indique le rapport.
  • Réduction des coûts et hausse de la productivité. L’IA générative améliore les compétences des travailleurs en matière de rédaction et d’édition de textes ou de création d’images et d’autres contenus multimédia. Elle peut également résumer, simplifier et classer des contenus, générer, traduire et vérifier du code logiciel, tout en améliorant les performances des chatbots.
  • Atténuation des risques. L’une des capacités de l’IA générative est la visibilité et l’analyse approfondies des données (des transactions clients au code logiciel). À partir de ces informations, le système identifie instantanément les modèles et les risques éventuels pour l’activité.

L’IA générative dans la chaîne d’approvisionnement

Quel sera l’impact de l’intelligence artificielle générative sur la chaîne d’approvisionnement ? Les avancées et la recherche dans le domaine de l’IA générative anticipent des progrès remarquables en matière de développement d’idées créatives pour intégrer cette technologie dans de nombreux scénarios, y compris la logistique.

Actuellement, l’IA générative connaît un tournant majeur dans le domaine de la supply chain. Dans une étude récente réalisée par IBM, 85 % des cadres considèrent que la mise en œuvre de fonctionnalités d’IA générative sera une composante centrale de leurs investissements dans l’automatisation. Vingt pour cent d’entre eux affirment que l’IA générative revêt une importance capitale pour leur avenir en matière d’automatisation.

Effectivement, l’intelligence artificielle générative a le potentiel d’améliorer les compétences des travailleurs en automatisant de nombreuses tâches qui exigeaient auparavant une intervention humaine. Cette technologie peut recueillir des informations et faciliter la prise de décision relative à l’organisation des processus de production, à la gestion des ressources ou à la gestion des stocks.

D’après IBM, l'impact de l'IA générative sur la chaîne d'approvisionnement peut être discerné à travers trois domaines fondamentaux :

  1. Support. L'IA générative accroît la productivité dans des tâches telles que l'élaboration d'études de marché, l'analyse des tendances, le service client et le codage logiciel. « Nous avons constaté une hausse de 90 % de la vitesse de codage. Grâce à l’IA, nous pouvons réaliser en quelques heures un travail qui prendrait trois mois, et obtenir des analyses en temps réel », expliquent les auteurs de l’étude.
  2. Flux. L’IA générative facilite l’analyse des meilleures actions suivantes (Next Best Actions) sur la base de vastes ensembles de données internes et externes. Elle optimise également la prise de décisions complexes et favorise une communication en langage naturel (et multilingue) au sein des chaînes d’approvisionnement mondiales.
  3. Collaboration. Une part importante de la valeur future de l’IA générative sera probablement dans le partage mondial de l’intelligence qu’elle génère, à travers les écosystèmes et les industries. « La technologie d’IA générative pourrait jouer un rôle de premier plan en matière de développement durable, si elle devient la plateforme de la collaboration plutôt que de la concurrence », affirment les auteurs.

Les applications de l’IA générative dans la logistique

Une étude de TBS Education (ex Toulouse Business School) révèle que l’une des applications de l’IA générative ayant le plus grand potentiel dans la supply chain est l’analyse de données. « L’IA générative offre plusieurs avantages pour la chaîne d’approvisionnement, notamment l’amélioration de l’efficacité des processus, des prévisions plus précises, une exécution plus efficace des commandes, une analyse accélérée d’une vaste quantité de données pour une prise de décision rapide et éclairée, ainsi qu’un renforcement de l’assistance et de la formation des employés », déclarent les auteurs.

Le cabinet de conseil Ernst & Young met également en lumière la manière dont l’analyse des données à l’aide de l’IA contribue au développement des entreprises. L’étude How supply chains benefit from using generative AI montre que de nombreuses organisations utilisent l’IA pour analyser de grands volumes de données historiques sur les ventes et les tendances du marché afin de créer des modèles de demande en temps réel. « Avec l’IA générative, il est possible de définir des niveaux de stocks optimaux, des calendriers de production et des plans de distribution pour répondre efficacement à la demande du client », soutiennent les auteurs.

L'IA générative génère des contenus uniques et réalistes comme des images ou des textes

Les entreprises utilisent également l’analyse de données avec l’IA générative pour optimiser les tâches de maintenance prédictive. « À partir des données collectées par les machines des usines, les modèles d’IA générative peuvent créer des plans de maintenance et les corréler au moment où une panne pourrait se produire. Les fabricants peuvent ainsi adapter leurs calendriers de maintenance si nécessaire, réduire les temps d’arrêt et les coûts, tout en prolongeant la durée de vie de leurs équipements », précise Ernst & Young.

Grâce à la fonction de tchat et à l’analyse des données, l’intelligence artificielle générative tire des conclusions permettant aux entreprises de prendre des décisions stratégiques pour leurs processus logistiques. Dans un scénario optimal, les chatbots donneraient aux responsables logistiques des recommandations concernant, par exemple, le niveau de stock nécessaire pour répondre à la demande du client.

Ernst & Young souligne aussi l’importance de la fonctionnalité de tchat de l’IA générative dans l’élaboration de la demande prévisionnelle – formulée par des questions visant à rendre les prévisions plus précises. « Par exemple, une entreprise de biotechnologie pourrait exécuter des scénarios hypothétiques sur la fourniture de produits chimiques spécifiques pour ses productions et sur les conséquences de certains impacts mondiaux ou d’autres événements pouvant modifier ou perturber les opérations quotidiennes. Les outils d’IA générative d’aujourd’hui proposent même plusieurs plans d’action en cas de situation défavorable », expliquent les auteurs. La fonctionnalité de tchat pourrait également améliorer le service client par la génération de réponses personnalisées et automatiques, réduisant ainsi les délais et les ressources nécessaires pour la prise en charge.

De même, l’intelligence artificielle générative offre la possibilité d’améliorer les relations avec les fournisseurs et leur gestion, par la création automatisée de courriers électroniques et de messages. Selon le cabinet de conseil, ces outils permettent d’extraire rapidement des informations à partir de longs contrats afin de mieux préparer les négociations en vue d’un renouvellement, par exemple.

En somme, l’IA appliquée à la gestion de la supply chain contribuera à la résilience et à la durabilité des entreprises, ainsi qu’à la transformation de leurs structures de coûts, selon l’étude d’Ernst & Young.

Comment Mecalux mène-t-elle ses recherches sur l’IA générative ?

Mecalux, entreprise leader en solutions intralogistiques, explore activement le potentiel de l’intelligence artificielle générative pour élargir les capacités technologiques des installations logistiques de ses clients.

L’équipe technique de Mecalux Software Solutions s’est engagée dans l’étude de trois cas d’usage de l’intelligence artificielle générative :

  • Gestion des documents. Création d’un outil interne pour les équipes d’Opérations et de Téléassistance de Mecalux. L’IA générative sera employée pour analyser l’ensemble de la documentation technique de chaque installation logistique, fournissant, via une interface utilisateur, toutes les informations nécessaires aux experts pour une prise rapide de décisions éclairées.
  • Codage et développement de logiciels. Soutien aux développeurs Easy WMS dans l’exécution de leurs tâches. L’objectif est d’accélérer le processus de codage de nouvelles fonctionnalités en utilisant l’intelligence artificielle générative pour générer un code source basé sur des descriptions en langage naturel. Les suggestions de code fournies par les modèles génératifs peuvent considérablement accélérer le développement de logiciels.
  • Assistance à l’utilisateur final. Mecalux étudie l’intégration de l’IA générative dans Easy WMS pour permettre au logiciel de répondre aux questions des utilisateurs en simulant une conversation humaine. Par exemple, un responsable logistique pourrait demander la création de tableaux de bord spécifiques pour évaluer le temps moyen consacré à la préparation des commandes.

Intégration de l’IA générative dans un logiciel de gestion d’entrepôt

Les systèmes de gestion d’entrepôt (WMS) les plus modernes sur le marché intègrent déjà des fonctionnalités d’intelligence artificielle. Les fonctionnalités d’analyse de big data facilitent l’interprétation des informations générées par les différentes activités de l’entrepôt. Grâce à une analyse approfondie des opérations, les entreprises sont en mesure de planifier les ressources, d’évaluer les performances et de prendre des décisions stratégiques.

La véritable magie de l’IA générative réside finalement dans sa capacité à comprendre les questions et à y répondre de manière similaire à un être humain. Cette caractéristique révolutionne la manière dont les utilisateurs interagissent avec les logiciels de gestion d’entrepôt. Ainsi, les responsables logistiques peuvent poser des questions longues et complexes pour obtenir des réponses personnalisées incluant du texte, des graphiques ou des tableaux. Selon une étude de Master of Code, d’ici 2025 « environ 90 % du contenu des rapports trimestriels des entreprises sera créé à l’aide de l’IA générative ».

 

 

Références