L’adoption de l’intelligence artificielle générative (IA générative) a connu une explosion ces derniers mois. Selon les enquêtes de Gartner, cette technologie est désormais l’une des plus largement déployées dans les unités et organisations. La raison est simple : l’IA générative promet à la fois des améliorations significatives au quotidien et des innovations révolutionnaires pour les entreprises. Toutefois, elle ne constitue pas une solution universelle.

L’IA générative ne suffit pas à elle seule

L’IA générative n’est qu’un élément d’un vaste éventail de techniques d’IA. De nombreux problèmes commerciaux nécessitent une combinaison de différentes techniques d’IA. Ignorer ce fait peut conduire à une surestimation des impacts de l’IA générative et à une mise en œuvre dans des cas d’utilisation où elle ne produira pas les résultats escomptés.

Quand utiliser l’IA générative ?

Pour déterminer si l’IA générative est adaptée à votre cas d’utilisation, commencez par évaluer si le cas est porteur de valeur pour l’entreprise et s’il est réalisable, peu importe la technique d’IA utilisée. Certains cas d’utilisation ne sont pas adaptés à l’IA et ne méritent pas d’être poursuivis.

Classification des cas d’utilisation de l’IA générative

1. Extrêmement utile : génération de contenu, interfaces utilisateur conversationnelles, découverte de connaissances.
2. Relativement utile : segmentation/classification, systèmes de recommandation, perception, automatisation intelligente, détection/analyse des anomalies.
3. Peu utile : prévision/planification, intelligence décisionnelle, systèmes autonomes.

L’IA générative peut également être inadaptée si les risques associés sont inacceptables et ne peuvent pas être efficacement atténués. Ces risques incluent des sorties peu fiables, la confidentialité des données, la propriété intellectuelle, la responsabilité, la cybersécurité et la conformité réglementaire.

Considérez des techniques d’IA alternatives

Pour les domaines où l’IA générative n’est pas jugée « extrêmement utile », explorez d’autres techniques d’IA. Parmi les techniques établies à considérer, on trouve l’apprentissage automatique non génératif (ML), l’optimisation, la simulation, les règles/heuristiques et les graphes de connaissances. Les techniques émergentes, telles que l’IA causale, l’IA neuro-symbolique et l’IA basée sur les premiers principes, méritent également une attention particulière.

Tester une alternative plus simple avant d’investir dans l’IA générative peut s’avérer judicieux ; ces alternatives sont souvent moins risquées, moins coûteuses et plus faciles à comprendre.

Combiner l’IA générative avec d’autres techniques

Les techniques d’IA ne sont pas mutuellement exclusives ; elles peuvent souvent être combinées pour offrir une meilleure précision, transparence et performance, tout en réduisant les coûts et le besoin en données. La combinaison des modèles d’IA générative avec d’autres techniques d’IA peut être particulièrement puissante.

Exemples de combinaisons efficaces :

1. Apprentissage automatique non génératif et IA générative : pour la segmentation et la classification, la génération de données synthétiques et la vision par ordinateur.
2. Optimisation/recherche et IA générative : pour la recherche en entreprise.
3. Simulation et IA générative : pour l’accélération des simulations.
4. Graphes et IA générative : pour la gestion des connaissances et la génération augmentée par récupération.
5. Systèmes basés sur des règles et IA générative : pour les chatbots, les conseillers robotiques et la génération de langage naturel spécialisée.

En résumé, l’IA générative offre de grandes promesses, mais elle ne doit pas être considérée comme une solution universelle. En intégrant les techniques d’IA appropriées et en combinant les approches, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de ces technologies pour répondre à leurs besoins spécifiques et maximiser les bénéfices.