L'IA générative a attiré l'attention des consommateurs et des entreprises du monde entier. Nombreux sont ceux qui considèrent l'IA générative comme un moyen révolutionnaire de créer des contenus inédits, d'accélérer les délais de développement des contenus et d'agir comme un outil de tri capable de faire émerger des réponses instantanément.

Selon un rapport récent, plus de 80 % des entreprises du Fortune 500 ont des équipes qui utilisent activement ChatGPT, une plateforme d'IA générative[1].^[1]

L'IA générative a également fait l'objet d'une attention croissante de la part des médias et des autorités de réglementation. Comme pour toute nouvelle technologie, en particulier une technologie aussi puissante que l'IA générative, un certain scepticisme est compréhensible. Mais pour de nombreuses entreprises à la pointe de la technologie, les initiatives d'IA générative vont de l'avant malgré tout.

Pour aider les entreprises à naviguer sur le sujet de l'IA générative et à adopter un point de vue réfléchi, Inbenta a rédigé l'article suivant pour informer les lecteurs sur l'IA générative, les cas d'utilisation qu'elle peut traiter et la façon dont elle peut être utilisée de manière responsable.

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Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est simplement un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la génération de nouveaux contenus. Celui-ci peut prendre de nombreuses formes, telles que du texte, des images ou du son. Le battage médiatique autour de l'IA générative provient du fait que le contenu est original et peut ressembler à la qualité d'une production générée par l'homme. L'IA générative a pu atteindre ce résultat grâce à sa capacité à s'entraîner continuellement sur de vastes quantités de données non structurées sans avoir besoin d'une supervision humaine.

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Cas d'utilisation de l'IA générative

Bien que la plupart des conversations sur l'IA générative portent sur ChatGPT, un modèle de langage étendu, il existe de nombreux types d'IA générative utilisés aujourd'hui. Il s'agit notamment de

• Générateurs de texte sous forme de solutions de codage (OpenAI Codex, Copilot, Studio Bot) et de modèles de langage (ChatGPT, Google Bard et autres) qui peuvent créer du contenu écrit, y compris des documents marketing et promotionnels, des résumés, des essais, etc.
• Générateurs d'images et de vidéos capables de créer des images synthétiques (DALL-E, Let's Enhance, Midjourney), des images 3D ou du contenu vidéo (Pictory, Synthesia ou DeepBrain AI) à partir de simples invites.
• Générateurs auditifs capables de créer des chansons (Amper Music, AIVA, Soundful) ou d'imiter la parole d'une personne à partir d'un court enregistrement audio.

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Comment fonctionne un modèle linguistique à grande échelle ?

Dans le domaine de l'IA générative, les grands modèles de langage (LLM) présentent un intérêt significatif pour les clients d'Inbenta, principalement en raison de l'introduction de ChatGPT.

LLMs utilise une série d'algorithmes pour reconnaître, résumer, traduire, prédire et générer du texte et d'autres formes de contenu. Pour ce faire, il utilise les connaissances acquises à partir d'énormes ensembles de données qui ont été introduits dans le système, ce qui permet au modèle de créer un nouveau contenu.

Les utilisateurs fournissent au LLM une "invite" ou une demande pour générer des réponses. Idéalement, plus le nombre de paramètres utilisés dans une invite du LLM est élevé, plus les réponses sont précises.

Avantages de l'utilisation des MLD

Les avantages du LLM pour les clients

Si elle est correctement exploitée, la capacité générative des LLM à créer et à organiser du contenu instantanément a un potentiel énorme. L'avantage est de réduire les délais de développement du contenu et d'aider les organisations à étendre leurs activités pour répondre plus rapidement à un plus grand nombre de clients.

Dans le cadre de l'expérience client, la génération automatique de contenu peut s'avérer utile :

• Répondez aux questions des clients en temps réel , sans délai d'attente et sans friction ;
• Générer des réponses uniques et originales, en rapprochant le client de ce que pourrait être une interaction avec un agent immobilier ;
• Personnaliser les interactions et adapter les réponses en fonction des données de l'utilisateur et plus encore, en analysant et en comprenant les nuances du langage humain et en analysant le profil de l'utilisateur.

Avantages opérationnels des MLD

La mise en œuvre des LLM dans les flux de travail de l'expérience client présente également des avantages opérationnels. Parmi ces avantages opérationnels, il est possible pour les LLM de.. :

• Réduisez les délais de développement du contenu et créez du contenu au rythme des attentes de vos clients ;
• Réduire les tâches répétitives au profit de l'automatisation ;
• Servir de multiplicateur de productivité, en responsabilisant le personnel et en l'aidant à se concentrer sur des tâches plus complexes.

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Risques liés à l'apprentissage tout au long de la vie

Les LLM ont également fait l'objet d'un examen approfondi en ce qui concerne leur exactitude, la confidentialité des données et les droits d'auteur.

Les autorités de régulation aux États-Unis et à l'étranger ont exprimé leurs inquiétudes quant aux dommages que l'IA générative pourrait causer aux consommateurs, en particulier dans les secteurs réglementés. Par exemple, si une banque ou un fiduciaire devait fournir des informations trompeuses par l'intermédiaire d'un chatbot LLM, des poursuites et des sanctions s'ensuivraient certainement.

Les entreprises qui envisagent d'intégrer les LLM, en particulier dans un contexte de contact avec la clientèle, doivent être conscientes des risques et chercher des moyens de garantir la conformité.

Ces risques sont les suivants :

• Hallucinations au cours desquelles un LLM répond de manière inexacte ou absurde ;
• Les problèmes de confidentialité des données qui se posent lorsqu'on utilise un logiciel qui n'informe pas correctement les utilisateurs et ne leur demande pas leur consentement pour l'utilisation de leurs données ;

• Les droits d'auteur constituent un autre risque s'il s'avère que le titulaire du LLM utilise illégalement des œuvres protégées par des droits d'auteur.

En l'absence de contrôles appropriés, ces risques pourraient être difficiles à gérer, car les LLM sont une boîte noire qui ne permet pas de comprendre comment ou où le LLM est parvenu à une certaine réponse. Si les entreprises avaient davantage d'informations sur les cas d'hallucination ou de droits d'auteur, par exemple, elles pourraient adapter leur utilisation en conséquence. C'est pourquoi l'ajout d'une couche d'examen et de conformité sera si important lorsque l'on envisagera d'utiliser un LLM dans une entreprise.

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Les LLM couplés à l'IA conversationnelle

L'IA conversationnelle est une IA basée sur le langage, distincte des LLM, qui constitue depuis un certain temps la technologie linguistique standard utilisée dans le cadre de l'expérience client (y compris les chatbots, les moteurs de recherche et d'autres outils). L'IA conversationnelle utilise le traitement du langage naturel (NLP) ainsi qu'un vaste lexique (un dictionnaire avec des mots et leurs relations sémantiques) pour alimenter des conversations de type humain entre les chatbots et les humains.

Bien qu'elle soit puissante et efficace pour faciliter les conversations, l'IA conversationnelle est limitée à ses propres connaissances et à des réponses préprogrammées. (Dans certains cas d'utilisation, l'IA conversationnelle peut être préférée, en particulier pour ceux qui s'inquiètent du "taux d'hallucination" ou du risque de conformité des LLM). 

Le couplage de l'IA conversationnelle avec les LLM présente toutefois un grand potentiel. En combinant la créativité de l'IA générative et les prouesses conversationnelles de l'IA conversationnelle, les entreprises peuvent dynamiser la création de contenu et offrir des interactions personnalisées et engageantes en utilisant des réponses uniques qui imitent étroitement les conversations humaines.

En outre, la synergie entre ces technologies d'IA peut conduire à des interactions plus intelligentes et contextuelles.

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Intégration du programme LLM d'Inbenta

Pour aider les clients d'Inbenta à tirer parti de la puissance des LLM tout en atténuant certains des risques de conformité, Inbenta a lancé une intégration étendue de l'IA générative.

L'intégration permet aux entreprises d'utiliser n'importe quel LLM de leur choix pour développer et organiser leur contenu instantanément, avec un minimum d'effort, et d'une manière qui favorise la possibilité de contrôle et de conformité accrue.

Grâce à cette intégration, les entreprises pourront ajouter de manière transparente Open AI, Google, Claude AI ou d'autres plateformes d'IA générative de premier plan dans leurs flux de travail liés à l'expérience client et contrôler comment, où et quand ces plateformes sont utilisées.

En ajoutant l'IA générative, Inbenta vise à réduire de plus de la moitié le délai de développement de contenu d'une entreprise, en boostant leur capacité à développer rapidement des réponses au service client, des scripts de chatbot, des éléments de contenu utiles et bien plus encore.

Il est important de noter qu'en offrant le choix et la possibilité de contrôler l'examen et la diffusion du contenu généré par l'IA, Inbenta aide les entreprises à déployer l'IA générative de manière plus sûre et plus responsable, en leur permettant d'ajouter des couches de surveillance humaine et d'examen du contenu généré par l'IA.

Pour les organisations préoccupées par les risques potentiels de l'IA générative (en particulier celles qui appartiennent à des secteurs réglementés, à des gammes de produits complexes ou qui ont des conditions spécifiques), la capacité d'IA conversationnelle d'Inbenta, leader sur le marché, ne doit pas être négligée.

Dans la plupart des cas, l'IA conversationnelle d'Inbenta peut résoudre avec précision +90% des demandes des clients, quel que soit le secteur d'activité. Pour les demandes des clients qui dépassent les capacités de l'IA conversationnelle, Inbenta propose également une solution Messenger qui aide les représentants du service client à trier, escalader et résoudre rapidement les demandes.

Les points forts de l'intégration de l'IA générative d'Inbenta sont les suivants :

1. Choisissez votre fournisseur d'IA générative. Inbenta vous permet de choisir votre outil d'IA générative préféré. Intégrez facilement OpenAI, Google ou toute autre solution dans la plateforme d'expérience client d'Inbenta.
2. Utilisez l'IA générative en toute sécurité en ajoutant une couche de conformité. Minimisez les risques en choisissant où, comment et quand vous souhaitez utiliser l'IA générative sans compromettre la qualité du service client.
3. Permettre une surveillance humaine. Accédez au contenu généré par l'IA et examinez-le avant qu'il ne soit mis en ligne.
4. Combinez les avantages de l'IA conversationnelle et de l'IA générative. Améliorez la précision du contenu généré par l'IA en exploitant le moteur NLP d'Inbenta.
5. Branchez l'IA générative dans différents flux de travail de l'expérience client. Choisissez où vous souhaitez exploiter l'IA générative, que ce soit dans les communications du service client, les scripts de chatbot, pour créer des FAQ et plus encore.

Vous souhaitez en savoir plus sur les avantages de l'IA générative et de l'IA conversationnelle ? Et laquelle pourrait vous convenir ? Planifiez une démonstration et découvrez tout leur potentiel ici.