L'IA générative : une solution pour les entreprises

En moins d'un an, ChatGPT est devenu un outil précieux pour le grand public et se positionne aujourd’hui comme un phénomène hybride entreprise/grand public. ChatGPT peut servir à rédiger des brouillons de blogs, d'essais, d'e-mails, de critiques ou à créer des images Midjourney. En entreprise, il joue un rôle significatif dans l'analyse et la visualisation des données. Cependant, les organisations doivent mettre en place les bonnes stratégies, structures et compétences pour en tirer pleinement profit.

L'IA générative est une technologie majeure nécessitant une réponse appropriée de la part des dirigeants et des experts désireux d'exploiter son potentiel. Pour l'analyse de données, les programmes d'IA générative offrent une opportunité considérable de maximiser la production de données en intégrant leurs capacités de génération de langage naturel comme ChatGPT dans des applications. Cela permet ainsi d’explorer de manière plus efficace les ressources d’informations.


L’IA générative au service de la visualisation

L'IA générative ne se limite pas à l'utilisation d'outils existants ; les entreprises peuvent développer leurs propres capacités d'IA générative au sein de leurs plateformes. Cela ouvre la porte à des requêtes en langage naturel pour des questions complexes liées à la performance commerciale. Les outils d'IA n’ont pas vocation à prendre le contrôle des entreprises, mais peuvent fournir des signaux d'alerte utiles pour détecter des opportunités, prévenir les risques, lutter contre la fraude et anticiper les menaces de sécurité.

L'utilisation de l'intelligence artificielle générative dans le domaine de la visualisation des données offre des avantages significatifs. Actuellement, les outils existants permettent déjà de présenter des informations de manière claire, que ce soit sous forme de tableaux, de graphiques ou de listes à puces. Cependant, l'IA générative va au-delà en ayant la capacité de créer des tableaux de bord complets, des cadres de gouvernance, ou même des pipelines pour la science des données.



Des précautions d’usages sont nécessaires

Cependant, il est crucial de reconnaître que l'utilisation de cette technologie nécessite une compréhension approfondie du contexte et une diligence appropriée. Nous constatons déjà des exemples d'infractions aux droits d'auteur et de diffusion d'informations trompeuses, voire incorrectes, qui émergent. Par conséquent, il est essentiel pour les entreprises de mettre en place des mécanismes de contrôle et de bien comprendre les risques associés à cette technologie encore en développement.

Une grande partie de cette précaution repose sur la communication. Les directeurs des systèmes d'information (DSI) doivent expliquer de manière simple les risques liés à ce que l'on pourrait appeler "l'illusion" de l'IA générative, où les informations générées semblent cohérentes et contextuelles, mais ne doivent pas être considérées comme fiables à 100 %. Les avocats d'entreprise doivent également être transparents quant aux risques associés à la création de documents et d'images sans connaître leur source et leurs droits d'utilisation.

En outre, il est nécessaire d’engager des ingénieurs qualifiés ayant une expertise approfondie dans l'exploration des nuances de l'interrogation de l'IA générative.