Se contenter de penser à ChatGPT ou Midjourney ne permettra pas de suivre le rythme des tendances en matière d'IA générative qui se manifestent actuellement dans chaque secteur.
Dans ce livre, nous explorerons comment les entreprises leaders utilisent l'IA générative pour développer leurs activités et les monétiser.
Ce livre est un recueil d'histoires de réussite commerciale utilisant l'IA générative, couvrant des projets et des services actuellement en cours dans divers secteurs et entreprises.
Nous avons recensé des cas de réussite d'entreprises utilisant l'IA générative dans divers secteurs, notamment les chatbots dans les institutions financières, les expériences virtuelles dans l'industrie de la beauté, la gestion des anomalies dans le secteur manufacturier, les simulations de conception virtuelle, la découverte de nouveaux médicaments et les essais cliniques dans l'industrie biotechnologique, ainsi que la création et la révision de documents dans des domaines spécialisés tels que la médecine et le droit.

Le secteur a déjà créé beaucoup de valeur grâce aux méthodes existantes appelées « IA analytique ».
Cependant, la plupart des IA analytiques sont développées pour effectuer des tâches spécifiques, ce qui les rend difficiles à appliquer à un large éventail de situations ou à des situations nouvelles.
En revanche, l’« intelligence artificielle générative » surmonte ces limitations et peut être appliquée à diverses situations.
Ainsi, tandis que l'IA analytique se rapproche davantage d'un stratège compétent doté de compétences exceptionnelles en analyse de données et en prise de décision, l'IA générative se rapproche davantage d'un artiste qui crée un contenu original et créatif.
Ces caractéristiques sont clairement évidentes dans les domaines d'application.
L'IA analytique est adaptée à la veille stratégique, à la modélisation financière et à l'analyse prédictive, tandis que l'IA générative est plus largement utilisée dans les domaines créatifs tels que l'art, le design et la création de contenu.

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Actuellement, la plupart des ouvrages se concentrent uniquement sur les explications techniques, l'utilisation des outils et leur mise en œuvre rapide, et il est difficile de trouver des livres qui traitent des réussites commerciales liées à l'application de l'IA générative dans des contextes industriels réels.
De ce fait, les professionnels du secteur que j'ai rencontrés étaient désireux d'accroître leur valeur en tirant parti de l'IA générative, et ils étaient également curieux de connaître les applications commerciales.
Lorsqu'une entreprise planifie un nouveau projet, sa première action consiste à rechercher des cas dits « avancés ou réussis ».
Cependant, il n'existe pas beaucoup d'exemples largement connus dans le domaine de l'IA générative.
Cela s'explique en partie par le fait que l'IA générative est relativement nouvelle, mais aussi par la réticence des entreprises à partager publiquement leurs réussites.

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L'IA peut gérer des tâches répétitives et fastidieuses comme la rédaction d'annonces d'emploi décrivant le poste, l'analyse des réponses des candidats et la production de rapports comparant les compétences des candidats aux postes à pourvoir.
Grâce à ChatGPT, les recruteurs peuvent résoudre ces problèmes beaucoup plus rapidement qu'auparavant.

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Les plus grands annonceurs du monde, du géant de l'agroalimentaire Nestlé à la société de biens de consommation Unilever, utilisent déjà l'IA générative pour créer et diffuser des publicités.
WPP, la plus grande agence de publicité au monde, s'associe au Royaume-Uni à des entreprises de biens de consommation pour utiliser l'IA générative dans leurs campagnes publicitaires.
Vous pouvez créer des publicités pour seulement 5 à 10 % du coût de la publicité traditionnelle, et vous n'avez plus besoin de vous rendre au pôle Nord ou en Afrique pour les filmer.

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Le groupe LG prévoit d'appliquer à grande échelle l'utilisation d'un agent d'IA industriel autonome appelé EXAONE sur ses lignes de production dans les secteurs de l'électronique, de la chimie, des biotechnologies et des télécommunications.
Il est possible de prévoir et de détecter les arrêts d'équipement et même de déceler les anomalies pouvant survenir lors de l'assemblage des composants.
On peut dire qu'il s'agit d'un exemple d'usine intelligente qui présente le triple avantage d'une productivité accrue, de coûts réduits et d'une qualité améliorée.

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Morgan Stanley, une banque d'investissement et société de gestion d'actifs, a lancé en septembre 2023 un assistant d'IA génératif basé sur GPT-4 pour ses conseillers en gestion de patrimoine et son personnel de soutien.
Voici l'assistant IA de Morgan Stanley (IA @ Morgan Stanley Assistant).
Cet outil permet d'accéder rapidement à environ 100 000 rapports et documents de recherche. L'assistant IA vise à fournir aux conseillers en gestion de patrimoine des analyses rapides et approfondies issues d'une masse considérable de rapports et de documents.
Cela réduit également le temps consacré aux différentes tâches de recherche, ce qui nous permet de consacrer plus de temps et d'attention à nos clients.

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L'IA générative est un moteur d'innovation dans le secteur de la santé, jouant un rôle dans un large éventail de domaines, du développement de nouveaux médicaments et du diagnostic clinique à la synthèse et à la gestion des données médicales.
Non seulement il découvre rapidement de nouveaux candidats médicaments, mais il en crée également de nouveaux en combinant des médicaments existants de manière inédite.
De plus, le manque de données nécessaires aux essais cliniques de nouveaux médicaments est comblé par des données créées grâce à l'IA.

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Pour les cabinets d'avocats qui traitent un grand nombre de documents, notamment pour la recherche jurisprudentielle, la prévision des litiges, l'examen et l'analyse des contrats et l'automatisation documentaire, les technologies juridiques sont perçues comme un gain de temps précieux. En effet, l'automatisation grâce au traitement automatique du langage naturel et à l'apprentissage automatique, permissifs issus de l'intelligence artificielle, peut accroître considérablement l'efficacité.
Les services juridiques utilisant les technologies juridiques se développent rapidement à l'étranger.
Déjà, de grands cabinets d'avocats et d'expertise comptable utilisent cette technologie pour rationaliser les tâches à forte intensité de main-d'œuvre.
Plusieurs start-ups juridiques ont également vu le jour.
Selon certaines informations, un grand cabinet d'avocats national aurait adopté des avocats dotés d'intelligence artificielle, et une start-up a également été lancée, utilisant l'IA pour préparer automatiquement des documents de litige simples.

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Les chatbots d'IA générative, dont ChatGPT, sont intégrés aux systèmes de navigation automobile, aux systèmes d'assistants vocaux d'IA et aux systèmes d'aide à la conduite afin d'améliorer l'expérience de conduite et la sécurité.
À mesure que la conception générative et l'IA sont intégrées au processus de conception automobile, les modèles automobiles évolueront vers des formes plus personnalisées et optimisées.
En analysant différents environnements de conduite et les préférences des utilisateurs, nous proposons en conséquence la forme de carrosserie optimale et la configuration de l'espace intérieur.

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Decorify est un outil de décoration d'intérieur virtuel proposé par Wayfair, un site de vente en ligne américain spécialisé dans le mobilier et les articles de décoration. Ce service utilise l'intelligence artificielle générative pour aider les utilisateurs à concevoir leur intérieur et à choisir leurs meubles.
Vous pouvez créer différentes images d'intérieur avec des meubles disposés dans une pièce, reflétant les commentaires des utilisateurs.

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Pixar a introduit l'IA générative pour surmonter les limitations du processus de production d'animation existant.
De ce fait, le niveau d'animation a été rehaussé tandis que les délais et les coûts de production ont été réduits grâce à la génération automatique de scénarios, d'images de fond, de designs de personnages, de musique, etc. pour les films d'animation.

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Phobos a développé deux outils d'IA appelés « Adelaide » et « Vertie ».
Lancée en 2023, Adelaide utilise l'IA générative pour rechercher et personnaliser les articles de Forbes en fonction des intérêts des lecteurs.
Auparavant, en 2019, nous avons développé Bertie, un système de gestion de contenu basé sur l'IA qui offre aux contributeurs (rédacteurs d'articles) des fonctionnalités telles que des recommandations de sujets, la rédaction d'ébauches d'articles et la vérification grammaticale.

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L'Oréal a été la première à déceler les nouvelles tendances en matière de cosmétiques et à développer des produits répondant aux besoins des consommateurs.
L'Oréal a lancé L'Oréal Beauty Genius, un outil d'essai virtuel de maquillage doté d'un chatbot d'IA générative utilisant une vaste base de données collectée dans de nombreux pays du monde entier.
Elle utilise les informations des photos personnelles pour vérifier le teint et l'état de la peau et recommande des produits cosmétiques ou des méthodes de maquillage appropriés.

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Des problèmes similaires se posent dans le domaine du traitement automatique du langage naturel.
Certains systèmes de traitement automatique du langage naturel ont tendance à considérer les titres professionnels comme « docteur » comme fortement associés à des caractères masculins, et les titres comme « infirmière » comme fortement associés à des caractères féminins.
Cela s'explique par le fait que le biais sexiste inhérent aux données d'entraînement a été appris.
Dans le domaine de la génération d'images, des biais sont également constatés, avec des cas où une image masculine est générée pour le mot « PDG » et une image féminine pour le mot « cuisine ».

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Le PDG et le directeur technique doivent collaborer étroitement. Le PDG fournit au directeur technique les ressources et le soutien nécessaires et assure un suivi continu de l'avancement du projet.
Le directeur technique rend compte régulièrement au PDG des progrès techniques et des risques potentiels. Si des problèmes de qualité des données surviennent lors de l'entraînement du modèle d'IA, il en explique la gravité au PDG et discute de la nécessité d'allouer des ressources supplémentaires ou d'effectuer des ajustements stratégiques pour y remédier.
Le développement réussi d'applications d'IA est possible lorsque la vision stratégique et le soutien indéfectible d'un PDG doté d'une vision à moyen et long terme sont combinés au leadership technique d'un directeur technique expérimenté et compétent.

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Les inquiétudes concernant le transfert externe des données clients peuvent être particulièrement graves dans des secteurs comme le secteur juridique, qui traite des informations sensibles d'ordre civil et pénal concernant les clients.
En guise de contre-mesure, certains préconisent le maintien de l'utilisation des modèles de langage à grande échelle (LLM), assortie de règles de sécurité et d'une surveillance très strictes. Toutefois, les entreprises sceptiques quant à cette approche adoptent des modèles de langage à échelle réduite (sLLM) afin d'atténuer les problèmes de sécurité tout en profitant des avantages de l'intelligence artificielle.

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L'IA embarquée fonctionne de manière totalement différente de l'IA basée sur LLM comme ChatGPT.
Les LLM à grande échelle effectuent des calculs à l'aide de ressources informatiques telles que des serveurs situés dans des centres de données distants via le cloud, puis reçoivent les résultats.
Cependant, l'IA embarquée traite les données localement, sans les envoyer vers le cloud.
Autrement dit, il collecte et calcule les informations lui-même, sans les envoyer au serveur.
On peut dire que l'IA a été allégée pour être implémentée au sein de l'appareil.

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