Stratégies efficaces pour la mise en œuvre de l'IA générative dans les entreprises

Si vous n'avez pas encore envisagé de mettre en œuvre l'IA générative dans votre organisation... vous devriez ! 💁🏻

Selon les prévisions, l'industrie de l'IA générative est en passe de se transformer en une industrie de l'IA générative 356 milliards de dollars d'ici 2030. 🤯

Indépendamment de ce qui figure sur votre checklist - économie de temps et de coûts importants ou réduction de la dépendance aux ressources humaines - les modèles d'IA générative vous aident à y parvenir, vous rapprochant ainsi de vos objectifs d'entreprise plus importants. 🎯

En savoir plus ? Poursuivez votre lecture pour explorer le monde de l'IA générative et ses cas d'utilisation, et voir les nombreuses façons dont elle peut stimuler votre efficacité opérationnelle. C'est parti ! 💃🏻

Mise en œuvre de l'IA générative : résumé en 60 secondes

1. Identifier les cas d'utilisation potentiels
   2. Le prototypage
      3. Développement
         4. Déploiement
            5. Défis potentiels dans la mise en œuvre
               6. Bonnes pratiques à suivre ## Qu'est-ce que l'IA générative?

L'intelligence artificielle générative (ou IA générique, comme on l'appelle communément) est une technologie d'IA qui utilise le traitement du langage naturel (NLP), les techniques d'apprentissage automatique et le traitement d'images pour identifier les modèles sous-jacents dans les données existantes et générer des réponses et du nouveau contenu.

Nous vous donnons un exemple.

Imaginons que vous ayez créé une entreprise en ligne. Tout est paramétré : votre site web, votre boutique de commerce électronique, etc. Mais alors que vous étiez sur le point de passer en ligne, vous vous êtes rendu compte que vous n'aviez créé aucune description de produit. 😥

C'est là que les modèles d'IA générative comme ChatGPT, Google Gemini, Claude ou Llama entrent en jeu. Ils n'ont besoin que de données d'entrée basiques de votre part - comme le nom de votre produit, ses fonctionnalités, son coût, etc. En quelques secondes, ces outils génèrent des descriptions de produits attrayantes et adaptées au référencement, qui reflètent l'USP de votre produit, comme l'aurait fait n'importe quel rédacteur expérimenté. ✍️

En fait, les "textes" ne sont pas tout. Outils d'IA génériques génèrent également divers autres contenus, tels que de l'audio, de la vidéo, des images, des dessins, des codes logiciels - et même des données synthétiques. Et non, ce n'est pas de la magie. 🪄

À la base, l'IA générative est alimentée par trois modèles d'apprentissage profond : les autoencodeurs variationnels (VAE), les réseaux adversoriels génératifs (GAN) et les transformateurs :

• Autocodeurs variationnels (VAE): Les VAE sont le modèle le plus fondamental des trois. Ils utilisent des réseaux neuronaux pour apprendre des modèles à partir de données d'apprentissage en les compressant dans un formulaire plus simple. Ils les développent ensuite pour générer de nouvelles données
• Les réseaux adventices génératifs (GAN): Les GAN sont polyvalents. Ils associent deux réseaux neuronaux formés sur des données du monde réel pour générer des contenus très réalistes, tels que de l'audio, de la vidéo, des images, etc.
• Transformateurs: Les transformateurs sont principalement utilisés pour les tâches liées au langage naturel. Ils traitent de grandes quantités de données textuelles pour apprendre les schémas de langage et le contexte afin de générer un texte cohérent

Ainsi, lorsque vous avez besoin d'un élément de contenu, l'un ou l'autre de ces trois composants fait la magie ! 🧙

📚 Also Read: ChatGPT vs. ClickUp

Cas d'utilisation clés de l'IA générative

Il existe de multiples possibilités de mise en œuvre de l'IA générative dans une organisation.

Génération de contenu

Presque 82 % des professionnels de la vente utilisent l'IA générative pour la création de contenu, et vous devriez en faire autant.

Qu'il s'agisse de contenus longs comme les blogs et les articles ou de supports marketing courts comme les descriptions de produits et les textes pour les médias sociaux, les solutions d'IA générative génèrent toutes sortes de contenus écrits, grâce à leurs capacités de traitement du langage naturel.

Conception graphique

Les outils d'IA générative tels que Stable Diffusion et Midjourney font tomber les barrières pour la génération de texte à partir d'images.

Saisissez une invite textuelle descriptive et voyez comment ces outils génèrent des images uniques et de haute qualité à partir de rien. Vous pouvez les utiliser pour créer instantanément des logos, des visuels pour les médias sociaux, des affiches pour les campagnes de marketing et d'autres éléments graphiques.

🎁 Bonus: Élevez la qualité de vos résultats générés par l'IA - tirez parti de l'effet de levier ClickUp RISEN et apprenez à créer des invitations IA riches en contexte en 5 étapes simples ! ⚡

Développement de produits

Le développement d'un produit comporte plusieurs tâches à fort taux d'effort.

Les outils d'IA de Gen automatisent la plupart d'entre elles. Que vous souhaitiez identifier des tendances dans différents produits ou générer des insights sur la productivité d'un produit spécifique, ces outils complètent vos efforts. Ils vous aident également à trouver de nouvelles idées de produits et à déboguer votre code.

Service client

Les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l'IA générative fournissent une résolution instantanée et précise aux requêtes des clients. Ils répondent aux questions, résolvent les problèmes courants et recommandent des produits - afin que les agents humains puissent se concentrer sur les problèmes complexes et l'enchantement des clients.

Les entreprises peuvent ainsi réagir plus rapidement et stimuler le service et la satisfaction des clients.

📚 Read More: Comment utiliser l'IA pour le marketing (cas d'utilisation et outils)

Étapes pour une mise en œuvre réussie de l'IA générative

Vous envisagez de mettre en œuvre l'IA générative ? Suivez les étapes indiquées ci-dessous !

Étape 1 : Comprendre le problème et identifier les cas d'utilisation potentiels

L'IA générative compte des milliards de mises en œuvre. Mais l'utiliser pour toutes les tâches complique les choses au lieu de les simplifier. Les problèmes tels que l'incohérence des résultats, l'inexactitude et la vulnérabilité des données s'aggravent rapidement.

Par conséquent, choisissez soigneusement le problème que vous voulez résoudre avec cette technologie. Ensuite, dressez une liste et hiérarchisez les tâches ou les opérations pour lesquelles la mise en œuvre de l'IA générative affecte de manière significative l'efficacité, le coût et l'évolutivité.

💡 Conseil de pro: Si c'est la première fois que vous utilisez un modèle d'IA générative, nous vous suggérons d'automatiser d'abord les tâches à faible enjeu, comme l'entrée de données, la planification de réunions, la gestion de calendriers, etc. Cela minimise les risques tout en vous familiarisant avec la technologie. Cela vous permet également d'explorer davantage de mises en œuvre au fur et à mesure de votre mise à l'échelle.

Etape 2 : Prototypage

Il est temps de créer des prototypes d'un modèle d'IA générique qui répond efficacement au problème identifié. Cette étape comporte trois grandes étapes :

#1 : Collecte de données

La première étape de la création de tout modèle d'IA est la collecte de données - en d'autres termes plus simples, la collecte des données qui seront utilisées pour former et tester le modèle. Cette étape est cruciale car elle permet au modèle d'IA d'identifier des schémas et des tendances sur la base desquels il générera des sorties.

Commencez donc par identifier les sources de données pertinentes Il peut s'agir de plateformes de médias sociaux, de moteurs de recherche, de pages web ou des données de votre propre entreprise. Une fois que vous avez fait cela, collectez une variété de données structurées et non structurées de haute qualité à partir de celles-ci.

Étant donné que les données séquentielles et non séquentielles collectées sont brutes, vous devez fournir un contexte supplémentaire pour améliorer la précision et l'efficacité globales de votre modèle d'IA génératif. C'est là que le libellé des données entre en jeu.

Le libellé des données fait référence à l'attribution d'étiquettes ou d'annotations contextuelles aux données. Le crowdsourcing, l'apprentissage actif et l'apprentissage par transfert sont des techniques populaires de libellé des données.

#2 : Prétraitement des données

Il est important de s'assurer que les données que vous introduisez dans votre modèle d'IA génératif sont cohérentes et précises. À Terminé, il faut donc prétraiter les données pour les rendre cohérentes, exemptes de bruit et pertinentes.

Pour prétraiter les données, commencez par le nettoyage des données. Prenez les données brutes et éliminez celles qui présentent des valeurs manquantes, des inexactitudes ou des doublons.

Les techniques d'augmentation et de jetonisation des données amélioreront également la taille, la diversité et la qualité des données.

Divisez ensuite les données prétraitées en trois catégories : **Utilisez l'ensemble de données de formation pour entraîner le modèle IA génératif, l'ensemble de données de validation pour affiner ses performances et l'ensemble de données de test pour vérifier la viabilité et l'efficacité du modèle final.

#3 : Sélection des algorithmes appropriés

Il existe un intervalle d'algorithmes d'IA génériques parmi lesquels choisir. Cependant, il est très important de choisir celui qui convient le mieux, car il aura une incidence sur la qualité et la précision des résultats.

Donc, une fois que vous avez séparé les données, choisissez le meilleur algorithme en fonction de votre problème, du cadre d'apprentissage profond sélectionné et des exigences de calcul.

En outre, évaluez ses performances sur vos données prétraitées afin de garantir une adéquation maximale.

🔎 Did You Know? Allen Newell, Herbert A. Simon et Cliff Shaw ont inventé le premier véritable programme d'intelligence artificielle, le Logic Theorist, vers la fin de l'année 1955 !

Etape 3 : Phase de développement

À ce stade, un prototype de votre modèle d'IA générique est prêt. Passons donc à la phase de développement et commençons à construire le modèle. Si elle est parfaitement exécutée, cette phase garantira que votre modèle d'IA gen est efficace, robuste et prêt pour une mise en œuvre à long terme.

La phase de développement consiste principalement à

• Choisir la bonne option de stockage des données
• Choisir les cadres de traitement des données appropriés
• La conception et l'optimisation du code
• La mise en œuvre de techniques de cloud computing pour traiter de grands volumes de données et de requêtes
• Conteneuriser les données et le code dans différents environnements
• Mise en œuvre de la mise en cache des données

Compte tenu du nombre d'étapes complexes et chronophages de cette phase, il est facile de voir une mauvaise gestion et une inefficacité s'immiscer dans le processus. Mais ce n'est pas le cas si vous utilisez ClickUp .

Outil de gestion du travail tout-en-un, ClickUp comprend diverses fonctionnalités et caractéristiques qui vous assistent, vous et votre équipe, pour garantir une efficacité maximale lors de la construction du modèle IA génératif. En voici quelques-unes :

Tâches ClickUp

gérer de grands projets avec de petits efforts avec l'aide de ClickUp Tasks_

Utiliser Tâches ClickUp pour gérer à la perfection toutes les tâches de développement.

Suivez la progression des tâches, assignez des tâches, ajustez les priorités et visualisez votre travail pour garantir une exécution réussie.

Comment cela aide aussi:

• Activez les notifications personnalisées pour rester informé
• Paramétrer des tâches récurrentes pour le travail de routine
• Attribuer des commentaires pour une communication orientée vers l'action

ClickUp Views (en anglais)

collaborez avec votre équipe sur les vues ClickUp pour ne jamais manquer un battement_

Besoin d'aide pour gérer la collaboration au sein de l'équipe ?

Affichages ClickUp

est votre solution !

Visualisez et gérez l'ensemble de votre flux de travail grâce à plus de 15 affichages regroupés en un seul endroit. Vérifiez l'état d'avancement du projet dans la forme de votre choix - liste, tableau, diagramme de Gantt ou calendrier - afin d'aligner efficacement les efforts de l'équipe !

Comment cela aide aussi:

• Dispositions personnalisées en fonction des besoins du projet
• Regroupez les tâches par assigné, priorité ou statut
• Passer d'un type d'affichage à l'autre sans effort

ClickUp Documents

partager, demander, suggérer - tout faire à un emplacement central avec ClickUp Docs_

Utiliser

Documents ClickUp

pour collaborer avec votre équipe et partager des idées, des points de vue et des suggestions de manière centralisée afin de minimiser les boucles de rétroaction.

Organisez chaque détail dans des documents imbriqués pour en faire votre base de connaissances ultime pour le développement de l'IA.

Comment cela aide aussi:

• Permettre la modification en cours en équipe et en temps réel
• Suivre les versions des documents pour des mises à jour organisées
• Intégrer des éléments multimédias pour un contenu plus riche
• Partager dans votre espace de travail ou publiquement avec des liens sécurisés

ClickUp Suivi du temps

assurez-vous que votre équipe est toujours productive et efficace avec le suivi du temps de ClickUp_

Contrôlez de manière Fermée la contribution et l'efficacité de chaque membre de l'équipe avec

Suivi du temps ClickUp

.

Vous pouvez l'utiliser pour suivre la durée passée sur une tâche, définir des paramètres d'estimation, envoyer des rappels et afficher des rapports pour une productivité maximale.

En quoi il est également utile:

• Générer des Relevés de temps pour une gestion précise des dossiers
• Identifier les opportunités d'amélioration de l'efficacité
• Se synchroniser avec des outils externes pour obtenir des données consolidées

Tableaux de bord ClickUp

visualisez l'ensemble de votre flux de travail et recevez des informations pour le faciliter grâce aux tableaux de bord ClickUp_

Vérifiez la progression globale de chaque équipe impliquée dans le développement de l'IA avec l'aide des tableaux de bord de ClickUp

Tableaux de bord ClickUp

.

Vous pouvez hiérarchiser le travail, vérifier la productivité, gérer la charge de travail, recevoir des informations et visualiser le statut du projet, le tout du bout des doigts.

Comment cela aide aussi:

• Ajoutez des widgets pour des aperçus de données personnalisables
• Suivez les indicateurs clés de performance en temps réel
• Filtrer les données pour se concentrer sur des indicateurs spécifiques

Etape 4 : Déploiement

Hourra ! Après tout le prototypage et le développement, votre modèle d'IA gen est enfin prêt pour le déploiement. C'est à ce moment que le modèle est déployé dans un environnement de production et peut être utilisé par vos employés et/ou vos clients.🥳

Vous pouvez désormais mettre en œuvre l'IA générative sur votre lieu de travail, même si, reconnaissons-le, le processus est assez long. Alors pourquoi ne pas opter pour des solutions plus simples, innovantes et facilement disponibles, telles que

ClickUp Brain

?

/$$$img/ https://clickup.com/blog/wp-content/uploads/2023/11/ClickUp-3.0-AI-view.png mise en oeuvre de l'IA générative avec ClickUp 3.0 Affichage de l'IA en général /$$img/

automatisez les tâches et introduisez de l'efficacité dans votre flux de travail avec ClickUp Brain_

Une puissante solution d'IA générative de ClickUp, Brain est l'outil ultime pour chaque exigence d'automatisation. Voici quelques façons de mettre en œuvre ClickUp Brain dans votre flux de travail :

• Rédaction et gestion de contenu: Générer automatiquement des plans, gérer les calendriers de contenu et étiqueter les collaborateurs pour rationaliser la production de contenu ✅
• Affectation des tâches de projet: Proposez des membres de l'équipe pour les tâches en fonction de leurs compétences et de leur disponibilité, et attribuez automatiquement les rôles pour gagner du temps ✅
• Organisation des documents:Triez automatiquement les documents par projet, équipe ou date, ce qui facilite l'emplacement des fichiers sans organisation manuelle ✅
• Analyse des données: Analyser les données du projet et fournir des informations pour l'assistance à la prise de décision
• Gestion des tâches: Création, mise à jour et récupération d'une tâche et de ses détails, suivi du statut et envoi automatisé de mises à jour sur la progression
• **Réponses au service client : fournir des réponses personnalisées aux questions fréquemment posées (FAQ), acheminer les requêtes vers le bon membre de l'équipe et enregistrer les tickets d'assistance de manière efficace

Ce n'est pas tout - en plus d'être puissant, ClickUp Brain est également facile à utiliser et à accéder. En fait, il est achevé au sein de la plateforme de gestion de projet de ClickUp, de sorte que vous obtenez une solution tout-en-un. Aucune implémentation séparée n'est nécessaire !

📚 Also Read: Comment intégrer l'IA dans un site web ?

Pourquoi l'IA générative est essentielle pour votre Business

Qu'il s'agisse de stimuler les initiatives stratégiques ou d'aider au quotidien, les modèles d'IA générative sont capables de contribuer à la croissance de l'entreprise à tous les niveaux de capacité. 📶

Voici quelques-uns de leurs avantages :

Créativité accrue

Supposons que vous parveniez enfin à constituer une équipe créative solide après des années d'essais et d'erreurs. À ce moment-là, cela fait-il disparaître les blocs créatifs ? Même après les meilleurs efforts, il y aura des jours où vous rencontrerez un creux créatif. 🤕

Le fait d'avoir intégré l'IA générative dans votre système créatif vous permet de disposer d'un système de sauvegarde sans faille. Grâce à leurs réseaux neuronaux et à leurs algorithmes avancés, ces modèles d'IA générative vous aident à trouver de nouvelles idées, à développer celles qui sont incomplètes et à créer de nouvelles pièces de contenu - écrites, visuelles et audio - à partir de zéro. ✨

Hyper-personnalisation

Avant que les modèles d'IA générative n'existent, les moteurs de recherche étaient notre référence pour tout. Cependant, ce qui différencie le plus les deux, c'est le degré de personnalisation.

Imaginons que vous souhaitiez obtenir des suggestions pour vos prochaines vacances. Alors que Google recommande quelques endroits populaires, un outil d'IA générative analysera des détails tels que vos préférences, votre budget et vos antécédents de voyage pour vous donner des recommandations sur mesure.

Imaginez le nombre de façons possibles pour une entreprise de tirer parti de cela. De l'amélioration de la qualité de chaque interaction avec les clients à la conception de produits et de services personnalisés pouvant être mis à l'échelle - le ciel est la limite avec l'IA générative ! 🦸

Meilleure prise de décision

L'analyse des données sur les produits et les performances est essentielle pour que votre entreprise continue d'innover et de se développer. Cependant, il n'est pas envisageable pour toutes les entreprises - en particulier les plus petites - de disposer d'une équipe dédiée à l'analyse des données. La solution intermédiaire ? L'IA générative !

Des milliers de réseaux neuronaux multicouches permettent à ces modèles d'IA d'interpréter et d'analyser de vastes données afin d'identifier des tendances, des modèles et des corrélations que seuls des analystes et des chercheurs chevronnés font habituellement. Cela aide les entreprises à prendre des décisions éclairées et à améliorer leurs stratégies en offrant des perspectives exploitables. 🤩

Amélioration du service client

Les cadeaux et les réductions, c'est bien. Cependant, si vous souhaitez obtenir une satisfaction client durable, vous ne pouvez pas faire de compromis sur la résolution des requêtes.. 90 % des clients sont d'accord .

Cependant, la résolution précise des requêtes dans un délai acceptable demande beaucoup d'efforts et de coordination. Vous avez besoin d'un cadre de service à la clientèle super efficace, avec un base de connaissances centralisée et une équipe rapide et réactive.

À cet égard, l'IA générative constitue une solution rentable. Les chatbots et assistants virtuels IA peuvent comprendre les requêtes et fournir des résolutions pertinentes à partir de votre base de connaissances.

De plus, comme cette technologie peut travailler 24X7 sans temps d'arrêt, vous serez en mesure de répondre aux clients à tout moment. Cela accélère également la résolution des requêtes, ce qui stimule encore davantage la satisfaction des clients. 😊

Amélioration de l'efficacité

Un employé moyen passe plus de 50 % de leur temps de travail à faire des tâches répétitives comme l'entrée de données, la création de documents, etc.

Si cela vous rappelle votre main-d'œuvre, vous devriez vous alarmer. Voici pourquoi :

Ces tâches ne font appel à aucune compétence ou connaissance spécialisée. Si les employés sont constamment accaparés par ces tâches, vous gaspillez leur potentiel qui pourrait être utilisé pour effectuer des tâches nécessitant obligatoirement une expertise humaine. En fin de compte, c'est la raison principale pour laquelle les organisations ne parviennent pas à atteindre l'efficacité dans leurs opérations.

Cependant, les implémentations d'IA générative permettent d'éviter cela. Les capacités d'IA générative vous permettent d'utiliser vos ressources humaines et de maximiser l'efficacité organisationnelle en automatisant chaque tâche répétitive qui tue la productivité de votre main-d'œuvre.

Ce n'est pas tout - des outils comme ClickUp poussent cette initiative un peu plus loin. 🥳

gérer les automatisations IA et créer des automatisations personnalisées en utilisant ClickUp Automatisations

Avec

Automatisations ClickUp

clickUp Automatisations est un outil qui vous permet de gérer sans effort toute votre automatisation IA en un seul endroit, qu'elle soit liée à la gestion de projet, au marketing ou à toute autre fonction de l'entreprise.

ClickUp donne également accès à un intervalle de modèles d'automatisation préconçus qui vous permettent d'attribuer des tâches, de publier des commentaires et de suivre le statut de chaque tâcheUp automatisée de manière exhaustive. 🏆

Escalabilité

Un problème courant auquel sont confrontées les organisations en pleine croissance est celui de l'échelle. À faire croître sans perdre en efficacité ? La réponse se trouve dans l'IA générative.

Les modèles d'IA aident votre entreprise à développer ses activités sans augmenter les coûts en automatisant les processus et en améliorant les connaissances à partir des données. De plus, les outils d'IA comme ClickUp évoluent avec vous, en fonction de l'évolution de vos besoins.

📚 Read More: L'IA au service de la gestion du temps : Cas d'usage et outils pour une planification intelligente du temps

Défis de la mise en œuvre de l'IA générative

Oui, les modèles d'IA générative sont capables de transformer votre entreprise. Cependant, ils ont également leur juste part de défauts.

Ainsi, si votre organisation n'a jamais utilisé d'IA générative - ou tout autre modèle d'IA - auparavant, voici quelques considérations clés que vous devez prendre en compte avant de vous lancer :

Mauvaise qualité des données

Les modèles d'IA générative utilisent de vastes paramètres de données d'entraînement pour créer du contenu. La qualité et la justesse des réponses de votre modèle d'IA dépendront de la qualité de ces données d'entraînement.

Préoccupations éthiques

L'utilisation de l'IA par les organisations peut susciter des inquiétudes en matière de transparence et de risque d'utilisation abusive. Sans lignes directrices clairement définies pour une utilisation responsable de l'IA, l'organisation pourrait être confrontée à la méfiance et à des questions d'ordre éthique.

Confidentialité et sécurité

Les modèles d'IA générative s'appuient sur des ensembles de données énormes et variés, notamment des données personnelles, financières, médicales, comportementales et générées par les utilisateurs. Ce niveau élevé d'utilisation des données les rend vulnérables à des risques tels que les accès non autorisés et les fuites de données, ce qui soulève de graves problèmes de confidentialité et de sécurité des données.

Potentiel de partialité

Garantir des données d'entraînement de haute qualité est crucial pour l'entraînement des algorithmes d'IA générative.

Si ces données reflètent un quelconque biais (sexiste, culturel, racial, etc.), les résultats générés par ces modèles seront également biaisés.

🧠 Fun Fact: In a 2023 sondage mené par Applause pour obtenir des informations sur les expériences des utilisateurs avec les services d'IA générative, environ 47 % des personnes interrogées ont déclaré avoir reçu des données de sortie biaisées ! 🤔

Perte de précision

Lorsque vous utilisez des modèles d'IA générative, vous devez vous assurer que vos données d'entrée sont détaillées et précises si vous voulez que votre sortie soit exempte d'erreurs. Cela dit, le contenu généré par l'IA peut toujours être erroné, c'est pourquoi il est souvent considéré comme peu fiable et nécessite une supervision humaine.

Bonnes pratiques pour la mise en œuvre de l'IA générative

Maintenant que vous connaissez les inconvénients potentiels associés à la mise en œuvre de l'IA générative, voici quelques conseils pour les surmonter et.. stimuler la productivité de votre lieu de travail et l'efficacité :

Prioriser la sécurité des données ✅

La mise en œuvre de l'IA générative dans tout processus d'entreprise inviterait à s'inquiéter de la confidentialité et de la sécurité des données.

Pour éviter cela, appliquez des protocoles de sécurité robustes. Mettez en œuvre des mesures telles que le chiffrement des données, l'anonymisation des données et la restriction de l'accès. Encouragez la conformité aux normes de sécurité des données telles que le GDPR et l'HIPPAA.

Ces mesures vous protègent, vous et vos personnalisés, des atteintes à la cybersécurité tout en améliorant la confiance des utilisateurs.

Faites un forfait pour la surveillance humaine ✅

Comme nous l'avons dit précédemment, la qualité de sortie de toute solution d'IA générative repose sur la qualité et la précision de ses données d'entraînement.

Bien qu'il soit toujours préférable d'entraîner le modèle d'IA générative sur des données de qualité supérieure pour éviter cela, ce processus nécessite du temps et une expertise technique.

Heureusement, le fait de prévoir une supervision humaine est un moyen plus facile et relativement plus rapide de s'assurer que votre production est toujours irréprochable. Veillez à ce que tout ce qui est généré par le modèle d'IA générative soit minutieusement examiné avant sa mise en œuvre.

Démarrez petit ✅

Commencez par des mises en œuvre limitées et augmentez progressivement l'échelle une fois que vous avez suffisamment de preuves de concept.

Pour commencer, vous pourriez automatiser les tâches récurrentes qui ne nécessitent pas une attention particulière aux détails, comme la saisie de données, la numérisation de documents, certaines réponses aux e-mails (par exemple, les e-mails hors du bureau), le suivi des commandes, les réponses de base aux FAQ, etc.

Une fois que le processus s'acclimate à ce changement, passez à l'échelle et automatisez des tâches plus complexes, débloquant ainsi tout le potentiel de la Gen IA.

Avoir une feuille de route et une politique transparentes en matière d'IA ✅

Définir les objets de l'entreprise pour la mise en œuvre de l'IA et les partager avec toutes les parties prenantes concernées. Élaborez des directives claires pour le développement et le déploiement de l'IA, et formez vos employés à l'utilisation responsable de l'IA.

Instaurez un climat de confiance en adoptant une IA explicable. En outre, évaluez en permanence l'impact des initiatives en matière d'IA et ajustez la stratégie si nécessaire.

📚 Read More: Comment surmonter les défis courants de l'IA

Tendances futures de l'IA générative

L'IA générative est une technologie puissante qui ne cesse de s'améliorer et d'évoluer à un rythme rapide. Voici quelques tendances et possibilités auxquelles vous devriez vous attendre dans le paysage de l'IA générative au cours des prochaines années.

Amélioration de l'IA multimodale

Actuellement, les modèles d'IA générative ne comprennent que les informations provenant d'une seule modalité (en termes plus simples, type de données, comme le texte, l'audio, l'image, etc.) à la fois.

Toutefois, à l'avenir, l'IA sera capable de traiter et de comprendre plusieurs modalités simultanément. Cela encouragera davantage de projets alimentés par l'IA, d'autant plus que cela renforcera leur capacité à entreprendre des tâches complexes.

Croissance des LLM de petite taille

Aujourd'hui, la plupart des grands modèles de langage (LLM) contiennent des milliards de paramètres. Si cela leur permet de comprendre et de générer des langues diverses, cela rend également les modèles d'IA génératifs coûteux et complexes, ce qui les rend irréalisables pour les petites équipes.

Par conséquent, les entreprises de développement d'IA générative se concentreront sur la création de LLM plus petits qui traitent des tâches similaires tout en étant rentables et simples.

📚 Read More: Débloquer la puissance de ClickUp Brain pour les équipes logicielles

Meilleure personnalisation

Bien que l'IA générative produise des résultats personnalisés, sa portée est assez limitée. Au mieux, elle ne génère que des réponses personnalisées basées sur des modèles généraux comme la préférence de l'utilisateur ou le comportement du client.

Cependant, dans les jours à venir, ces modèles seront en mesure de fournir une personnalisation beaucoup plus nuancée et individuelle en analysant des données plus granulaires sur les comportements, les préférences et les interactions des individus.

Amélioration de l'éthique

Les futures innovations en matière d'IA générative répondront probablement aux préoccupations éthiques clés de la technologie.

Des problèmes tels que les biais et la confidentialité des données pourraient être plus faciles à prévenir. On s'attend à ce que les chercheurs exploitent les données synthétiques pour réduire les risques de violation des données personnelles et filtrent les ensembles de données d'entraînement pour minimiser les biais de manière plus efficace.

Leverage Integrated IA With ClickUp (Tirez parti de l'IA intégrée avec ClickUp)

L'IA générative s'est imposée comme une solution incroyable pour booster l'efficacité opérationnelle. Cette technologie IA facilite grandement l'optimisation des processus d'entreprise et l'accélération de la croissance. En fait, compte tenu des futures innovations révolutionnaires prévues dans cet espace, passer à des solutions d'IA générative est une étape prometteuse.

Toutefois, sa mise en œuvre peut n'être envisageable que pour certaines entreprises. Compte tenu de la nature complexe du processus et de la quantité d'expertise et de temps nécessaires, les équipes disposant de ressources limitées peuvent avoir besoin d'aide pour utiliser la technologie d'IA générative à leur avantage.

C'est là que la plateforme polyvalente de gestion du travail de ClickUp entre en jeu. Au lieu d'un lourd processus de développement et de mise en œuvre de l'IA générative, il vous suffit d'adopter ClickUp. Des fonctionnalités faciles à utiliser, notamment l'outil d'IA intégré ClickUp Brain, vous offrent la même garantie d'efficacité, si ce n'est plus.

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