Former votre propre modèle d'IA peut sembler compliqué, mais c'est plus simple que vous ne le pensez. Il s'agit simplement d'alimenter le système avec les bonnes données afin qu'il apprenne à reconnaître des modèles, à résoudre des problèmes et à faire des prédictions, un peu comme on enseigne à un élève brillant !
Les modèles d'IA personnalisés ont un impact considérable, car ils peuvent être adaptés à vos besoins spécifiques. Vous pouvez réaliser l'automatisation de diverses tâches dans tous les secteurs, de l'analyse des données pour l'évaluation du crédit ou les diagnostics médicaux au service client et au marketing.
Les grands acteurs se lancent également dans la course : PwC s'est engagé à investir 1 milliard de dollars sur trois ans pour former ses employés à l'IA et mettre en place des assistants chatbot. L'objectif est de stimuler la productivité, d'encourager l'innovation et d'effectuer l'automatisation des tâches répétitives.
Le meilleur dans tout ça ? Vous pouvez le faire aussi !
Explorons les étapes nécessaires pour former votre propre IA et les types de modèles d'IA qui répondent à divers besoins.
⏰Résumé en 60 secondes
- Pour former votre propre modèle d'IA, vous devez alimenter un système en données afin de l'aider à reconnaître des modèles, résoudre des problèmes et faire des prédictions. Ce processus s'apparente à l'enseignement dispensé à un élève, permettant à l'IA d'apprendre et de s'adapter au fil du temps.
- Les modèles d'IA personnalisés peuvent être adaptés à des besoins spécifiques, assurant l'automatisation de tâches dans divers secteurs tels que la notation de crédit, les diagnostics médicaux, le service client et le marketing. Ils s'améliorent au fil du temps, assurent l'automatisation de tâches répétitives, révèlent des informations cachées, fournissent de l'assistance pour la prise de décisions plus intelligentes et s'adaptent à de nouveaux défis.
- Étapes pour former l'IA : Recueillez des données provenant de plusieurs sources. Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour la formation. Supprimez les biais pour éviter les prédictions inexactes Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes) Effectuez des tests dans lesquels l'IA fait des prédictions, comparez-les aux résultats attendus et ajustez ses algorithmes pour améliorer la précision Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, réentraînez-la et répétez l'opération. Une évaluation régulière permet de garantir la précision et la fiabilité du modèle
- Recueillez des données provenant de plusieurs sources de données
- Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour l'entraînement. Éliminez les biais afin d'éviter les prédictions inexactes.
- Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes).
- Effectuez des tests dans lesquels l'IA fait des prédictions, les compare aux résultats attendus et ajuste ses algorithmes pour améliorer la précision.
- Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, réentraînez-la et recommencez. Une évaluation régulière permet de garantir la précision et la fiabilité du modèle.
- La formation des modèles d'IA implique une complexité technique, des problèmes de qualité des données, des coûts élevés, des préoccupations éthiques et la conformité réglementaire. Il est essentiel de relever ces défis pour assurer la réussite de la mise en œuvre de l'IA.
- ClickUp Brain propose des outils basés sur l'IA intégrés à ClickUp, offrant des avantages en termes de productivité sans la complexité liée à la formation de votre propre IA. Il offre des fonctionnalités telles que gestion des connaissances par l'IA, gestion de projet par l'IA et AI Writer for Work, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité.
- ClickUp Brain permet d'automatiser des tâches, de répondre à des questions, de créer des automatisations personnalisées et de fournir une aide à la rédaction spécifique à chaque rôle. Il simplifie les flux de travail et stimule la productivité sans nécessiter d'expertise technique.
- Recueillez des données provenant de plusieurs sources de données
- Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour l'entraînement. Éliminez les biais afin d'éviter les prédictions inexactes.
- Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes).
- Effectuez des tests dans lesquels l'IA fait des prédictions, les compare aux résultats attendus et ajuste ses algorithmes pour améliorer la précision.
- Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, réentraînez-la et recommencez. Une évaluation régulière permet de garantir la précision et la fiabilité du modèle.
Vous apprendrez comment l'IA peut vous aider à réaliser l'automatisation de tâches, à améliorer votre efficacité et à obtenir de meilleurs résultats.
Comprendre l'IA et l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle (IA) désigne les technologies qui permettent aux systèmes d'effectuer des tâches nécessitant une intelligence similaire à celle des humains. Ces tâches comprennent la prise de décision, la résolution de problèmes et l'apprentissage par l'expérience. Les modèles d'IA sont des algorithmes entraînés sur de grands ensembles de données. Ils reconnaissent des modèles et font des prédictions sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
L'apprentissage automatique (ML) est l'un des plus grands sous-ensembles de l'IA. Il se concentre sur la création d'algorithmes qui apprennent à partir de données et prennent des décisions en fonction de celles-ci. Contrairement à la programmation traditionnelle, les modèles ML s'améliorent au fil du temps à mesure qu'ils traitent davantage de données.
📌 Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique basés sur l'IA peuvent prédire les tendances, détecter les fraudes ou recommander des produits. Ces modèles sont généralement plus simples que ceux basés sur l'apprentissage profond (DL) et sont moins exigeants en termes de calcul. Les modèles d'apprentissage automatique courants comprennent les modèles de régression linéaire, les arbres de décision et les k plus proches voisins, qui sont souvent utilisés dans les tâches de prévision et de segmentation.
De telles techniques d'IA aident les entreprises à tirer le meilleur parti de l'IA en permettant l'automatisation et la prise de décision basée sur les données.
Alors que les modèles ML sont utilisés pour des tâches telles que la classification et la régression, les modèles DL excellent dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la transcription vocale. Par exemple, les modèles de détection d'objets, qui sont des modèles DL, peuvent identifier et localiser des objets spécifiques dans des images ou des vidéos.
À mesure que les modèles DL continuent d'évoluer, ils sont utilisés dans des technologies révolutionnaires telles que les voitures autonomes, l'imagerie médicale et les plateformes d'IA qui offrent des fonctionnalités avancées aux entreprises.
🧠Anecdote amusante : l'IA ne dort pas vraiment, mais elle peut « rêver » !
Les « réseaux antagonistes génératifs » (GAN) sont une catégorie de modèles d'apprentissage automatique conçus pour produire du contenu nouveau et original après avoir « appris » à partir de données d'entraînement, par exemple en imaginant de nouvelles peintures ou même des visages humains qui n'ont jamais existé.
Que signifie « former votre propre IA » ?
Former un modèle IA, c'est comme enseigner une nouvelle compétence à un enfant. Au lieu de simplement programmer une machine pour qu'elle suive des instructions rigides, vous l'aidez à apprendre à partir de données, à s'adapter à des modèles et à prendre des décisions de manière autonome.
Le processus est itératif. Il consiste à alimenter le modèle avec des données de haute qualité, à réaliser la sélection des bons outils et à ajuster les paramètres pour obtenir des résultats précis. Cela signifie que votre cadre d'IA apprendra, fera des erreurs et s'améliorera au fil du temps.
Les data scientists dirigent généralement la formation. Cependant, dans certains cas, les utilisateurs professionnels peuvent également y participer, en particulier dans les environnements low-code ou no-code.
Prenons l'exemple d'un enfant en bas âge à qui l'on apprend la différence entre les chiens et les chats. Au départ, vous commencerez par des images basiques et des concepts simples, tels que « Ceci est un chien ; ceci est un chat ». Au fur et à mesure que l'enfant apprend, vous ajouterez plus de détails (taille, sons, comportements) afin qu'il puisse distinguer des exemples encore plus complexes.
En IA, l'entraînement suit une approche similaire. Le modèle commence avec des données de base et s'affine au fil du temps à mesure que de nouveaux exemples et commentaires sont introduits.
🧠Anecdote : en mars 2016, AlphaGo, une IA développée par Google DeepMind, a affronté Lee Sedol, un joueur de go légendaire détenteur de 18 titres mondiaux. Le match s'est déroulé à Séoul, en Corée du Sud, et la victoire 4-1 d'AlphaGo a stupéfié le monde entier. Avec plus de 200 millions de téléspectateurs à travers le monde, cet évènement historique a pris une décennie d'avance sur son temps en démontrant la puissance de l'IA !
Avantages de l'entraînement de votre propre IA
Former votre propre système d'IA présente de nombreux avantages. En voici quelques-uns :
- Amélioration au fil du temps : l'IA devient plus intelligente à mesure qu'elle traite davantage de données, ce qui rend ses prévisions et ses décisions plus précises.
- Automatisation des tâches répétitives : l'IA réduit les efforts manuels et augmente la productivité globale en prenant en charge les processus routiniers.
- Révéler des informations cachées : l'IA identifie les inefficacités ou les opportunités de croissance qui pourraient autrement être négligées.
- Assistance pour prendre des décisions plus intelligentes : grâce à une plus grande précision, l'IA améliore les décisions de l'entreprise et favorise la réussite à long terme.
- Adaptation et évolutivité : un modèle bien formé évolue en fonction de vos besoins et relève efficacement de nouveaux défis.
Cas d'utilisation courants de l'IA
L'IA fait des vagues dans divers secteurs, aidant les entreprises à devenir plus efficaces et rentables. Un sondage mené par Deloitte auprès de 2 620 chefs d'entreprise internationaux a révélé les utilisations les plus courantes de l'IA.
En voici quelques-unes :
1. Optimisation des tarifs cloud
Les entreprises utilisent l'IA pour optimiser leurs coûts liés au cloud.
Par exemple, Dropbox a réduit sa dépendance à l'égard d'AWS, économisant près de 75 millions de dollars en utilisant l'IA pour trouver des solutions cloud rentables.
De cette manière, l'IA aide les entreprises à suivre les modèles d'utilisation du cloud, à prévoir les coûts et à repérer les anomalies, ce qui permet d'améliorer la budgétisation et de réaliser des économies.
2. Assistants vocaux, chatbots et IA conversationnelle
Les outils basés sur l'IA, tels que les chatbots et les assistants vocaux, rendent la communication plus accessible.
Par exemple, Estée Lauder a créé un assistant de maquillage à commande vocale pour aider les personnes malvoyantes.
Pentagon Credit Union (PenFed) utilise des chatbots pour répondre aux requêtes des clients, ce qui réduit la charge de travail des équipes du service clientèle.
Ces outils contribuent à humaniser le contenu IA et à rendre les interactions avec les utilisateurs plus naturelles.
3. Maintenance prédictive
L'IA révolutionne la maintenance prédictive dans divers secteurs.
Chez General Electric (GE), l'IA surveille les moteurs d'avion et signale les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
De même, Rolls-Royce utilise l'IA dans les moteurs à réaction pour améliorer les performances et réduire les émissions de carbone.
La District of Columbia Water and Sewer Authority utilise l'IA pour prédire les ruptures de conduites d'eau et surveiller les canalisations d'égouts dans le secteur public. Son outil d'IA, Pipe Sleuth, analyse les images de vidéosurveillance des canalisations afin d'identifier les zones nécessitant un entretien, ce qui permet d'éviter des dommages coûteux et d'améliorer l'efficacité.
4. Rapports financiers et comptabilité
Quickbooks, un service de logiciel de comptabilité, utilise l'IA pour améliorer la planification financière de ses clients. Avec plus de 730 millions d'interactions basées sur l'IA chaque année, il effectue 58 milliards de prédictions d'apprentissage automatique chaque jour.
Grâce à sa plateforme GenOS, Intuit applique des modèles linguistiques à grande échelle à la fiscalité, à la comptabilité et aux flux de trésorerie. Cela permet de réduire les tâches répétitives, de minimiser les erreurs de saisie d'entrées et d'accélérer le traitement des factures.
De même, PwC applique l'IA dans le domaine du conseil en utilisant le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour éclairer ses décisions.
Comment former votre propre IA
Maintenant que vous connaissez les avantages de l'entraînement de votre IA, parlons du processus.
La formation d'un modèle d'IA comporte plusieurs étapes clés. Si les détails peuvent varier en fonction de la complexité du projet, le processus global reste assez similaire, qu'il s'agisse d'un modèle amateur ou d'une transformation axée sur les entreprises.
1. Collecte de données
Les données sont la colonne vertébrale de l'IA : des données solides permettent de créer des modèles solides. La première étape de l'entraînement de votre IA consiste à collecter des données provenant de diverses sources de données. Par exemple, dans le domaine des services financiers tels que la gestion des risques et le traitement des prêts, vous pouvez collecter :
- Données personnelles : antécédents de crédit, niveau de revenu et détails relatifs à l'emploi
- Comportement bancaire : habitudes de transaction et retraits importants
- Données économiques et de marché : facteurs influençant le remboursement des prêts, tels que les taux d'intérêt ou les tendances du marché.
- Dossiers juridiques : informations telles que les antécédents judiciaires ou la propriété immobilière.
- Données d'entreprise : antécédents de remboursement de prêts et solvabilité des entreprises
Le modèle IA utilisera ces données pour évaluer les risques et faire des prévisions, par exemple en suggérant l'approbation d'un prêt sur la base de certains indicateurs.
2. Prétraitement des données
L'étape suivante consiste à préparer les données pour l'entraînement, un peu comme on prépare les ingrédients avant de cuisiner. Le prétraitement comprend :
- Vérification de l'exactitude et de l'exhaustivité : s'assurer que les données sont fiables et exemptes d'erreurs.
- Formatage pour l'entraînement : structurer les données de manière à ce que le modèle IA puisse les comprendre.
- Nettoyage des données : suppression des doublons, des valeurs aberrantes et des informations non pertinentes
Cette étape est essentielle, car les modèles d'IA ont besoin de données propres et bien organisées pour mieux apprendre. Un prétraitement approprié garantit que le modèle peut traiter les informations avec précision et réduit le risque d'erreurs. Une partie importante de cette étape consiste à corriger les biais potentiels dans les données afin d'éviter des prédictions inexactes ou discriminatoires pendant l'entraînement.
3. Sélection du modèle
La sélection du modèle approprié dépend de la tâche que vous essayez de résoudre. Les scientifiques des données évaluent généralement plusieurs options en fonction de la complexité et des exigences du problème. Voici deux approches courantes :
- Apprentissage par renforcement : cette méthode consiste à effectuer des simulations dans lesquelles l'IA apprend par essais et erreurs. Elle ajuste son comportement en fonction des retours d'expérience, s'améliorant au fil du temps en identifiant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.
- Deep Learning : ce modèle utilise des réseaux neuronaux pour apprendre les modèles dans les données. Il excelle dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, l'analyse du texte ou la transcription vocale en analysant de manière répétée de grands ensembles de données.
Le modèle que vous choisissez doit correspondre à vos objectifs d’entreprise et au problème à résoudre. Dans certains cas, la combinaison de plusieurs modèles peut donner de meilleurs résultats pour des tâches complexes.
4. Formation
L'entraînement de l'IA consiste à effectuer des tests pour évaluer la qualité de ses prédictions et à ajuster les algorithmes afin d'améliorer la précision. Voici comment cela fonctionne : le modèle fait des prédictions et les compare aux résultats attendus. En fonction des différences, il affine ses paramètres.
Au fil du temps, l'IA s'améliore et gagne en précision à chaque cycle de formation. Ce processus itératif est la clé pour créer un modèle d'IA fiable et efficace.
À lire également : Stratégies efficaces pour la mise en œuvre de l'IA générative dans les entreprises
5. Évaluation
Une fois la formation achevée, il est temps de tester l'IA dans des situations réelles. Cette étape permet de s'assurer que le modèle est capable de faire des prédictions précises et de fournir des résultats. Si les résultats sont bons, vous pouvez passer à la mise en œuvre. Dans le cas contraire, une nouvelle formation est nécessaire.
L'évaluation n'est pas un évènement ponctuel. Les modèles d'IA doivent être évalués régulièrement afin de s'assurer qu'ils fonctionnent correctement. Par exemple, les compagnies d'assurance maladie doivent superviser leur IA afin d'éviter tout refus injustifié de remboursement. Une évaluation continue permet de maintenir la précision du modèle, d'améliorer ses performances et d'éviter des erreurs coûteuses.
👀 Le saviez-vous ? Lors de l'entraînement d'une IA, les hyperparamètres déterminent la manière dont un modèle apprend et le moment où il doit s'arrêter. Les régler revient à ajuster la chaleur d'une cuisinière : si elle est trop élevée, cela brûle ; si elle est trop faible, la cuisson prend une éternité.
Les défis liés à la formation de votre propre IA
Former votre propre modèle d'IA est passionnant, mais cela comporte son lot de défis. Voici les principaux obstacles que vous pourriez rencontrer dans le développement de l'IA :
1. Complexité technique
La création d'un modèle d'IA nécessite une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique, du traitement des données et des réseaux neuronaux. Même après avoir mis en place l'infrastructure, l'ajustement des modèles pour en optimiser la précision et l'efficacité peut s'avérer long et complexe. Vous aurez besoin de data scientists et d'ingénieurs IA qualifiés pour gérer ces subtilités.
2. Problèmes liés à la qualité des données
Les modèles d'IA dépendent de données pertinentes et de haute qualité. Des données médiocres ou incomplètes peuvent conduire à des prévisions inexactes et à des décisions erronées. Le nettoyage et le prétraitement des données sont des étapes cruciales, mais elles ne sont pas toujours simples.
Même des erreurs mineures dans les données peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle.
3. Coûts élevés
La formation des modèles d'IA n'est pas bon marché. Le processus nécessite d'importantes ressources informatiques, en particulier pour les modèles d'apprentissage profond. Le matériel, les logiciels et les services cloud nécessaires au traitement de grands ensembles de données peuvent être coûteux.
De plus, l'embauche de professionnels qualifiés augmente les coûts. Au fil du temps, vous devrez peut-être également investir dans la formation continue et la mise à jour des modèles pour assurer la maintenance de leur précision.
4. Questions éthiques
Si vous entraînez le modèle sur des données biaisées, il peut involontairement perpétuer ces biais, ce qui peut conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Il est essentiel de traiter ces biais dès le début de l'entraînement afin de garantir que l'IA se comporte de manière éthique.
Il existe également des préoccupations en matière de confidentialité, en particulier lors du traitement de données personnelles sensibles.
5. Conformité réglementaire
Avec l'utilisation croissante de l'IA, les réglementations en matière de confidentialité des données et de transparence des modèles se multiplient. Les organisations doivent se tenir informées des lois locales et internationales afin d'éviter toute répercussion juridique.
Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des amendes, nuire à la réputation et donner lieu à des batailles juridiques.
À lire également : Le glossaire ultime de l'IA : les termes à connaître pour vous familiariser avec l'intelligence artificielle
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Qu'est-ce que ClickUp Brain ?
ClickUp Brain est un ensemble d'outils basés sur l'IA intégrés directement à votre environnement de travail ClickUp. Il est conçu pour aider chaque employé, responsable et propriétaire d'entreprise à être plus productif, quel que soit son rôle.
Avec ClickUp Brain, vous avez accès à trois fonctionnalités principales : la gestion des connaissances par l'IA, la gestion de projet par l'IA et l'AI Writer for Work.
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Avantages de l'utilisation de ClickUp Brain plutôt que de former votre propre IA
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Maintenant que nous avons compris les avantages, examinons comment ClickUp Brain peut stimuler la productivité.
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Comment utiliser ClickUp Brain pour une productivité optimisée par l'IA
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Posez des questions sur les tâches et les documents
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Vous n'avez pas besoin d'être un expert en codage pour créer des automatisations puissantes dans ClickUp. Grâce à ClickUp Brain, vous pouvez désormais décrire ce que vous souhaitez automatiser dans un langage simple, et le système se chargera de le réaliser.
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