Pouvez-vous expliquer ce qu’est l’IA générative et comment elle diffère des autres formes d’IA ?
L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la création automatique de contenu original, tel que des images, du texte ou de la musique. Elle utilise des modèles d’apprentissage profond pour d’abord, apprendre à partir de grandes quantités de données existantes et ensuite, générer de nouvelles données similaires.
Prenons par exemple la génération automatique d’images. Un modèle d’IA générative peut être entraîné sur une vaste bibliothèque d’images pour apprendre les motifs et les caractéristiques présentes dans ces images. Une fois entraîné, le modèle peut créer de nouvelles images réalistes qui n’ont jamais été vues auparavant, mais qui ressemblent à celles de la bibliothèque d’origine.
Ce qui distingue l’IA générative des autres formes d’IA, c’est son objectif de création plutôt que de résolution de problèmes spécifiques. Par exemple, un Responsable financier pourra créer, à partir de modèles existants, des exemples fictifs de rapports financiers pour des fins de simulation ou de formation. Il en est de même pour un Responsable RH qui pourra générer des exemples de conduite d’entretiens ou d’offres d’emplois spécifiques à l’entreprise. Cela permet d’obtenir des avantages pratiques en automatisant la création de contenu tout en conservant la cohérence et la fidélité aux données d’origine.
Quels sont les défis et les risques associés à l’utilisation de l’IA générative pour les entreprises ?
L’utilisation de l’IA générative pour les entreprises présente plusieurs défis et risques qu’il convient de prendre en compte. Voici quelques-uns des principaux :
Fidélité des données : L’IA générative est entraînée à partir de jeux de données existants, et la qualité de ces données peut varier. Si les données utilisées pour l’entraînement contiennent des erreurs ou des biais, cela peut se refléter dans les nouvelles données générées. Par conséquent, il est essentiel de s’assurer de la qualité des données utilisées pour éviter des problèmes dans les résultats générés par l’IA.
Sécurité et confidentialité des données : Les données utilisées par les modèles d’IA générative peuvent souvent être sensibles et confidentielles. Veiller à la protection de ces données et à la sécurité des systèmes d’IA est crucial pour éviter les fuites ou les utilisations abusives potentielles. Les données utilisées par l’IA doivent ainsi être traitées de manière éthique et légale, en respectant les normes de protection des données et de confidentialité.
Responsabilité : Lorsque des erreurs se produisent dans les résultats générés par l’IA générative, il peut être difficile de déterminer qui est responsable. La responsabilité peut être partagée entre les concepteurs du modèle, les propriétaires des données et les utilisateurs. Il est important d’établir des mécanismes clairs pour traiter les problèmes de responsabilité liés à l’utilisation de l’IA générative dans l’entreprise.
Quels sont les critères à prendre en compte lors de la sélection d’une solution d’IA générative pour une entreprise ?
Lors de la sélection d’une solution d’IA générative pour une entreprise, il est important de prendre en compte plusieurs critères essentiels. Voici quelques-uns des principaux :
Domaine d’expertise : Préférez un éditeur juridique qui a une expertise reconnue dans votre domaine : droit des affaires, droit social, règlementation fiscale ou comptable. Une solution développée par un éditeur avec une connaissance approfondie de ces enjeux sera plus fiable et pertinente pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise.
Qualité des données : La qualité, la fiabilité des sources, ainsi que la pertinence des données utilisées pour entraîner la solution d’IA générative sont indispensables. Une bonne solution doit utiliser un ensemble de données variées et représentatives pour offrir des résultats cohérents et précis.
Exactitude, fiabilité des résultats et fonctionnalités : La précision et la fiabilité des résultats de la solution d’IA générative sont clés. Préférez un éditeur qui fournit des garanties quant à la précision des résultats et propose des fonctionnalités pour valider et vérifier les sorties générées. Il est aussi nécessaire d’évaluer les fonctionnalités proposées dans la solution, la facilité d’utilisation ainsi que l’intégration avec les solutions déjà existantes et les usages en interne.
Support technique et disponibilité du service : Validez le niveau de support technique fourni par l’éditeur juridique, la réponse aux questions et la résolution d’éventuels problèmes ainsi que la disponibilité de la solution et les garanties SLA offertes par l’éditeur.
Coûts et conditions contractuelles : Pour comprendre le modèle tarifaire proposé, identifiez les frais d’abonnement annuels, les éventuels coûts supplémentaires en cas de ressources supplémentaires, des fonctionnalités avancées ou des mises à jour
En résumé, il faut prendre en compte des critères tels que :
• le domaine d’expertise de l’éditeur ;
• la qualité des données, leurs exactitudes et la fiabilité des résultats ;
• l’interprétabilité des résultats ;
• la disponibilité du service et les fonctionnalités offertes ;
• les coûts et les conditions contractuelles.