IA générative: les cas d’usages possibles selon McKinsey

L’IA générative tels que les modèles de langage d’OpenAI (ChatGPT, GPT-3) ont le potentiel pour bouleverser plus d’un domaine d’activités. Notamment en poussant les technologies d'assistance à un nouveau niveau, indique un récent article de McKinsey intitulé «Generative AI is here: How tools like ChatGPT could change your business». Parmi les promesses business de ces technologies, le cabinet mentionne le gain de temps pour le développement d’applications, ou encore le fait de fournir des capacités jusqu’ici inaccessibles à des utilisateurs non techniques. Mais surtout, «l'IA générative pousse également la technologie dans un domaine considéré comme unique à l'esprit humain: la créativité», dixit McKinsey.  

Ces modèles n'en sont qu'aux balbutiements de leur déploiement, mais des applications commencent à apparaître dans différents domaines. Notamment avec le développement d’outils adaptés au marketing et aux ventes, aux opérations, à l’IT, à la gestion du risque et au domaine légal. McKinsey résume plusieurs exemples de cas d’usage:

Marketing et ventes

• Rédiger des textes de marketing et de vente, y compris des textes, des images et des vidéos (par exemple, pour créer du contenu pour les médias sociaux ou du contenu technique de vente).
• Créer des guides d'utilisation de produits dépendant de l'industrie (par exemple, médicaments ou produits de consommation).
• Analyser les commentaires des clients en résumant et en extrayant les thèmes importants des textes et des images en ligne.
• Améliorer la force de vente, par exemple en signalant les risques, en recommandant les prochaines interactions, telles que des offres de produits supplémentaires, ou en identifiant l'interaction optimale avec le client qui conduit à la croissance et à la rétention.
• Créez ou améliorez les chatbots d'aide à la vente pour aider les clients potentiels à comprendre, y compris la compréhension technique des produits, et à choisir les produits au niveau approprié de supervision humaine.

Opérations

• Créer ou améliorer les chatbots de support client pour résoudre les questions sur les produits, y compris la génération de pistes de vente croisée pertinentes.
• Identifier les erreurs de production, les anomalies et les défauts à partir d'images pour justifier les problèmes.
• Rationaliser le service client en automatisant les processus et en augmentant la productivité des agents.
• ldentifier les clauses intéressantes, telles que les pénalités ou la valeur due, en tirant parti de l'analyse comparative des documents.

Informatique et ingénierie

• Rédiger du code et de la documentation pour accélérer et faire évoluer les développements (par exemple, convertir des expressions JavaScript simples en Python).
• Générer automatiquement ou autocompléter des tableaux de données tout en fournissant des informations contextuelles.
• Générer des données synthétiques pour améliorer la précision de la formation des modèles d'apprentissage automatique avec des données non structurées limitées.

Risques et aspects juridiques 

• Rédiger et réviser des documents juridiques, notamment des contrats et des demandes de brevet.
• Résumez et mettez en évidence les changements dans de grands volumes de documents réglementaires.
• Répondre à des questions à partir de grandes quantités de documents juridiques, y compris des informations sur les entreprises publiques et privées.

RH

• Participer à la création de questions d'entretien pour l'évaluation des candidats (par exemple, en fonction de la fonction, de la philosophie de l'entreprise et du secteur).
• Fournir des fonctions RH en libre-service (par exemple, automatiser les interactions de première ligne telles que l'accueil des employés ou automatiser les questions et réponses ou les conseils stratégiques sur les conditions d'emploi, les lois, les règlements, etc.)

Utilitaire et optimisation pour les employés

• Optimisation de la communication des employés (par exemple, automatisation des réponses aux e-mails et de la traduction des textes ou modification du ton ou de la formulation des textes).
• Créer des présentations commerciales basées sur des invites textuelles, y compris des visualisations à partir de texte.
• Synthétiser un résumé (par exemple, à partir d'un texte, d'un jeu de diapositives ou de réunions vidéo en ligne).
• Permettre la recherche et la réponse à des questions sur les bases de connaissances privées des entreprises (par exemple, l'intranet et le contenu d'apprentissage).
• Automatiser la comptabilité en triant et en extrayant des documents à l'aide d'ouvertures automatiques de courrier électronique, de scanners à grande vitesse, de l'apprentissage automatique et de la reconnaissance intelligente de documents.

Le cabinet livre en outre ses conseils aux décideurs qui souhaitent exploiter l’IA générative. Ainsi, il conviendrait d'abord de déterminer les secteurs du business qui sont les plus susceptibles d'être touchés par cette technologie. Les dirigeants devraient également réunir une équipe pluridisciplinaire pour réfléchir aux domaines dans lesquels la technologie pourrait aider ou perturber leur secteur et/ou la chaîne de valeur de leur entreprise. Il s’agit aussi de prévoir comment mettre en place un écosystème efficace composé de partenaires, de communautés et de plateformes. En conclusion, McKinsey estime qu'il est nécessaire de promouvoir ce type d’innovation mais sans oublier de mettre en place des garde-fous pour ce genre d'expérimentation. 

Dans un dossier consacré aux modèles de langage géants, ICTjournal s’était notamment attardé sur les risques posés par ces technologies.