L'engouement du marché et la pression exercée pour intégrer l'IA générative aux applications occultent souvent la réponse aux questions les plus courantes que se posent les chefs d'entreprise : pourquoi avons-nous besoin de l'IA générative ? Comment intégrer l'IA générative à notre activité ?
Selon McKinsey, l'intégration stratégique de l'IA générative aux activités peut aider à automatiser 70 % des tâches qui font perdre aux collaborateurs un temps précieux.1 Boston Consulting Group explique que l'IA générative permet aux sociétés de créer du contenu et des informations adaptés à une audience spécifique, à l'instar des chatbots qui personnalisent l'expérience client ou des publicités ciblées basées sur les modèles de comportement d'un client spécifique.2
Voilà qui répond bien à la question de savoir pourquoi vous devriez intégrer l'IA générative à votre entreprise. Concernant le « comment », la réponse est simple : en intégrant l'IA générative dans vos applications pour les cas d'usage appropriés, vous apportez des améliorations tangibles en termes d'efficacité, d'innovation et d'engagement, avec, à la clé, des avantages notables pour votre entreprise. Et si vous souhaitez garder une longueur d'avance sur vos concurrents, mieux vaut se lancer le plus tôt possible.
La valeur de l'IA générative intégrée aux applications
L'IA générative a le potentiel d'ajouter entre 2,6 et 4,4 milliards de dollars par an en valeur pour 63 cas d'usage, tels que les interactions avec les clients, la production de contenu créatif pour le marketing et les ventes, et la rédaction de codes IT basés sur des invites en langage naturel. 822 chefs d'entreprise ayant ajouté l'IA générative à des applications ont été interrogés en 2024 et ont fait état, en moyenne, d'une augmentation de 16 % du chiffre d'affaires, de 15 % des économies de coûts et de 23 % de la productivité.
Sources : McKinsey & Co. et Computer World
Les avantages de l'intégration de l'IA générative aux applications
L'IA générative peut améliorer la satisfaction des clients et vous aider à conserver un avantage concurrentiel en faisant des recommandations personnalisées ou en répondant à des questions en langage naturel en temps réel. L'IA générative peut également automatiser les tâches de routine, telles que la mise à jour des outils de gestion de projet ou la génération de visualisations dans des tableaux de bord pour gagner en efficacité et en productivité. Les collaborateurs peuvent ainsi se concentrer sur la conduite d'une initiative jusqu'à son aboutissement ou sur l'obtention d'informations à partir du tableau de bord afin d'éclairer les stratégies.
Exemples d'applications d'IA générative
Chaque semaine, la newsletter RundownAI met en lumière les dernières applications d'IA générative. Voici quelques exemples :
- Twain : un assistant de communication qui aide les utilisateurs à rédiger des messages clairs, convaincants et fiables permettant d'obtenir des réponses.
- Jasper AI : un outil de rédaction basé sur l'IA générative conçu pour les blogueurs, les spécialistes du marketing et les entreprises.
- Canyon : un outil qui utilise l'IA pour aider à la recherche d'emplois.
- Elicit : un assistant qui analyse, recherche et extrait des documents de recherche.
- fynk : une solution qui permet de créer, de vérifier, de suivre, de signer et d'analyser des contrats.
- IntelSwift : un outil qui automatise le service client grâce à la technologie d'IA.
- Open Interpreter 01 Lite : une solution qui contrôle les ordinateurs personnels et professionnels à l'aide d'une interface vocale.
L'IA générative stimule également l'innovation en présentant rapidement de nouvelles idées et solutions, et en proposant des insights et des options qui ne sont peut-être pas immédiatement évidentes pour le cerveau humain. De plus, lorsque l'IA générative est intégrée à toutes les opérations, votre entreprise peut évoluer efficacement. Grâce à l'IA générative, il est possible de gérer des charges de travail accrues sans augmentation proportionnelle du personnel, un atout inestimable en cas de fluctuations de la charge de travail ou d'expansion de l'entreprise sur de nouveaux marchés.3
Domaines dans lesquels les applications d'IA générative ont le plus d'impact
Il existe une multitude de cas d'usage pour intégrer l'IA générative dans les applications. En effet, l'IA générative s'applique à une (ou plusieurs) des quatre grandes catégories suivantes : questions-réponses sur le contenu, décomposition et synthétisation du contenu, transformation du contenu à partir d'autres sources et questions-réponses sur les données. S'il est possible de faire toutes sortes de choses avec ces modèles qui sont capables de rechercher des quantités de code, de contenu ou de données et de produire un contenu ou un code fonctionnel, comme pour toute technologie, l'IA générative présente des cas d'usage fondamentaux.
Selon TechTarget et Enterprise Strategy Group, les entreprises de tous les secteurs qui ont déjà déployé l'IA générative l'utilisent actuellement dans trois domaines en moyenne, à savoir, le marketing, le développement logiciel et la recherche.4 Selon une étude de Deloitte, un quatrième domaine vient s'ajouter : celui des opérations du service client.5
L'IA générative pour le marketing
Les entreprises utilisent l'IA générative pour le marketing à des fins diverses et variées. 76 % des spécialistes marketing l'utilisent pour la création de contenu de base.6 L'IA générative contribue actuellement à améliorer la conception et la rédaction de pages et aide à la création de contenus plus attrayants pour les sites Web. En intégrant l'IA générative aux outils qu'ils utilisent au quotidien, les spécialistes du marketing peuvent identifier les tendances et les comportements des clients plus rapidement. Ils peuvent ainsi prendre des décisions plus intelligentes et fondées sur les données en matière de ciblage publicitaire, de prédiction des préférences des consommateurs et de segmentation de l'audience.
L'IA générative pour la recherche
L'IA générative ouvre une nouvelle ère dans le domaine de la recherche, qu'il s'agisse de la médecine, de l'enseignement ou de la R&D commerciale. Elle est utilisée dans des applications qui permettent, par exemple, de détecter le moment de la récolte, de réparer les artefacts endommagés en révélant le texte manquant et même de communiquer avec les baleines.7 Une société pharmaceutique de biotechnologie a associé l'IA générative à des outils de développement synthétiques automatisés pour concevoir des thérapies à petites molécules.8 Certaines plateformes destinées aux chercheurs universitaires et scientifiques utilisent l'IA générative pour créer un référentiel personnalisé afin de faciliter l'analyse de la littérature. Ainsi, ils n'ont plus à consacrer autant de temps et d'efforts à la collecte de données et peuvent se concentrer sur l'analyse.
L'IA générative pour les opérations du service client
L'intégration de l'IA générative dans les systèmes CRM, d'aide et d'assistance transforme la façon dont les entreprises interagissent avec les clients. Elles peuvent s'assurer que leurs clients obtiennent l'assistance dont ils ont besoin, en allégeant la charge des agents et des centres d'appels, et en répondant aux attentes croissantes des consommateurs, qui exigent des expériences en temps réel et cohérentes sur l'ensemble des canaux. Une entreprise a utilisé une API GPT pour créer une plateforme qui filtre les communications reçues par le service client, supprime les spams et transfère les communications légitimes aux agents du service client.9
Les marques qui ont intégré l'IA générative à leurs applications
Walmart
L'application de shopping de Walmart utilise l'IA générative pour offrir un lieu unique de recherche par cas d'usage, comme l'organisation d'une fête, afin que les consommateurs n'aient pas à rechercher des articles individuels.
Allstate
ABIE est un chatbot d'IA générative disponible sur le site Web d'Allstate. Il peut répondre aux questions des consommateurs concernant leurs produits à l'aide du traitement et de la compréhension du langage naturel.
Coca-Cola
Coca-Cola propose une expérience utilisateur immersive basée sur l'IA générative, Y3000, qui permet aux utilisateurs de générer des images et des vidéos futuristes grâce à la caméra IA Coca-Cola Y3000.
Estée Lauder
Le chatbot d'IA générative d'Estée Lauder consulte de manière conversationnelle sa base de données produits et ses informations afin d'obtenir des données que ses équipes de marketing utilisent pour créer rapidement de nouvelles campagnes adaptées aux différentes localités.
IA générative et développement logiciel
L'IA générative rationalise la génération de code, stimule la créativité et accélère le délai de valorisation. Par exemple, GitHub Copilot a réduit le temps de développement de 56 %.10 En automatisant la génération et la transformation du code, l'IA générative recentre l'ingénierie logicielle sur une conception et une architecture de plus haut niveau, permettant ainsi de résoudre des problèmes complexes et de stimuler l'innovation.
Il ne fait aucun doute que le développement logiciel et les applications basés sur l'IA générative sont l'avenir. Ils promettent de multiples avantages et améliorent de nombreux cas d'usage, dont certains ne peuvent pas être identifiés pour le moment, car l'IA générative a également le potentiel de générer de nouveaux cas d'usage et avantages. À présent, voyons quels sont les éléments nécessaires à la création de ces applications. Le reste de cet e-Book explore en profondeur l'effet de l'IA générative et de l'IA sur le développement logiciel : quelles applications d'IA générative sont développées et comment le sont-elles ? Comment utiliser l'IA générative et le Low-Code en tandem ? Quelles sont les implications pour l'avenir ?
1 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 juin.
2 Generative AI, 2023. Boston Consulting Group.
3 The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 2023. McKinsey & Company, 14 juin.
4 Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns, 2023. Tech Target and Enterprise Strategy Group.
5 Sarah K. White, 2 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 septembre.
6 Scott Vaughan, GenAI for Content Marketing: Benefits, Best Practices, and Pitfalls to Avoid, 2024. Acceleration Economy, 8 février.
7 Molly Bell, How generative AI is expanding what is possible in research, 2024. EAB, 17 janvier.
8 Iambic's Rapid Path to the Clinic Enabled by Its AI-Driven Drug Discovery Platform, Built in Collaboration with NVIDIA, 2024. Iambic, 18 mars.
9 Sarah K. White, 12 most popular AI use cases in the enterprise today, 2023. CIO, 19 septembre.
10 Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, Mert Demirer, The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot, 2023. Cornell University, 13 février.