L’IA générative a changé la donne
Alors que l'intelligence artificielle (IA) n'est pas nouvelle, le paysage de l'IA a considérablement changé avec le lancement de ChatGPT en novembre 2022. Ce chatbot et le grand modèle de langage (LLM) qui le sous-tend, ainsi que les récentes versions de LLM qui ont suivi, ont transformé l'IA d'un outil que seuls les experts en technologie et en science des données utilisaient en un outil accessible à tous.
Ce faisant, il a déclenché une révolution technologique qui sera au moins aussi disruptive qu'internet et bien plus encore. Le PDG de Google, Sundar Pichai, a affirmé que l’IA aura un effet plus profond sur l’humanité « que l’électricité ou le feu », tandis que Satya Nadella de Microsoft estime que l’IA générative représente la « première fois qu’une technologie développée dans la Silicon Valley bénéficie si rapidement et de manière tangible à la vie quotidienne des personnes ».
L’impact de l’IA générative dans les entreprises
L’émergence de l’IA générative devrait avoir un énorme impact sur les entreprises. Goldman Sachs prévoit que l’IA générative pourrait accroître la productivité annuelle au travail d’environ 1,5 point de pourcentage sur une période de 10 ans et de stimuler une hausse du PIB mondial de 7 %.
McKinsey est tout aussi optimiste. Selon une étude menée par l’entreprise, l’IA générative pourrait ajouter l’équivalent de 2,6 billions de dollars à 4,4 billions de dollars chaque année à travers 63 cas d’usages analysés. Ce cabinet remarque également que cette estimation pourrait presque doubler si l'impact de l'intégration de l'IA générique dans les logiciels actuellement utilisés pour des tâches autres que celles analysées était pris en compte dans ses prévisions.
De nouveaux cas d’usages et outils émergent presque quotidiennement, mais voici quelques-uns des usages les plus intéressants de l’IA générative dans les domaines de la finance, de la santé, des administrations et de la fabrication.
Cas d’usages de l’IA dans les banques et les services financiers
Le secteur des services financiers est souvent pionnier dans l’adoption des technologies qui peuvent améliorer les processus et les services, car de petits gains de vitesse ou d’efficacité peuvent générer d’importants rendements. Dans l’ensemble du secteur, l’IA générative est évaluée ou utilisée dans une variété de processus, allant de l’amélioration de l’évaluation des prêts et des risques de crédit, à la gestion de la conformité réglementaire, la détection de la fraude ou l’amélioration du service client.
Par exemple, la dernière version du Score Visa Account Attack Intelligence (VAAI) utilise l’IA générative pour évaluer plus de 180 attributs de risques en quelques millisecondes et générer un score prédisant la probabilité d’un type de fraude à la carte par méthode de force brute assistée par des bots. Visa développe un modèle d’IA générative pour lutter contre la fraude par test de carte bancaire Le score VAAI piloté par IA possède 6 fois les fonctionnalités de détection de fraude des modèles précédents. Visa développe un modèle d’IA générative pour lutter contre la fraude par test de carte bancaire et a réduit le taux de faux positifs de 85 %.
Les entreprises de services financiers considèrent également le potentiel de l’IA générative pour améliorer le service client et la prise de décision. Bank of America a récemment lancé un assistant virtuel piloté par l’IA, Erica, pour fournir des conseils financiers personnalisés aux clients. Capital One adopte une approche similaire avec Eno, un assistant SMS en langage naturel piloté par l’IA.
L’IA générative aide également les entreprises de services financiers à naviguer dans un paysage réglementaire complexe. Les fournisseurs de logiciels de gestion de la conformité intègrent l’IA générative et le machine learning dans leurs plateformes pour analyser les règles, les politiques et les processus réglementaires, ainsi que pour identifier et évaluer les risques de conformité.
Cas d’usages de l’IA dans le secteur de la santé
La santé a été l’un des principaux bénéficiaires de l’IA, avec des cas d’usages allant du développement pharmaceutique aux soins aux patients. L’IA est utilisée pour automatiser les tâches administratives, améliorer l’analyse des images médicales, aider aux diagnostics et développer des programmes de soins personnalisés.
La découverte et les essais de médicaments est l’un des cas d’usages les plus passionnants. L’IA générative peut accélérer le processus d’identification des composés des nouveaux traitements et accélérer leur développement. Une étude de Boston Consulting Group a révélé que l’IA peut réduire de 25 à 50 % le coût et le temps de développement et de tests des médicaments, permettant ainsi de commercialiser plus rapidement des traitements vitaux et révolutionnaires. En voici quelques exemples :
- Des chercheurs du MIT ont utilisé l’IA pour filtrer plus de 100 millions de composés chimiques, conduisant au développement d’Halicin, un antibiotique qui s’est avéré efficace pour lutter contre de nombreuses souches bactériennes résistantes aux médicaments.
- Insilico a utilisé sa plateforme d’IA pour générer et optimiser INS018_055, conçu pour traiter la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI), une forme de maladie pulmonaire. Actuellement en phase d'essais cliniques, le médicament a été développé en seulement 18 mois, de l’identification de la cible à la désignation des candidats pré-cliniques.
- L’entreprise de biotechnologie Recursion a utilisé l’IA sur les données d’images biologiques pour identifier plus de 20 nouveaux médicaments expérimentaux afin de traiter des maladies génétiques et liées à l’âge, dont plusieurs font actuellement l'objet d'essais cliniques.
Cas d’usages de l’IA dans l’administration
Les administrations publiques pourraient s'avérer être parmi les plus grands utilisateurs de l'IA en raison des volumes considérables de données qu'elles traitent quotidiennement et des vastes circonscriptions qu'elles desservent.
Au sein du gouvernement fédéral américain, les cas d’usages de l’IA sont apparus si vite qu’une base de données a été créée pour en assurer le suivi. Cette base de données comprend désormais plus de 700 exemples d'utilisation de l'IA par les ministères et les agences, notamment l’analyse des îlots de chaleur urbaine pour mieux protéger les résidents des conditions météorologiques extrêmes, analyser les commentaires non structurés des vétérans afin d’améliorer la prestation de services et accélérer le processus de comparaison des nouvelles demandes de brevet avec les brevets existants.
En Argentine, le ministère de la Santé utilise l’IA pour prédire la propagation de maladies telles que la dengue, en se basant sur les données climatiques et les déplacements de la population. Au niveau local, le Bureau du procureur général de Buenos Aires a collaboré avec le laboratoire d’IA de l’Université de Buenos Aires pour développer Prometea, un assistant virtuel d’IA qui aide à accélérer le travail du service de la justice.
Cas d’usages de l’IA dans la fabrication
La fabrication a déjà énormément bénéficié de l’IA et d’autres technologies avancées et l’IA générative permettra d’améliorer davantage l’efficacité et la qualité. L’IA est utilisée pour accélérer la conception et le développement des produits, surveiller la qualité et améliorer la précision de la planification de la production et de la gestion des stocks.
General Motors utilise une conception générative pilotée par l’IA pour améliorer en permanence les composants des véhicules, en mettant l’accent sur la pondération légère. En collaboration avec AutoDesk, les ingénieurs de GM ont pu évaluer rapidement plus de 150 conceptions alternatives d’un support de siège et d'élaborer un modèle qui simplifie la fabrication tout en réduisant le poids de 40 % et en augmentant la résistance de 20 %.
Airbus a mis en place une expérience similaire en matière de conception générative et l’a utilisé pour créer une cloison plus solide et plus légère pour l’A320. Ils ont utilisé des algorithmes d'IA générative basés sur les modèles de croissance présents dans la nature pour optimiser la structure de la cloison. La « cloison bionique » qui en résulte est 45 % plus légère que les modèles classiques, tout en répondant à des exigences strictes en matière de déplacement des contraintes et des forces d'impact.
Dans l’usine, l’IA générative est utilisée pour augmenter la disponibilité de la fabrication et réduire les coûts de service. Les modèles d’IA peuvent être formés sur les données provenant des capteurs d’équipement et reconnaître les modèles de ces données d’équipement capables d’indiquer une panne imminente. L’IA est également utilisée pour analyser l’historique des données de maintenance afin de faciliter le dépannage et l’analyse des défaillances.
Se préparer à la révolution de l’IA
La question n’est pas de savoir si l’IA va arriver dans votre entreprise, mais quand, au cas où elle n'y serait pas déjà. Face à l'enthousiasme suscité par le potentiel de l'IA dans votre entreprise, il est important d'identifier les changements qui seront nécessaires pour faciliter votre parcours dans l'IA et optimiser le retour sur investissement de vos cas d’usages d'IA.
