Généré avec Bing et édité avec Photoshop
L'IA prédictive stimule le retour sur investissement des entreprises depuis des décennies grâce à des algorithmes de recommandation avancés, des modèles d'évaluation des risques et des outils de détection de fraude. Cependant, l’essor récent de l’IA générative en a fait un nouveau sujet brûlant. Tout le monde cherche à exploiter de grands modèles linguistiques pour la génération de contenu et des modèles de service client ou de diffusion pour la création de contenu visuel. L’IA générative est-elle sur le point de devenir le moteur clé d’une productivité accrue ?
Pour répondre à cette question, nous devons approfondir le sujet afin de comprendre les principaux domaines d’application de l’IA générative et prédictive. Dans cet article, nous passerons en revue les principales techniques d'apprentissage automatique qui sous-tendent ces deux grandes classes d'approches de l'IA, les avantages et les défis uniques qui leur sont associés, ainsi que leurs applications commerciales réelles respectives.
Définitions basiques
L’IA générative et l’IA prédictive sont deux types puissants d’intelligence artificielle avec un large éventail d’applications dans le monde des affaires et au-delà. Les deux types d’IA utilisent l’apprentissage automatique pour apprendre à partir des données, mais ils le font de différentes manières et avec des objectifs différents.
IA prédictive est utilisé pour prédire des événements ou des résultats futurs sur la base de données historiques. Pour ce faire, il identifie des modèles dans les données historiques, puis utilise ces modèles pour prévoir les tendances futures. Par exemple, un modèle d'IA prédictif peut être formé sur un ensemble de données d'historique d'achat des clients, puis utilisé pour prédire quels clients sont les plus susceptibles de se désinscrire au cours du mois suivant.
IA générative est un type d'IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique et du code. Pour ce faire, il apprend des données existantes, puis génère de nouvelles données similaires aux données d'entraînement. Par exemple, un modèle d'IA générative peut être formé sur un ensemble de données d'exemples de textes publicitaires, puis utilisé pour générer de nouveaux textes publicitaires créatifs et efficaces.
La différence fondamentale est que l’IA prédictive génère des prédictions et des prévisions, tandis que l’IA générative génère du nouveau contenu. Voici quelques exemples dans divers domaines :
- Traitement du langage naturel (PNL): Les modèles PNL prédictifs peuvent classer le texte en classes prédéfinies (par exemple, spam ou non-spam), tandis que les modèles PNL génératifs peuvent créer un nouveau texte en fonction d'une invite donnée (par exemple, une publication sur les réseaux sociaux ou une description de produit).
- Traitement d'image: Les modèles de traitement d'images prédictifs, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN), peuvent classer les images selon des étiquettes prédéfinies (par exemple, identifier différents produits sur les étagères d'une épicerie). D'un autre côté, les modèles génératifs comme les modèles de diffusion peuvent créer de nouvelles images qui ne sont pas présentes dans les données de formation (par exemple, les modèles virtuels pour les campagnes publicitaires).
- Découverte de médicament: Les modèles prédictifs de découverte de médicaments peuvent prédire si un nouveau composé est susceptible d'être toxique ou s'il a un potentiel en tant que nouveau traitement médicamenteux. Les modèles génératifs de découverte de médicaments peuvent créer de nouvelles structures moléculaires dotées des propriétés souhaitées, telles qu’une efficacité plus élevée ou une toxicité plus faible.
Les différents algorithmes d'apprentissage automatique qui pilotent ces deux types d'IA présentent des forces et des faiblesses spécifiques que vous devez comprendre pour choisir la bonne approche pour les besoins de votre entreprise.
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Comment fonctionnent les algorithmes d'IA prédictifs et génératifs
IA prédictive est un type d'IA qui utilise des données historiques pour faire des prédictions sur des événements ou des résultats futurs. Il repose généralement sur l’apprentissage supervisé, qui est un type d’apprentissage automatique nécessitant des données étiquetées. Les données étiquetées sont des données qui ont été annotées avec des paires ou séries d'entrées et de sorties correctes. Le modèle apprend la relation mathématique entre les données d'entrée et les données de sortie, puis utilise ces connaissances pour faire des prédictions sur les nouvelles données.
Les algorithmes prédictifs d'IA peuvent être utilisés pour prédire un large éventail de variables, y compris des variables continues (par exemple, le volume des ventes) et des variables binaires (par exemple, le désabonnement d'un client). Ils peuvent être basés sur des modèles d'apprentissage automatique de base tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision et les forêts aléatoires. Dans certains cas, les algorithmes d’apprentissage profond et d’apprentissage par renforcement démontrent des performances exceptionnelles pour les tâches d’IA prédictive grâce à leur capacité à apprendre des modèles complexes dans les données. Cela rend ces algorithmes bien adaptés à des tâches telles que la prévision du comportement des clients, la détection des fraudes ou la prévision des résultats pour les patients.
Supposons qu'un professionnel de la santé souhaite utiliser l'IA prédictive pour identifier les patients à risque de maladie cardiaque. Ils peuvent utiliser les données historiques de leurs patients précédents pour voir comment différentes caractéristiques, telles que les données démographiques, les problèmes de santé et les traitements des patients, ont été associées aux maladies cardiaques. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent détecter des tendances inattendues et fournir des prédictions assez précises sur les patients les plus susceptibles de développer une maladie cardiaque. Les prestataires de soins de santé peuvent ensuite utiliser ces prédictions pour élaborer des plans de prévention personnalisés.
Contrairement à l’IA prédictive, IA générative les modèles sont généralement formés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage non supervisés ou semi-supervisés. Cela signifie qu’ils ne nécessitent pas de grandes quantités de données étiquetées. Les algorithmes d'apprentissage non supervisé apprennent à partir de données non étiquetées, tandis que les algorithmes d'apprentissage semi-supervisé apprennent à partir d'une combinaison de données non étiquetées et d'une petite quantité de données étiquetées.
Fondamentalement, la plupart des modèles d'IA générative actuels sont construits en masquant une partie des données d'entraînement, puis en entraînant le modèle pour récupérer les données masquées.
Par exemple, les grands modèles de langage (LLM) sont formés en remplaçant aléatoirement certains jetons des données de formation par un jeton spécial, tel que [MASK]. Le modèle apprend ensuite à prédire les jetons masqués en fonction du contexte des mots environnants.
Un autre type courant de modèle d’IA générative sont les modèles de diffusion pour la génération et l’édition d’images et de vidéos. Ces modèles sont construits en ajoutant d’abord du bruit à l’image, puis en entraînant le réseau neuronal à supprimer le bruit.
Les LLM et les modèles de diffusion peuvent atteindre des performances exceptionnelles lorsqu'ils sont formés sur des quantités suffisamment importantes de données non étiquetées. Cependant, pour améliorer les résultats dans des cas d'utilisation spécifiques, les développeurs affinent souvent les modèles génératifs sur de petites quantités de données étiquetées. L'intégration du feedback humain via l'apprentissage par renforcement peut encore améliorer les performances d'un modèle en réduisant un certain nombre de réponses contradictoires.
Le marketing est l’un des premiers domaines d’activité à bénéficier de l’IA générative. Par exemple, une agence de marketing peut utiliser un modèle d'IA générative pour générer du contenu créatif, tel que des articles de blog, des articles et des publications sur les réseaux sociaux. Tout d'abord, ils peuvent sélectionner un LLM pré-entraîné qui démontre des performances acceptables pour leur cas d'utilisation. Ensuite, ils peuvent affiner le modèle sur un ensemble de données de contenus existants provenant des clients de l'agence. Une fois formé, le modèle pourrait être utilisé pour générer un nouveau contenu adapté aux besoins des clients de l'agence.
Forces et faiblesses
Si vous préférez IA prédictive, Voici les avantages clés d'utiliser cette technologie :
- Haute précision: Les modèles d'IA prédictive peuvent être entraînés pour atteindre une très grande précision pour de nombreuses tâches, telles que la recommandation de produits, la détection des fraudes et l'évaluation des risques.
- Automation: L'IA prédictive peut automatiser de nombreuses tâches et libérer les travailleurs humains pour qu'ils se concentrent sur un travail plus stratégique et créatif.
Cependant, ce type d’IA a ses propres globaux, comme par exemple :
- Exigence de données étiquetées: Les modèles d'IA prédictive nécessitent des données étiquetées, dont la collecte peut être coûteuse et longue.
- La barre haute pour le succès: Les applications d’IA prédictive doivent être très précises pour réussir. Cela peut être difficile à réaliser, notamment pour les tâches complexes.
- Entretien du modèle: Les modèles d'IA prédictive doivent être régulièrement recyclés sur de nouvelles données afin de maintenir leur précision. Cela peut constituer un défi pour les entreprises disposant de ressources limitées.
IA générative les algorithmes ont les leurs forces points:
- Productivité et efficacité accrues: L'IA générative peut accélérer le processus de création de contenu, d'écriture de code, de création d'images et de conception. Cela peut permettre aux entreprises d’économiser beaucoup de temps et d’argent.
- Créativité: L'IA générative peut générer des idées nouvelles et innovantes auxquelles les humains n'auraient peut-être pas pensé. Cela peut aider les entreprises à développer de nouveaux produits et services et à améliorer leurs produits et services existants.
Cependant, étant donné qu'il s'agit d'une technologie très nouvelle, elle présente un certain nombre d'avantages. globaux à prendre en compte, notamment :
- Manque de fiabilité: Les applications d'IA générative ont tendance à être très peu fiables. Ils peuvent produire des informations fausses ou trompeuses et nécessitent généralement un humain au courant de toute application destinée aux clients.
- Recours à des modèles pré-entraînés: Les entreprises doivent généralement s'appuyer sur des modèles pré-entraînés créés en externe pour les applications d'IA générative. Cela peut limiter leur contrôle sur le modèle et ses résultats.
- Problèmes de droits d'auteur et de propriété intellectuelle: Il existe des problèmes de droits d'auteur et de propriété intellectuelle concernant l'utilisation de modèles d'IA génératifs. Par exemple, il n’est pas clair qui détient les droits d’auteur sur le contenu généré par un modèle d’IA générative qui a été formé sur des données protégées par le droit d’auteur.
Ces forces et faiblesses déterminent en grande partie les domaines d’application clés de l’IA générative et de l’IA prédictive. Regardons de plus près.
Applications du monde réel
Les domaines d'application de IA prédictive se définissent par sa capacité à produire des prévisions très précises permettant d’automatiser entièrement certaines tâches. Dans le même temps, ce sont également les domaines dans lesquels il est possible d’obtenir suffisamment de données étiquetées pour entraîner le modèle d’IA. Voici quelques exemples d’applications d’IA prédictive :
- Systèmes de recommandation de produits: L'IA prédictive peut être utilisée pour recommander des produits aux clients en fonction de leur historique d'achats et de leur comportement de navigation.
- Systèmes de détection de fraude: L'IA prédictive peut aider à identifier les transactions et activités frauduleuses.
- Systèmes d'évaluation des risques: Les modèles d'IA prédictifs permettent aux entreprises d'évaluer le risque d'événements tels que les défauts de paiement, les réclamations d'assurance et le désabonnement des clients.
- Systèmes de prévision de la demande: En prévoyant avec précision la demande de produits et de services, l'IA prédictive aide les entreprises à planifier leurs niveaux de production et de stocks, et à développer des campagnes marketing.
- Systèmes de maintenance prédictive: L'IA peut être utilisée pour prédire quand les machines et les équipements sont susceptibles de tomber en panne, aidant ainsi les entreprises à éviter des temps d'arrêt coûteux et à prolonger la durée de vie de leurs actifs.
Contrairement à l’IA prédictive, IA générative ne nous oblige pas à produire le résultat le plus optimal. Les résultats générés automatiquement et qui sont « suffisamment bons » peuvent toujours aider les entreprises à accroître leur productivité et leur efficacité, ce qui rend la mise en œuvre de solutions d’IA générative intéressante. Cependant, il est important de garder à l’esprit que les applications d’IA générative ne sont pas fiables et peuvent produire de fausses informations ou des résultats inattendus lors de leur déploiement.
Compte tenu de ces limitations, l'IA générative est mieux adaptée aux contextes expérimentaux où l'exactitude n'est pas essentielle (comme par exemple, les chatbots de personnages IA) ou aux applications avec un humain dans la boucle, où les humains examinent et modifient toutes les sorties du modèle avant de les publier, de les envoyer, ou les exécuter.
Voici quelques exemples d’applications d’IA générative :
- Création de contenu: Les modèles d'IA générative peuvent accélérer la génération d'articles de blog, de descriptions de produits et de publicités sur les réseaux sociaux. Par exemple, les rédacteurs peuvent fournir des instructions détaillées pour guider la génération de contenu, puis réviser et modifier le résultat.
- Génération d'images: L'IA générative peut être utilisée pour générer des images et des vidéos réalistes dans la conception de produits, le marketing et le divertissement. Les concepteurs peuvent ensuite réviser, modifier et organiser ce contenu visuel généré automatiquement au lieu de le créer à partir de zéro.
- Génération de code: Les modèles d'IA générative peuvent être utilisés pour écrire du code pour des applications logicielles ou suggérer des modifications de code aux développeurs. Les développeurs peuvent ensuite réviser et modifier le code avant de l'exécuter.
- Découverte de médicament: L'IA générative peut accélérer le développement de médicaments en identifiant de nouveaux médicaments candidats et en prédisant leurs propriétés, tandis que les humains assurent le contrôle qualité et évaluent les modèles de médicaments générés par l'IA.
L’IA prédictive domine toujours le marché de l’IA à forte valeur ajoutée, car elle peut automatiser les processus avec une grande précision, éliminant ainsi le besoin de surveillance humaine. L’IA générative, en revanche, est un domaine plus récent et en développement rapide, susceptible de révolutionner de nombreuses applications commerciales. S’il reste à voir si l’IA générative deviendra un moteur de productivité majeur comparable à l’IA prédictive, son potentiel est indéniable.
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