Comment accélérer votre projet pilote d’IA générative avec l’IA Azure

L’IA générative peut aider les organisations à tirer parti de la valeur de leurs données internes grâce à une couche de gestion intelligente des tâches. À un niveau fondamental, elle peut consommer des données brutes telles que des dossiers CRM ou des documents internes pour automatiser les tâches cognitives de bas niveau.

Pensez à générer une réponse par courriel basée sur une conversation en cours, en quelques secondes, ou créez une nouvelle présentation en faisant référence aux rapports de l’entreprise avec une simple invite.  

Une telle intelligence, lorsqu’elle est appliquée à grande échelle, peut accroître l’efficacité collective d’un processus d’affaires. Les organisations peuvent économiser de précieuses heures-personnes sur les tâches répétitives tout en améliorant la qualité des résultats. Nous avons observé trois thèmes communs dans lesquels l’IA générative peut ajouter de la valeur.

Le travail qui découle des connaissances fait référence aux tâches qui impliquent la réflexion, l’analyse et la résolution de problèmes. C’est le genre de travail où les professionnels utilisent leur expertise, leur créativité et leur jugement.

Les professionnels peuvent utiliser des outils d’IA générative pour canaliser leur expertise vers des tâches plus complexes, laissant des choses plus simples à gérer par le système.

Examinez les tâches de travail suivantes liées aux connaissances :

1. Build a marketing strategy: très complexe et nécessite une pensée critique
2. Write a white paper: utilise des compétences linguistiques et un processus de pensée créatif 
3. Schedule a meeting: peut être fait sans réflexion approfondie  

Bien que les deux premières tâches soient les mieux adaptées aux professionnels, ces derniers n’ont pas besoin de tout faire seuls.

Ils peuvent inciter un système génératif à comparer les concurrents à des fins de stratégie et trouver les bons mots à utiliser pour le livre blanc durant le remue-méninges d’idées. Chemin faisant, le rythme peut s’en trouver accéléré et la créativité stimulée.

La troisième tâche peut être entièrement automatisée selon une procédure fixe.

Les résultats? L’organisation atteint une productivité et un rendement supérieurs à mesure que chaque professionnel peut bonifier son travail.

Une excellente expérience utilisateur dépend de la qualité des interactions qu’un client a avec votre entreprise. Toutefois, à mesure que le volume des clients s’accroît et que les attentes augmentent, l’excellence devient plus difficile à atteindre.

Les systèmes d’IA générative, avec leurs capacités de génération de texte et de voix semblables à celles d’un humain, peuvent aider les organisations à tenir leurs promesses en matière d’expérience utilisateur. Un robot conversationnel d’IA générative peut mieux comprendre les nuances d’une question d’un client et fournir des réponses riches, plutôt que de simplement faire référence à la FAQ.

Pour aller plus loin, cette capacité peut être assurée par voix, courriel, clavardage et vidéo, enchantant les clients sur le canal de communication qu’ils ont choisi. Le système d’IA appliqué aux expériences numériques, comme un site Web de commerce électronique, peut interpréter le comportement des clients afin de produire plus facilement des recommandations personnalisées. La même personnalisation peut également être appliquée aux préférences de communication, de soutien des services et d’achat.

De nombreux logiciels de soutien des services à la clientèle utilisent déjà l’IA générative pour aider ses agents dans le cadre des appels en temps réel et de leurs récapitulations. Elle peut aider les agents à résoudre leurs préoccupations plus rapidement et plus souvent.

La plupart des organisations disposent de processus internes considérés comme « trop complexes pour être automatisés ». Cependant, ne pas automatiser ces processus peut désavantager les entreprises du point de vue de la compétitivité.

Grâce à l’IA générative, les chercheurs ont trouvé des moyens d’automatiser certaines parties d’un processus complexe tout en assurant la sécurité organisationnelle.

Par exemple, envisagez le processus d’examen des documents juridiques. Il représente en grande partie une tâche laborieuse et chronophage où les professionnels du droit planchent méticuleusement sur des pages de texte, à la recherche de clauses critiques, d’écarts et de risques potentiels.

Un système d’IA entraîné sur les méthodologies d’un cabinet d’avocats peut apprendre à extraire rapidement des informations pertinentes à partir de documents longs, identifiant les termes et dispositions clés. Il peut repérer un langage ambigu, des mises en garde cachées et saisir des termes juridiques à une vitesse beaucoup plus rapide.

En théorie, en automatisant la revue de documents, les cabinets d’avocats peuvent adapter leurs activités et rendre leurs services plus abordables pour leurs clients. La même automatisation peut être reproduite en fonction des besoins spécifiques des processus d’une organisation.

Les promesses de l’IA générative sont bien comprises, mais la question est de savoir comment votre organisation peut-elle les rendre réelles? Comme c’est le cas pour toute autre technologie, l’adoption par l’entreprise de l’IA générative n’est pas une décision simple. Elle exige de prendre en compte plusieurs aspects relatifs à l’infrastructure, à la sécurité et à l’humain avant qu’elle ne devienne viable.

Ici, nous discutons des facettes clés de la transformation qu’apporte l’IA générative du point de vue des décideurs informatiques.

L’introduction d’un nouvel outil d’IA générative dans votre espace de travail peut présenter les défis suivants :

Compréhension des risques

Un outil d’IA générative promet l’innovation, mais introduit également des risques tels que des préoccupations éthiques, des préjugés et des conséquences involontaires. Ces risques affectent l’adoption; les entreprises veulent s’assurer qu’elles investissent dans des systèmes d’IA qui offrent une aversion pour le risque et qui sont munis de cadres de sécurité éprouvés. Il est essentiel d’assurer la transparence et la responsabilité des modèles d’IA avant d’adopter un nouveau système.

Complexité des données

La plupart des systèmes d’IA génératives prospèrent quant aux données, mais leur compréhension et leur gestion demeurent difficiles. Les décideurs doivent investir dans des programmes robustes de gouvernance des données, d’assurance de la qualité et de savoir-faire en matière de données. Une compréhension claire de la lignée des données, de la confidentialité et de la sécurité est essentielle pour réussir l’adoption de l’IA générative.

Mise à l’échelle des pilotes à la production

Le lancement de projets pilotes d’IA générative est relativement simple; les adapter pour créer une valeur significative est là où se trouve le véritable défi. Les responsables technologiques doivent se concentrer sur le recâblage de leurs organisations en vue de l’innovation numérique et l’IA distribuées. Il s’agit notamment de bâtir des équipes interfonctionnelles, de perfectionner les compétences des employés et d’harmoniser les mesures incitatives. De plus, pour réussir, il est essentiel de sélectionner la bonne pile technologique, y compris les grands modèles de langage (GML) et les fournisseurs de services infonuagiques.

Il existe deux grandes voies vers l’adoption de l’IA générative : créer votre propre solution avec un meilleur contrôle ou infuser l’IA en sélectionnant les capacités qui correspondent à vos systèmes actuels.

La création d’une solution d’IA générative interne permet aux organisations de l’adapter précisément à leurs besoins uniques. Qu’il s’agisse de générer du contenu personnalisé, d’automatiser des tâches créatives ou d’améliorer les recommandations de produits, une solution sur mesure peut s’harmoniser au domaine d’expertise de l’organisation.

Durant la création d’une solution interne, les organisations conservent le plein contrôle de leurs données. Ce contrôle est essentiel pour les industries disposant de règlements stricts en matière de confidentialité (comme les soins de santé ou les finances). Les solutions sur mesure permettent aux données de rester dans les limites organisationnelles.

Cependant, le développement d’une solution sur mesure exige des compétences spécialisées. Les organisations doivent investir dans l’embauche ou le perfectionnement d’expert en science des données, d’ingénieurs en apprentissage automatique et d’experts du domaine. De plus, le maintien et l’évolution de la solution nécessitent des ressources continues.

La deuxième solution consiste à intégrer des capacités d’IA tierces dans vos systèmes actuels sans réinventer la roue. L’entraînement de modèles d’IA à partir de zéro nécessite un certain temps et une expertise spécialisée. Des solutions préconçues peuvent aider à combler cet écart. Elles permettent aux organisations de tirer parti d’algorithmes de pointe sans devoir effectuer de cycles de développement étendus.

Les modules d’IA, tels que le traitement du langage naturel (TLN), les moteurs de vision artificielle ou de recommandation, offrent une valeur immédiate. En les intégrant aux systèmes existants, les organisations peuvent automatiser les tâches répétitives, rationaliser les flux de travail et réduire les efforts manuels.

Cependant, les promesses qu’énoncent ces solutions doivent être examinées. Il est inévitable que la solution respecte les normes de l’industrie (comme la LPRPDE). Les pratiques de sécurité et de traitement des données des fournisseurs doivent être examinées et les modules d’IA doivent être vérifiés pour s’assurer qu’ils sont conformes aux politiques et aux exigences réglementaires de votre organisation.

Alors que vous lancez votre parcours d’IA générative, vous avez besoin de personnes compétentes en IA, d’une plateforme informatique robuste et de modèles d’adoption d’IA générative innovants. Ces trois composants de base seraient profondément essentiels pour ouvrir la voie au succès de l’IA générative, que vous construisiez votre propre solution, intégriez une API ou créiez une solution intermédiaire.

Microsoft offre une liste de produits et de services aptes à répondre à ces besoins généraux. Sa plateforme infonuagique de confiance avec des services d’IA faciles à déployer peut aider à accélérer votre adoption de l’IA générative. Voici trois raisons principales qui motiveraient les organisations à essayer Microsoft dans le cadre d’une innovation avec IA générative.

La suite de services d’IA de Microsoft offre aux organisations l’avantage d’un démarrage rapide, leur permettant de sauter les étapes de développement initiales. Voici comment :

• Azure AI en tant que service : Tirez parti d’un ensemble de capacités d’IA, y compris la vision, le langage, la parole, la décision et l’intégration avec OpenAI. Ces services préconçus sont plus faciles à utiliser dans une variété de cas d’utilisation tels que les robots conversationnels, l’analyse d’images ou les informations textuelles. Azure AI fournit des outils prêts à l’emploi qui accélèrent le développement.
• Texte et recherche : Utilisez la recherche d’Azure AI pour la génération de contenu, la synthèse, la génération de code et la recherche sémantique optimisée par la génération augmentée d'information contextuelle (GAIC).
• AI Studio : Accédez à un environnement collaboratif où les scientifiques des données, les développeurs et les analystes d'affaires peuvent travailler ensemble. En simplifiant le processus de développement, AI Studio permet aux organisations de se concentrer sur la résolution de problèmes réels plutôt que de se heurter à des complexités techniques.

L’évolutivité est essentielle pour les organisations qui visent à déployer des solutions d’IA dans l’ensemble de leur écosystème. L’infrastructure d’Azure AI de Microsoft sert de base pour la mise à l’échelle des solutions d’IA génératives.

Grâce à l’expansion mondiale du service Azure OpenAI, les entreprises ont accès aux modèles d’OpenAI, y compris GPT-4 et GPT-3.5-Turbo, et ce, dans plusieurs régions. Cette disponibilité permet aux organisations du monde entier de bénéficier de capacités d’IA génératives fiables.

De plus, dans le cadre de la plateforme Azure, Microsoft a également introduit des offres informatiques optimisées pour l’IA. Les grappes 4K GPU et les machines virtuelles H100 sont conçues pour gérer les charges de travail d’IA offrant des capacités de performance supérieures à l’échelle.

Les services d’IA générative de Microsoft sont guidés par six principes : l’équité, la fiabilité et la sécurité, la confidentialité et la sécurité, l’inclusion, la transparence et la responsabilité. Ces principes offrent une voie pour construire des solutions d’IA qui éliminent les éléments nocifs tels que la toxicité, les préjugés et l’inexactitude de l’IA générative.

L’entreprise a introduit des outils comme son Guide opérationnel sur l’expérience de l’IA humaine et sa Liste de vérification de l’équité en matière d’IA pour rendre opérationnels les principes fondamentaux et soutenir le développement responsable de l’IA. En intégrant ces outils, les organisations peuvent surmonter certains des défis connus des systèmes d’IA génératives et éliminer les pièges de l’adoption afin d’inclure une conception responsable tout au long de leurs investissements en IA.

CDW est un partenaire primé de Microsoft qui facilite depuis longtemps la transformation des entreprises. Avec l’IA générative, nous poursuivons notre héritage en offrant cette même confiance à nos clients.

Nous procurons une stratégie informatique complète avec Azure comme base, offrant l’intégration de systèmes et des services gérés. En tant que fournisseur expert de services gérés (MSP) Azure, nous disposons d’une équipe d’experts techniques et d’architectes de classe mondiale pour assurer des mises en œuvre de haute qualité.

Nous offrons également des visites guidées des services Azure OpenAI, aidant les organisations à comprendre et à appliquer efficacement les technologies d’IA générative.

Tandis que vous abordez l'innovation avec l’IA, CDW peut vous accompagner dans votre parcours afin d’offrir stabilité, fiabilité, et un cycle de développement agile pour la modernisation des applications et l’amélioration globale de la stratégie informatique.