Découvrez la révolution IT grâce à l’IA générative d’AWS
Sommaire
Vous decouvrirez dans cet article comment l’IA générative d’AWS booste l’innovation des services IT !
Dans un monde où la technologie évolue à pas de géant, l’intelligence artificielle générative (IA générative) se présente comme une révolution permettant à chacun, expert ou non en science des données, d’accéder à des outils de création avant-gardistes. Au cœur de cette transformation, les modèles de base, de vastes réseaux pré-entraînés, offrent une polyvalence remarquable et promettent un retour sur investissement rapide, sans nécessité d’expertise préalable en data science. Ces modèles transforment des domaines aussi divers que la traduction automatique ou le développement de nouvelles recettes, illustrant le potentiel immense de l’IA pour améliorer notre quotidien et résoudre des problèmes complexes dans des secteurs comme la santé, l’éducation ou encore le climat.
Lancement stratégique : déploiement de l’IA générative par AWS
L’approche d’Amazon Web Services (AWS) en matière d’IA générative est centrée sur l’accessibilité et l’efficacité, éliminant la nécessité pour les clients d’avoir une expertise en apprentissage automatique pour commencer à utiliser ces technologies. Les modèles pré-entraînés permettent une mise en œuvre immédiate et une visualisation rapide des résultats, ouvrant la voie à des bénéfices à court terme sans nécessiter d’améliorations préalables en matière de données.
AWS adopte une stratégie dynamique de développement de produits, rejetant les plans à long terme au profit d’itérations continues. Cette adaptabilité est essentielle dans un domaine en constante évolution comme l’IA générative. Les décisions concernant les outils, les ressources, les partenariats et les solutions à développer sont toutes prises en fonction des problèmes spécifiques que AWS cherche à résoudre pour ses clients, notamment dans l’automatisation.
Un exemple de cette innovation est l’Agent Assist d’AWS, lancé l’année dernière et désormais disponible pour les canaux numériques et vocaux. Ce service, qui a commencé par fournir des réponses et suggestions basiques, intègre rapidement des fonctionnalités génératives à mesure que le développement avance. Les clients qui adoptent ces fonctionnalités dès maintenant peuvent ainsi profiter progressivement de leurs avantages, tout en ayant la possibilité de personnaliser leur intégration avec AWS selon leurs besoins spécifiques.
L’objectif fondamental d’AWS est de transformer la gestion de la relation client (CRM) par le biais de l’intégration des données et de l’IA, facilitant la centralisation des données et la création de modèles plus affinés et réactifs grâce à une meilleure stratégie de données. Cette intégration améliore considérablement les résultats commerciaux à travers les applications CRM.
Enfin, la collaboration avec Salesforce illustre l’impact transformateur de l’IA générative sur les applications d’entreprise, améliorant l’efficacité des utilisateurs professionnels et réinventant l’expérience client à travers diverses industries. Salesforce, en intégrant ces modèles dans ses applications, témoigne de l’étendue des capacités inédites de l’IA générative et de son potentiel de transformation à large échelle.
Garantir la confiance : sécurité et confidentialité dans l’IA générative d’AWS
Dans cette nouvelle ère, la gestion des risques va au-delà de la simple utilisation de technologies de pointe. C’est ici que le cadre de responsabilité partagée d’AWS devient essentiel pour définir clairement les rôles et responsabilités d’AWS et de ses utilisateurs dans la protection des systèmes d’IA. Cette approche conjointe garantit que, tandis qu’AWS fournit les outils et un environnement sécurisé, les utilisateurs sont également responsabilisés et tenus de développer et déployer l’IA de manière éthique.
La confiance a toujours été la valeur principale chez AWS. L’extension naturelle de cette valeur se manifeste à travers la couche de confiance d’Einstein, qui se caractérise notamment par une politique stricte de non-conservation des données avec tous nos fournisseurs de modèles. Vos données restent sécurisées, conservées uniquement dans votre périmètre de confiance, répondant ainsi à une des principales préoccupations de nos clients. Une autre inquiétude fréquente concerne l’exposition éventuelle de données personnellement identifiables (PII). Pour y remédier, nous employons des mécanismes d’extraction et de masquage des PII, garantissant que ces données sensibles ne sont pas divulguées aux fournisseurs de modèles extérieurs.
Pour relever les défis liés à l’IA générative, AWS a développé des outils spécifiques tels que SageMaker Ground Truth Plus, qui combine efficacement l’intervention humaine et l’automatisation dans l’étiquetage des données. Un autre outil clé est Bedrock, qui offre un cadre robuste pour l’évaluation des modèles d’IA, assurant leur conformité à des critères de performance rigoureux, y compris des tests de biais et l’assurance de la fiabilité de leurs résultats. Il s’agit de soumettre rigoureusement l’IA à une évaluation avant tout déploiement réel, afin de sécuriser l’utilisation de ces modèles.
La diversité des services de données et d’IA que nous utilisons est remarquable, notamment SageMaker pour l’hébergement de modèles et Bedrock pour l’accès à une variété de modèles. Cette flexibilité de la plateforme est un atout majeur pour nos clients, leur permettant de personnaliser les modèles, de les ajuster et de les intégrer, par exemple, avec Salesforce.
À travers ces outils, AWS manifeste son engagement envers une IA sûre et responsable, alignée sur les plus hauts standards d’utilisation éthique et responsable.
Valorisation économique : l’impact de l’IA générative d’AWS sur le business
L’IA générative est en train de réinventer l’expérience client dans presque tous les secteurs d’activité, et ce n’est que le début. Une bonne partie de l’innovation proviendra de sources inattendues. Voici trois recommandations qu’AWS font lorsqu’ils élaborent une stratégie autour de l’IA générative pour apporter de la valeur à leur entreprise :
- Penser en grand : Il est crucial d’avoir une vision plus large que celle actuellement envisagée et de garder l’esprit ouvert. C’est le moment idéal pour envisager des possibilités audacieuses.
- S’en tenir aux principes éprouvés : Les cas d’utilisation de l’IA générative reposent sur des principes commerciaux et technologiques éprouvés. Il s’agit de combiner les technologies actuelles avec de nouvelles capacités offertes par l’IA générative. Vous pouvez améliorer vos résultats en améliorant votre posture de données, en migrant et modernisant les applications existantes, et en adoptant des microservices basés sur le cloud et des API.
- Être réaliste quant à votre position dans le parcours : Commencez là où vous êtes. Il existe certainement des gains rapides à réaliser en cours de route, donc développez des stratégies d’adoption qui apportent une valeur incrémentale en route vers une transformation plus profonde. N’attendez pas que tout soit parfait pour commencer.
L’adoption de l’IA générative dans les entreprises, notamment via des plateformes comme Salesforce Data Cloud, permet d’accéder et de référencer les données comme si elles étaient nativement disponibles, tout en les laissant à leur emplacement original. Cela simplifie l’entraînement des modèles d’IA et l’harmonisation des données pour obtenir une vue unique du client.
La diversité des modèles disponibles est également cruciale, car tous les modèles ne sont pas égaux, surtout lorsque l’on aborde des problèmes spécifiques tels que la capacité de fonctionner dans plusieurs langues populaires ou de gérer des contenus multimédias. La plateforme Bedrock d’AWS, par exemple, offre un accès à une variété de modèles avec une interface cohérente, ce qui est extrêmement bénéfique pour tester l’efficacité des modèles pour des cas d’utilisation spécifiques.
L’impact attendu de l’IA générative sur la productivité des entreprises est considérable, avec des augmentations allant jusqu’à 70% en performance globale de l’entreprise et 55% en productivité des développeurs qui construisent ces automatisations. Les principales utilisations observées chez les clients incluent le service client, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et l’amélioration de l’expérience des employés, ce dernier point étant crucial, car l’IA générative est avant tout une augmentation humaine.
Ainsi, chaque flux de travail, chaque expérience employée et chaque expérience client va être transformée. Le rôle des travailleurs évoluera, passant de la prestation de services directe à la collaboration avec l’IA, modifiant notre rapport au contenu et aux interfaces utilisées dans notre travail quotidien. On s’attend à voir un paysage profondément modifié dans les 10 prochaines années. Plus de 100 000 clients de toutes tailles et industries utilisent déjà les services d’IA et d’apprentissage automatique chez AWS, tirant parti de leur productivité accrue et de la valeur accrue de leur travail. Alors qu’attendez-vous, contactez Néosoft partenaire d’AWS !
Explorer les cas d’utilisation de l’IA générative d’AWS
AWS exploite la puissance de l’IA générative pour transformer divers secteurs d’activité grâce à une large gamme de cas d’utilisation. Voici quelques exemples supplémentaires illustrant comment l’IA générative peut être appliquée de manière innovante :
- Amélioration de l’expérience client : Les chatbots et assistants virtuels alimentés par l’IA générative permettent d’automatiser les réponses dans les centres de service client, réduisant ainsi les coûts opérationnels et améliorant l’efficacité. Ces systèmes peuvent traiter des requêtes plus rapidement et offrir des interactions personnalisées qui augmentent la satisfaction client.
- Automatisation : L’IA générative peut aider à automatiser les tâches répétitives, permettant aux employés de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. Par exemple, la génération automatique de rapports et la rédaction de code sont des tâches qui peuvent être accélérées grâce à l’IA générative, libérant ainsi du temps pour des initiatives créatives ou stratégiques.
- Optimisation des processus : L’IA générative peut améliorer l’efficacité des chaînes d’approvisionnement en évaluant et en optimisant divers scénarios de logistique, aidant ainsi à réduire les coûts et à améliorer le temps de réponse.
- Analyse conversationnelle : L’IA générative peut analyser les retours des clients provenant de sondages, de commentaires sur les sites web et de transcriptions d’appels pour détecter les sentiments et identifier les tendances émergentes, permettant aux entreprises d’affiner leurs stratégies de service client.
- Assistance aux agents : Améliorer la performance des agents et la résolution des problèmes dès le premier contact en automatisant certaines tâches, en résumant les informations pertinentes et en enrichissant les recherches dans les bases de connaissances.
- Génération de code : Accélérer le développement d’applications grâce à des suggestions de code basées sur les commentaires et le code déjà écrit par les développeurs, ce qui peut réduire considérablement le temps de développement et améliorer la qualité du code produit .
- Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : L’IA générative peut évaluer et optimiser différents scénarios de la chaîne logistique pour améliorer la logistique et réduire les coûts, permettant une gestion plus efficace des ressources et des stocks.
- Développement de contenu marketing : Générer des contenus de marketing engageants comme des articles de blog, des mises à jour sur les réseaux sociaux ou des newsletters par email, ce qui économise du temps et des ressources tout en augmentant l’engagement des consommateurs.
- Personnalisation commerciale : L’IA générative peut aider à personnaliser les emails et les messages basés sur le profil et le comportement des prospects, améliorant ainsi les taux de réponse et renforçant l’efficacité des campagnes de vente.
- Gestion documentaire : Améliorer les opérations commerciales en extrayant automatiquement et en résumant les données à partir de documents, permettant ainsi une meilleure prise de décision basée sur des informations consolidées et précises.
- Détection d’événements indésirables : Dans le secteur de la santé, l’IA générative peut analyser de grandes quantités de données pour identifier les réactions indésirables potentielles aux médicaments, améliorant ainsi la sécurité des patients et la conformité réglementaire.
Ces cas d’utilisation montrent comment l’IA générative peut servir de levier pour l’innovation à travers diverses applications industrielles, révolutionnant ainsi la manière dont les entreprises opèrent et interagissent avec leurs clients et employés. Pour explorer davantage les applications de l’IA générative sur AWS, vous pouvez contacter : Néosoft Partenaire d’AWS !