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L’impact de la technologie sur nos vies au cours de la dernière décennie a été si profond qu’il est difficile d’imaginer un monde sans elle. Grâce à des innovations telles que l’IA générative, développée par des entreprises avant-gardistes, nous n’aurons plus à le faire.
L’IA générative révolutionne de nombreux secteurs, notamment la santé, l’industrie manufacturière, la banque, le divertissement, l’éducation, l’énergie et l’agriculture.
Dans le domaine de la santé, l’IA générative aide les radiologues à analyser les images médicales pour détecter des pathologies telles que le cancer, les maladies cardiaques et les troubles neurologiques.
Dans l’industrie du divertissement, elle contribue à créer de nouveaux contenus, à personnaliser l’expérience utilisateur et à optimiser les processus de production.
Dans le secteur des biens de consommation emballés, des entreprises comme Alloy.ai s’appuient sur le machine learning, l’analyse prédictive et l’IA générative pour aider les entreprises de biens de consommation à gérer leurs Supply Chains, leurs stocks et leurs ventes. Alloy.ai travaille avec des partenaires stratégiques tels que Westernacher dans le domaine de la Supply Chain digitale pour fournir des solutions basées sur l’IA à des centaines de détaillants et de partenaires e-commerce.
GenAI 101 : Qu’est-ce que c’est et quels sont les enjeux de la rencontre entre l’IA et les Supply Chains digitales ?
L’IA générative améliore également les opérations de la Supply Chain en automatisant, augmentant et accélérant les processus. Elle permet une prise de décision plus rapide et plus précise grâce à l’analyse des données et aux informations.
Comment tout cela fonctionne-t-il ?
L’IA générative désigne les modèles d’intelligence artificielle conçus pour créer de nouveaux contenus, tels que du texte, de l’audio, des images ou des vidéos. En général, elle intègre quatre étapes principales du workflow : la collecte de données, l’apprentissage du modèle, la génération de contenu et le raffinement. Dans l’ensemble, l’apprentissage et le raffinement sont les composantes les plus importantes et les plus difficiles à améliorer. Une fois le modèle formé, il peut générer de nouveaux contenus en échantillonnant l’espace latent ou par le biais d’un réseau générateur. Le contenu généré est une synthèse de ce que le modèle a appris des données d’apprentissage. Selon la tâche et l’application, le contenu généré peut faire l’objet d’un affinement ou d’un post-traitement supplémentaire pour améliorer sa qualité ou répondre à des exigences spécifiques. Cette technologie est utile pour développer des assistants virtuels, créer du contenu dynamique pour les jeux vidéo et générer des données synthétiques pour l’apprentissage d’autres modèles d’IA.
L’IA générative est importante dans le monde de la Supply Chain car elle peut améliorer considérablement l’efficacité et la prise de décision en analysant de grandes quantités de données.
Les modèles d’IA générative nécessitent une quantité importante de données pertinentes et de haute qualité pour être entraînés efficacement. L’acquisition de ces données peut s’avérer difficile, en particulier dans des domaines où les données ne sont pas disponibles, sont sensibles ou protégées, comme dans les secteurs de la santé ou de la finance.
Complexité de la formation
La formation de ces modèles nécessite beaucoup de ressources, prend du temps et coûte cher, ce qui constitue un obstacle pour les petites entreprises ou celles qui débutent dans l’IA. En raison de la nature vaste et complexe des données de la Supply Chain, y compris la diversité des sources, des formats et des dépendances entre les différentes étapes, il est difficile de développer des algorithmes d’IA précis et robustes qui puissent optimiser séparément les opérations complexes de la Supply Chain.
Contrôler les résultats
Il peut être difficile de s’assurer que les résultats de l’IA générative sont pertinents et appropriés. Les modèles peuvent générer des contenus incorrects, offensants ou biaisés. En outre, les deepfakes et les textes trompeurs peuvent être utilisés à mauvais escient à des fins de désinformation ou de fraude, ce qui entraîne des incertitudes et des litiges potentiels.
Tirer le meilleur parti de l’IA – Des solutions qui fonctionnent
Les entreprises de haute technologie intègrent rapidement des outils d’IA dans leurs produits sophistiqués afin d’améliorer l’expérience utilisateur. Le copilote IA génératif, un assistant conversationnel virtuel alimenté par l’intelligence artificielle, en particulier par des modèles de langage étendus (LLM), est un excellent exemple de cette innovation. Ces copilotes IA sont conçus pour aider les utilisateurs dans une série de tâches et de processus décisionnels, en exploitant la puissance des LLM pour interpréter, analyser et traiter d’énormes volumes de données. Ils sont ainsi en mesure de fournir des informations personnalisées en temps réel, aidant les utilisateurs à relever des défis complexes avec facilité et efficacité.
SAP a conçu une telle fonctionnalité qui permettra aux consultants de gagner jusqu’à une heure et demie par jour grâce à des réponses rapides sur les implémentations de systèmes SAP. Joule est un copilote d’IA générative avancée intégré à l’ensemble du portefeuille d’entreprise cloud de SAP pour fournir des informations proactives et contextualisées provenant des applications SAP et de sources tierces. Développé par SAP, il exploite l’IA générative pour améliorer l’efficacité des processus métiers. Contrairement à des outils tels que ChatGPT, Joule s’appuie principalement sur les données des logiciels SAP, garantissant ainsi la sécurité et la confidentialité. Joule est construit sur un modèle de langage créé par SAP pour les applications de données d’entreprise.
Pour en savoir plus sur les autres outils SAP, l’intelligence artificielle et ses cas d’utilisation dans la gestion des transports, consultez le Livre blanc : L’intelligence artificielle dans la gestion des transports.
