Libérer le potentiel créatif de l’IA générative

Selon Gartner, 63 % des responsables marketing ont l'intention d'investir dans l'IA générative au cours des 24 prochains mois. Alors, qu’est-ce que l’IA générative et pourquoi est-elle une priorité absolue ? L'IA générative, une catégorie d'intelligence artificielle, peut créer un large éventail de contenus, tels que des données synthétiques, du texte, des visuels et de l'audio, à partir d'ensembles de données de formation précédents, d'un ou plusieurs algorithmes d'IA et d'une nouvelle entrée appelée « invite ». Il a le potentiel de transformer complètement les processus créatifs et commerciaux des organisations.

Comment fonctionne l'IA générative : 3 variantes de modèle

Les modèles d'IA générative produisent du contenu nouveau et original en utilisant des réseaux de neurones pour reconnaître les structures et les modèles au sein des données existantes. Ces modèles peuvent être de différentes sortes et vous pouvez en combiner deux ou plus pour créer de puissantes applications d’IA générative. Certains des exemples incluent :

1. Auto-encodeurs variationnels (VAE)

Deux réseaux de neurones, communément appelés codeur et décodeur, constituent les VAE. Un encodeur transforme une entrée en une version de données plus compacte et concentrée. La représentation compactée conserve efficacement les données dont le décodeur a besoin tout en éliminant les informations superflues. L'encodeur et le décodeur fonctionnent ensemble pour identifier un moyen simple et efficace de représentation des données.

2. Modèles de diffusion

Pendant la formation, ces modèles exécutent une technique en deux étapes impliquant une diffusion directe et inverse. La diffusion directe implique l'introduction progressive de bruit aléatoire dans les données d'entraînement. À l'avenir, le bruit est progressivement éliminé pour réassembler les données.

Le modèle lance la méthode de débruitage inverse pour produire de nouvelles données en utilisant un bruit entièrement aléatoire. Ce processus en deux étapes facilite la formation de centaines, voire d'une infinité de couches.

3. Réseaux contradictoires génératifs (GAN)

Introduits en 2014, les GAN impliquent une compétition entre deux réseaux de neurones. Le générateur crée de nouveaux exemples, tandis que le discriminateur détermine si le contenu généré est authentique ou fabriqué.

Les deux modèles sont formés simultanément. À mesure que le discriminateur améliore sa capacité à identifier le contenu généré et que le générateur produit un contenu de meilleure qualité, les deux deviennent plus intelligents. Ce processus répété encourage les deux parties à améliorer constamment le matériel produit jusqu'à ce qu'il devienne impossible à distinguer du contenu préexistant.

Une avancée dans les modèles d’IA générative réside dans leur capacité à utiliser diverses méthodologies d’apprentissage, telles que non supervisées ou semi-supervisées, pendant la formation.

En conséquence, les organisations peuvent exploiter de grandes quantités d’informations non étiquetées pour développer des modèles de base plus rapidement et plus simplement. Les modèles de base, comme leur nom l’indique, peuvent servir de base à des systèmes d’IA capables d’exécuter diverses tâches.

Applications de l'IA générative

À mesure que les modèles algorithmiques deviennent plus sophistiqués, les exemples et cas d’utilisation d’IA générative se répartissent dans différents secteurs et secteurs verticaux.

1. Dans l'art et le design

En employant des modèles génératifs pour la création d’images et les transferts de style, les artistes sont habilités à créer des œuvres d’art uniques et esthétiquement convaincantes. Une approche alternative est la génération texte-image, dans laquelle les modèles génératifs transforment les descriptions textuelles en représentations visuelles qui leur correspondent.

En outre, la technologie peut générer des modèles ou des animations 3D et transformer des gribouillis/croquis en images réalistes. DeepDream Generator de la branche IA de Google, Midjourney et WOMBO Dream (un jeton non fongible ou un outil de création NFT) sont tous des exemples d'IA générative de ce cas d'utilisation.

2. Dans la création de contenu

En automatisant plusieurs aspects de la création de contenu, l’IA générative peut permettre aux spécialistes du marketing d’économiser du temps et des ressources pour accélérer la mise sur le marché. Les modèles d’IA peuvent produire des prototypes de contenu pour les campagnes par courrier électronique et les publications sur les réseaux sociaux, entre autres tâches. Les spécialistes du marketing humain peuvent ensuite modifier et personnaliser ce contenu.

Par exemple, Writesonic, Jasper et Copy.ai sont des outils d'écriture d'IA qui peuvent aider les spécialistes du marketing à générer rapidement des copies de haute qualité. La génération IA peut même contribuer au marketing de contenu visuel, une manière véritablement révolutionnaire d’utiliser l’IA.

Un autre exemple d’IA générative est le processus de modification de contenu préexistant. En examinant les tendances des données et les commentaires des utilisateurs, l’IA peut fournir des recommandations pertinentes et des idées d’amélioration. Il peut identifier les domaines dans lesquels des résultats améliorés sont possibles dans les textes publicitaires et les communications avec les clients, par exemple en utilisant un outil tel que Phrasee.

3. En affaires et en innovation

L’un des défis les plus redoutables pour les spécialistes du marketing et les chefs d’entreprise est la tâche ardue de proposer constamment de nouvelles idées révolutionnaires.

Les modèles d'IA générative peuvent améliorer la productivité des sessions d'idéation grâce à des recommandations innovantes et des points de vue différents. Ces concepts générés par l’IA peuvent servir de caisse de résonance ou de kickstarter pour des idées nouvelles et révolutionnaires, développant éventuellement de nouvelles stratégies uniques.

En effet, selon une prévision de PwC, 45 % des gains économiques globaux seront attribués aux améliorations de produits basées sur l’IA, qui devraient stimuler massivement la demande des consommateurs d’ici 2030.

En effet, au fil des années, l’IA élargira la gamme de produits et les stocks, tout en améliorant la personnalisation, l’attrait et l’abordabilité.

Les avantages de l'IA générative

En comprenant ce qu'est l'IA générative et en l'intégrant audacieusement dans votre stratégie commerciale, il est possible de :

1. Améliorer la créativité et l’innovation collaborative

Les entreprises essaient constamment de nouvelles façons de rendre le développement de produits plus collaboratif. Les concours d’idées, tels que les hackathons et le crowdsourcing, sont deux des plus courants. Cependant, les organisations ont besoin d’aide pour mettre en œuvre la multitude d’idées générées.

Ils peuvent avoir besoin d’une approche systématique pour évaluer les concepts. Ou bien, il pourrait être difficile pour les contributeurs de fournir les détails nécessaires pour rendre leurs idées viables. L’intégration de concepts disparates constitue un autre obstacle. Cela peut être contourné grâce à l’IA générative, qui traite et analyse de grandes quantités de divers types de données.

Cela peut contribuer à générer des idées révolutionnaires – de la part des consommateurs ou des employés – en stimulant leur créativité. De plus, cela pourrait améliorer la qualité des concepts non développés, démocratisant ainsi l’innovation.

2. Rationalisez les processus de création de contenu

Les approches conventionnelles du développement de contenu incluent généralement des cycles de production prolongés qui impliquent de nombreuses parties prenantes et équipes. L'IA générative réduit le temps et les dépenses de production en automatisant la création de contenu, accélérant ainsi le processus.

Le traitement du langage naturel (NLP) a permis aux organisations de produire des contenus exceptionnels, tels que des descriptions de produits, des entrées de blog et des publications sur les réseaux sociaux, dans un délai considérablement réduit par rapport aux créateurs humains indépendants.

Les spécialistes du marketing estiment que l’IA générative réduira leur charge de travail de plus de cinq heures par semaine, soit l’équivalent de plus d’un mois de travail par an, selon une étude de Salesforce.

3. Personnalisez et personnalisez les expériences client

De nombreuses instances d’IA générative démontrent comment ses algorithmes peuvent aider à personnaliser et individualiser les expériences client.

Prenons, par exemple, un scénario dans lequel les descriptions de produits suscitent une réponse personnelle solide. Ceci est réalisé grâce à l’IA générative, qui modifie les descriptions pour s’adapter à des audiences segmentées avec précision – en fonction de leurs données démographiques, de leur situation géographique, de leur historique de navigation et de la classification des utilisateurs. De plus, cette technologie permettra aux spécialistes du marketing de lancer des campagnes par e-mail personnalisées à grande échelle, mettant en évidence différents attributs de produits pour différents segments.

De plus, les chatbots génératifs d’IA facilitent la personnalisation grâce au raisonnement contextuel. Elle analyse les demandes des consommateurs pour proposer des réponses non seulement pertinentes mais également très individualisées.

Enfin, cela pourrait améliorer l’expérience de recherche sur le site Internet d’une marque. Il augmente la capacité de la barre de recherche à interpréter les images saisies, les requêtes vocales et de brefs clips vidéo en plus du texte.

Considérations éthiques : quels sont les défis de l’IA générative ?

Bien que l’IA générative présente un potentiel considérable dans la création de contenu, elle présente des limites. L’IA peut également produire du matériel répréhensible ou sans conséquence – en raison de sa compréhension limitée des considérations éthiques, des subtilités culturelles ou des facteurs contextuels. Cela pourrait conduire à la prévalence de biais dans les résultats, résultat des données de formation.

De plus, la qualité du contenu généré peut varier, donnant parfois lieu à des conclusions illogiques ou erronées. Ce phénomène est connu sous le nom d’hallucination de l’IA , et un exemple notable d’hallucination d’IA générative est celui-ci :

La déclaration du chatbot Bard de Google , selon laquelle le télescope spatial James Webb avait collecté des images préliminaires d'une planète située au-delà de notre système solaire, était erronée.

De plus, la propriété du travail généré par l’intelligence artificielle est discutable et peut différer d’un pays à l’autre. Par exemple, les lois sur le droit d’auteur aux États-Unis stipulent qu’« une image générée par l’intelligence artificielle n’a pas la « paternité humaine » nécessaire à la protection ».

Un autre problème possible auquel les spécialistes du marketing doivent faire face pour garantir la légalité de l’utilisation de l’IA dans la création de contenu est le plagiat. Enfin, les organisations doivent répondre aux craintes de perte d’emploi lorsqu’elles intègrent la génération AI dans leurs flux de travail.

Opportunités d’IA générative pour les chefs d’entreprise

Generative Al recèle un énorme potentiel pour les entreprises et leurs flux de travail créatifs et peut améliorer l'engagement client en facilitant le libre-service individualisé.

Il automatise les tâches nécessitant un volume de travail élevé, telles que le développement de logiciels et le traitement des réclamations fiscales. De plus, Gen AI et NLP aident vos équipes à gérer, parcourir et finalement comprendre l'importance de divers sous-ensembles de données non structurées importantes , telles que les contrats, les factures, les commentaires des clients, les réglementations et les évaluations de performances.

En appréciant le véritable impact de l’IA générative et la place qu’elle occupe dans votre pile technologique, vous pouvez tirer le meilleur parti de cette technologie révolutionnaire de notre époque.