Intelligence Artificielle Générative – Comment GPT-4 peut-il changer l’entreprise et les affaires ?

L’IA générative la plus avancée est GPT-4. L’application la plus connue de l’IA générative est ChatGPT, un chatbot introduit par OpenAI à la fin de l’année dernière. Le modèle de langage est devenu célèbre pour sa capacité à traiter une question et à y répondre comme s’il s’agissait d’un être humain.

Depuis lors, OpenAI a continué à développer la technologie et à étendre ses capacités. La société a récemment dévoilé le GPT-4, un nouveau modèle qu’elle appelle « multimodal ». Cela signifie qu’il peut comprendre non seulement du texte, mais aussi des images.

Ces derniers mois, les laboratoires d’IA se sont lancés dans une course effrénée pour développer et déployer des cerveaux numériques de plus en plus puissants que personne, pas même leurs créateurs, ne peut comprendre, prédire ou contrôler de manière fiable. Il est impossible d’ignorer la course à l’IA générative parmi les géants de la technologie.

Mais que peut faire exactement l’IA générative ? Et comment l’entreprise en sera-t-elle affectée ?

Que peut faire l’IA générative ?

Trois catégories générales englobent les capacités de l’IA générative. Premièrement, il peut générer des matériaux, des textes, des idées, des images, des vidéos et des conceptions. Il peut créer de nouvelles choses basées sur des données précédentes. Ce faisant, elle peut développer des résultats nouveaux et uniques dans une variété de médias, tels que les blogs, l’art, la publicité vidéo, une nouvelle protéine aux propriétés antimicrobiennes ou un nouveau design pour une puce informatique.

Deuxièmement, cela aide à personnaliser les interactions en créant du contenu et des informations pour un public spécifique. Par exemple, des chatbots pour des expériences client personnalisées ou des publicités ciblées basées sur les modèles de comportement des clients.

Enfin, cela peut augmenter la productivité. Les activités manuelles ou répétitives telles que le codage ou la synthèse de documents volumineux peuvent être accélérées. De même, l’IA générative peut prendre des notes lors d’une conférence virtuelle. Vous pouvez créer des diaporamas ou personnaliser les e-mails.

Abus & Hallucinations

Malgré tous les avantages de cette technologie, il existe des inquiétudes quant à une utilisation abusive potentielle. Certaines entreprises forment des modèles d’IA génératifs sur de grandes quantités de données extraites d’Internet, y compris des documents protégés par le droit d’auteur. En conséquence, les techniques d’IA éthiques sont devenues une exigence organisationnelle. Les établissements d’enseignement ont exprimé leur inquiétude quant au fait que les étudiants pourraient soumettre des textes élaborés par l’IA, ce qui compromettrait le travail acharné nécessaire pour apprendre. Les chercheurs en cybersécurité ont également fait part de leurs inquiétudes quant au fait que l’IA générative pourrait permettre aux adversaires de diffuser beaucoup plus de désinformation qu’auparavant.

En plus de ces préoccupations, la technologie, elle-même, est également sujette aux erreurs. L’IA signale avec confiance les inexactitudes factuelles, que les chercheurs appellent des « hallucinations ». Certaines réponses semblent réalisables à première vue, mais ne sont pas prises en charge par les données d’entraînement du bot. Cela signifie que la technologie fournit une réponse dont elle insiste à plusieurs reprises sur la vérité, sans se rendre compte que la réponse est le fruit de sa propre imagination. Les hallucinations et les réponses incohérentes ne sont que quelques-unes des raisons pour lesquelles les entreprises souhaitent tester la technologie avant de la mettre à la disposition de tous.

GPT-3, GPT-3.5, GPT-4, quelle est la différence ?

OpenAI a publié la dernière version de son LLM, GPT-4, le 13 mars 2023. La version est accompagnée d’un abonnement payant qui permet aux utilisateurs d’accéder à l’outil. Pour l’instant, l’accès complet aux fonctionnalités du modèle reste limité. La version gratuite de ChatGPT continue d’utiliser le modèle GPT-3.5. Contrairement à GPT-3.5, le dernier modèle accepte les images et les déclarations de texte en entrée. Par exemple, les utilisateurs peuvent saisir un croquis dessiné à la main dans le chatbot AI, qui convertit le croquis en un site Web fonctionnel. Le fait que GPT-3 ne pouvait accepter et renvoyer que du texte en entrée limitait considérablement ses utilisations.

Alors que la reconnaissance d’image dans GPT-4 en est encore à ses débuts, les utilisateurs peuvent demander au logiciel de décrire ce qu’il y a dans une image. C’est une excellente technologie pour les malvoyants. Les démos d’OpenAI montrent comment GPT-4 lit une carte, décrit la conception d’un vêtement et montre comment utiliser l’équipement de gym. En plus de l’identification d’image, OpenAI GPT-4 a appris une grande variété d’invites. Beaucoup de ces invites sont de nature indésirable, ce qui permet à LLM de les reconnaître comme malveillantes. La dernière version de GPT est bien plus efficace que GPT-3 pour ne pas répondre aux demandes de contenu interdit et est plus susceptible de générer des réponses précises, selon OpenAI.

Étant donné que GPT-4 est moins susceptible de répondre aux demandes OpenAI indésirables, il peut être généralement plus sûr pour les utilisateurs. Cependant, ignorer le matériel interdit n’est pas entièrement garanti, de sorte que l’IA peut toujours donner des réponses insensibles aux questions d’entrée.

GPT-4 beaucoup plus avancé que son prédécesseur

Comme d’autres types d’intelligence artificielle, l’IA générative apprend à agir en fonction des données passées. Au lieu de catégoriser ou d’identifier les données comme les autres IA, il produit de nouveaux contenus basés sur cette formation, tels que du texte, des images et même du code informatique. Malgré cela, le nouveau bot devrait offrir une bien meilleure expérience utilisateur que son prédécesseur. De plus, OpenAI affirme que GPT-4 peut analyser 25 000 mots à la fois. C’est 8 fois plus que GPT-3. Le nouveau modèle est également plus efficace pour fournir des informations factuelles. Il a des capacités de raisonnement beaucoup plus sophistiquées que les modèles 3 et 3.5.

OpenAI l’a démontré dans une étude de cas où les chercheurs ont soumis le même scénario à GPT-4 et GPT 3.5. Les deux robots devaient trouver un intervalle de temps de 30 minutes où trois grilles données se chevauchaient. Les deux IA pouvaient fournir une solution, mais GPT-4 était plus précis et plus simple. Cela pourrait indiquer qu’il donne des réponses plus crédibles et factuelles que son prédécesseur.

De plus, GPT-4 surpasse GPT-3 sur les benchmarks d’apprentissage automatique courants. Il peut également mieux gérer les tâches dans une langue autre que l’anglais, ce qui améliore évidemment l’accessibilité.

Possibilités de transformation du GPT-4 en entreprise

Les entreprises peuvent tirer de nombreux avantages de l’utilisation de l’IA générative. Étant donné que GPT-4 peut gérer huit fois plus de texte que GPT-3, il gère mieux les documents plus volumineux, ce qui le rend plus efficace dans des environnements de travail spécifiques. Il peut être utilisé pour augmenter l’efficacité du travail et personnaliser l’expérience client. Il peut également accélérer la recherche et le développement en mettant en œuvre la conception générative et de nouveaux modèles commerciaux, pour ne citer que quelques applications.

Les économies avancées seraient plus touchées que les marchés émergents. Cela s’explique en partie par la conviction que le personnel des services est plus vulnérable que les cols bleus. Les assistants administratifs et les avocats sont susceptibles d’être les plus durement touchés. En revanche, les travaux exigeants physiquement ou en plein air (comme les travaux de construction et de réparation) sont susceptibles d’avoir peu d’impact.

Les implications de l’IA générative pour les chefs d’entreprise sont énormes et de nombreuses entreprises ont déjà lancé des initiatives d’IA générative. Les entreprises développent des modèles d’IA génératifs personnalisés en les adaptant à leurs propres données.

Applications GPT-4 dans l’industrie

L’avenir proche semble détenir le plus grand potentiel de croissance pour quatre secteurs en particulier : la consommation, la finance, le développement de logiciels et la santé.

L’IA générative peut personnaliser les expériences, le contenu et les suggestions de produits pour les campagnes de marketing grand public. Dans le domaine financier, vous pouvez créer des suggestions d’investissement individualisées, rechercher des données de marché et tester différentes hypothèses pour proposer de nouvelles approches de trading.

Santé

Au cours des six derniers mois, des chercheurs du monde entier ont exploré les applications potentielles du GPT-4 dans les soins de santé afin de mieux comprendre les opportunités, les limites et les risques pour la santé humaine.

Il a été constaté que l’IA peut considérablement accélérer les cycles de recherche et développement de l’industrie biopharmaceutique. En effet, il peut produire des données sur des millions de remèdes possibles pour une maladie donnée et évaluer leur efficacité. Travail de moine pour les gens ordinaires, mais extrêmement adapté à l’IA. Les applications dans la documentation médicale et les soins de santé, les diagnostics, la recherche et l’éducation ne sont que quelques exemples.

Perspectives

Compte tenu de la vitesse à laquelle cette technologie évolue, il est maintenant temps de commencer à innover en interne. Les chefs d’entreprise de tous les secteurs devraient envisager d’introduire l’IA générative dans les systèmes de fabrication dès que possible. Si les capacités de transformation de l’IA générative sont ignorées, ces entreprises pourraient se retrouver avec un désavantage important et potentiellement insurmontable en termes de coût et de créativité.

Ni LaMDA, GPT-3.5 ni GPT-4 n’ont été explicitement formés pour des applications médicales ou de soins de santé. Leurs programmes d’entraînement étaient axés sur l’acquisition de compétences cognitives générales.

Dans ce contexte, certaines applications possibles peuvent par exemple écrire des logiciels de traitement et de visualisation de données. Il peut expliquer clairement les déclarations d’avantages et les tests de laboratoire pour les lecteurs qui ne connaissent pas le jargon médical.