Avantages, inconvénients et cas d’utilisation


Plus d’un an après l’inauguration de ChatGPT, les entreprises introduisent soigneusement de grandes applications basées sur le modèle linguistique pour une multitude de tâches autrefois miraculeuses.

La première question à laquelle de nombreuses entreprises sont confrontées est de savoir si elles doivent créer leur propre solution d’IA générative (GenAI) ou acheter leur propre application.

Dans cet article de blog, nous différencierons les utilisations individuelles des applications basées sur GenAI et celles basées sur GenAI et énumérerons les avantages et les inconvénients des deux côtés de l’argument construire contre acheter.

Exemples de cas d’utilisation de GenAI

Avant qu’une entreprise puisse décider de créer ou d’acheter une application GenAI, elle doit déterminer le cas d’utilisation qu’elle poursuivra. Résumons les types d’applications disponibles dans l’espace d’application GenAI aujourd’hui.

Bien que la plupart aient été publiés au cours des six derniers mois, le domaine est remarquablement diversifié et sophistiqué, répondant à un large éventail de besoins internes à l’entreprise. Ces applications sont conçues pour améliorer l’efficacité, la créativité et les processus de prise de décision dans plusieurs départements.

Voici quelques fonctionnalités clés et cas d’utilisation.

Génération et amélioration de contenu

Les outils GenAI sont capables de créer du contenu marketing attrayant et de haute qualité, tel que des descriptions de produits, des articles de blog et des textes publicitaires, en utilisant des conseils de développement internes et des documents de gestion de produits pour alimenter le contenu.

Accompagnement RH

Dans le domaine des ressources humaines, les applications GenAI peuvent être utilisées pour rationaliser et aligner des dizaines de descriptions de poste et d’avis d’employés, apportant ainsi cohérence et qualité aux communications RH.

Au-delà de la gestion documentaire et de la simple recherche, les applications disponibles utilisent GenAI pour examiner et résumer les documents juridiques. Ces applications peuvent analyser des centaines de contrats juridiques, en extraire les clauses clés et résumer les termes (avec de rares omissions), réduisant ainsi considérablement la charge de travail des équipes juridiques.

Automatisation du support client

Les chatbots et les outils d’assistance basés sur l’IA peuvent traiter un volume élevé de demandes de clients, fournissant des réponses rapides et précises. Ces applications exploitent les tickets d’assistance client historiques, les FAQ et la documentation interne de l’équipe pour fournir toutes les réponses et la sagesse collective de l’ensemble de l’équipe d’assistance. Cela améliore non seulement l’expérience client, mais libère également les agents humains pour qu’ils puissent s’attaquer à des problèmes plus complexes.

Optimisation des ventes et du CRM

Les applications GenAI aident à la gestion des ventes et de la relation client en analysant les données clients pour fournir des informations, personnaliser les communications et anticiper les besoins des clients, améliorant ainsi l’efficacité des stratégies de vente.

Soutien à la recherche et au développement (R&D)

En R&D, les outils GenAI aident en utilisant des documents internes pour identifier et créer des demandes de brevet, regrouper et résumer les travaux en cours et critiquer les portées et les descriptions des travaux pour améliorer les résultats, accélérant ainsi le processus d’innovation. Les assistants de codage comme AWS CodeWhisperer et Github Copilot suggèrent des modifications de fonctions et de syntaxe au fur et à mesure que vous tapez, et écrivent même des tests unitaires pendant que vous codez.

Les applications présentées ci-dessus vont de relativement simples (abstraites) à étonnamment complexes (assistance au codage en temps réel). Pour ceux qui sont plus simples, pourquoi ne pas demander à votre équipe opérationnelle interne de prototyper quelque chose sur quelques jours ou semaines ?

Il ne fait aucun doute que GenAI est une technologie démocratisante et disruptive.

GenAI permet des cas d’utilisation avec à peine plus qu’une API qui n’étaient tout simplement pas possibles (ou même compréhensibles) il y a quelques années. Mais cela ne signifie pas nécessairement que vous devez lancer votre propre application. Voici quelques réflexions des deux côtés du débat sur l’IA générative « construire ou acheter ».

Avantages de la création d’applications GenAI en interne

Développement de compétence

La création de solutions internes accélère l’apprentissage et l’expertise en GenAI. Il est avantageux que l’entreprise développe des produits ou des fonctionnalités GenAI pour ses propres clients.

Flexibilité et personnalisation

Le développement interne peut être plus agile, permettant une personnalisation selon les besoins spécifiques de l’entreprise et évitant les longs processus d’approvisionnement souvent associés aux fournisseurs externes, en particulier lorsque des questions relatives au traitement et à la sécurité des données sont impliquées.

Stabilité à long terme

S’appuyer sur des solutions internes évite le risque de perturbation de la part de fournisseurs en démarrage qui pourraient ne pas survivre à une consolidation du marché à long terme. Par exemple, l’annonce des fonctionnalités d’OpenAI lors de la journée des développeurs début novembre a contraint de nombreuses startups à reconsidérer rapidement leur modèle économique.

Inconvénients de la création d’applications GenAI en interne

Exigeant en ressources

Le développement et la maintenance de solutions internes peuvent nécessiter beaucoup de ressources, notamment une équipe d’ingénieurs dédiée.

Le paysage change rapidement

Suivre les progrès rapides (par exemple, améliorations technologiques des modèles et réductions des coûts à mesure que la concurrence s’intensifie) dans la technologie GenAI peut être difficile, conduisant potentiellement à des solutions obsolètes.

Avantages de l’achat d’applications GenAI prêtes à l’emploi

Rentabilité

Même si elles peuvent paraître coûteuses, les solutions disponibles dans le commerce pourraient être plus rentables à long terme par rapport à l’investissement continu en ressources requis pour le développement en interne.

Expertise spécialisée

Les fournisseurs spécialisés dans GenAI peuvent fournir des solutions plus avancées, en tirant parti de leur expertise et de leurs économies d’échelle et en intégrant les commentaires de milliers de clients.

Futur métier

Les fournisseurs externes sont plus susceptibles de mettre à jour et d’améliorer continuellement leurs offres, en suivant le rythme des avancées technologiques.

Inconvénients de l’achat d’applications GenAI prêtes à l’emploi

Potentiel de blocage du vendeur

Le recours à un fournisseur spécifique peut entraîner une dépendance et des problèmes potentiels si le fournisseur change de direction ou quitte le marché.

Problèmes de traitement et de sécurité des données

Comme pour toute application tierce, vous devrez faire preuve de diligence raisonnable quant aux politiques de traitement des données et de sécurité du fournisseur. Si des frameworks gérés par d’autres fournisseurs tels qu’OpenAI ou AWS sont utilisés, vous devrez revoir les politiques de ces fournisseurs sur le stockage des invites client et l’utilisation des invites client lors de la formation ultérieure du modèle.

Moins de personnalisation

Les solutions prêtes à l’emploi peuvent ne pas correspondre parfaitement aux besoins spécifiques de l’entreprise ou nécessiter des compromis en matière de fonctionnalité ou d’intégration.

Rassemblez tout cela

La décision de créer ou d’acheter des applications GenAI dépend de l’équilibre entre les compétences et la personnalisation du développement interne avec la rentabilité, l’expertise et le potentiel. Les fournisseurs externes offrent des solutions évolutives.

Les entreprises doivent évaluer leurs capacités internes, leur coût d’opportunité, leurs objectifs stratégiques à long terme et les besoins spécifiques des équipes internes pour faire un choix éclairé dans ce paysage technologique dynamique.

Et bien sûr, le choix de la confiance aujourd’hui devra peut-être être revu à mesure que la technologie GenAI gagne en sophistication et diminue en prix.

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