L'IA analytique et la différence entre les générations d'IA

Les organisations qui découvrent l'intelligence artificielle risquent de négliger une forme d'IA plus ancienne et plus établie : l'IA analytique. Loin d'être obsolète, cette forme d'IA demeure une ressource essentielle pour la plupart des entreprises. Si certaines applications d'IA utilisent à la fois l'IA analytique et l'IA générative, ces deux approches sont en grande partie distinctes.

La principale différence entre l'analyse par IA et l'analyse de données traditionnelle réside dans les types de technologies utilisées pour générer et accéder à ces informations.

Concept et caractéristiques clés de l'IA analytique.

L'IA analytique est une forme d'analyse de données qui exploite l'intelligence artificielle, et plus précisément les techniques avancées d'apprentissage automatique, à des fins de veille stratégique. Bien que différente des méthodes d'analyse de données traditionnelles utilisées par de nombreuses organisations, l'IA analytique vise le même objectif : analyser des ensembles de données pour générer des informations exploitables et orienter les décisions fondées sur les données.

L'analyse par IA utilise des méthodologies d'IA avancées, telles que le traitement automatique du langage naturel (TALN) et l'apprentissage profond, pour analyser de grands ensembles de données, développer des connaissances et guider la prise de décision de manière dynamique, en réponse directe à l'interaction de l'utilisateur.

La principale différence entre l'analyse par IA et l'analyse de données traditionnelle réside dans les technologies utilisées pour générer et accéder à ces informations. Cependant, malgré leur impact, ces outils offrent souvent une vision statique des données à la plupart des utilisateurs, s'appuyant fortement sur l'analyse statistique pour générer des informations et exigeant des analystes qu'ils tirent leurs propres conclusions plutôt que de se fier à la technologie.

Caractéristiques clés de l'analyse de l'IA

Analyse descriptive : L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Ce type d’analyse est de loin le plus fréquemment utilisé par les clients, fournissant des rapports et des analyses axés sur des événements passés.

L'analyse descriptive permet de comprendre la performance globale à un niveau agrégé et constitue de loin la méthode la plus simple pour une entreprise de se lancer, car les données sont facilement disponibles pour la création de rapports et d'applications.

Analyse diagnostique : L’analyse diagnostique, à l’instar de l’analyse descriptive, utilise des données historiques pour répondre à une question. Mais au lieu de se concentrer sur le « quoi », elle s’intéresse à la question cruciale du « pourquoi » un événement ou une anomalie se produit dans les données. L’analyse diagnostique est généralement plus accessible et adaptée à un plus large éventail de cas d’utilisation que l’apprentissage automatique ou l’analyse prédictive.

Analyse prédictive : L’analyse prédictive est une forme avancée d’analyse qui identifie les événements probables à partir de données historiques grâce à l’apprentissage automatique. Les données historiques, qui englobent une grande partie des analyses descriptives et diagnostiques utilisées pour construire les modèles d’analyse prédictive, constituent le fondement de ces modèles.

Analyse prescriptive : L’analyse prescriptive constitue le quatrième et dernier pilier de l’analyse moderne. Elle consiste en une analyse de guidage spécifique. Essentiellement, il s’agit d’une combinaison d’analyses descriptive, diagnostique et prédictive visant à orienter la prise de décision. Les situations ou conditions existantes, ainsi que les conséquences d’une décision ou d’un événement, sont appliquées pour générer une décision ou une action guidée que l’utilisateur peut entreprendre.

L'IA générative vise à créer du contenu inédit en apprenant des modèles à partir de données existantes. Elle utilise des techniques d'apprentissage profond, telles que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les modèles transformationnels, pour générer du texte, des images, de la musique, etc. L'IA générative a suscité un vif intérêt grâce à sa capacité à créer du contenu d'apparence humaine et trouve des applications dans les industries créatives, la création de contenu et bien plus encore. Ses principaux atouts sont la création de contenu, l'amélioration de l'imagination et de la créativité, l'enrichissement des données d'entraînement et la personnalisation de l'image de marque.

Les principales caractéristiques de Gen AI sont la création de contenu, le développement de l'imagination et de la créativité, l'enrichissement des données d'entraînement et la création d'expériences personnalisées.

La différence entre l'IA analytique et l'IA générative

Il existe de nombreuses différences entre l'IA analytique et l'IA générative, et les entreprises peuvent tirer parti de ces différences pour optimiser la gestion de leurs opérations grâce à l'IA. Les principales différences entre l'IA analytique et l'IA générative sont les suivantes :

Tout d'abord, leurs objectifs et leurs capacités diffèrent. L'IA générative vise principalement à utiliser des modèles de réseaux neuronaux profonds pour générer du contenu nouveau. L'IA analytique, quant à elle, désigne les systèmes d'IA basés sur l'apprentissage automatique statistique, conçus pour des tâches spécifiques telles que la classification, la prédiction ou la prise de décision à partir de données structurées.

Deuxièmement, les algorithmes diffèrent. En termes de méthodes algorithmiques, l'IA générative utilise généralement des techniques complexes, comme la transformation de séquences textuelles en sorties cohérentes, ou la prédiction du mot suivant à partir du contexte des données existantes pour générer du contenu. L'IA générative apprend à identifier des schémas dans les données afin d'en créer de nouvelles versions. L'IA analytique, quant à elle, utilise des méthodes d'apprentissage automatique plus simples, notamment l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.

Troisièmement, le retour sur investissement diffère. L'IA générative peut générer des profits grâce à la création de contenu, en proposant des coûts inférieurs à ceux de la création humaine et en offrant la possibilité de créer un contenu unique et captivant qui attire et fidélise les clients. Bien que l'IA générative présente de nombreux avantages, sa valeur économique peut être difficile à mesurer et les utilisateurs doivent supporter des coûts pour entraîner le modèle.

L'analyse par IA offre de meilleurs résultats économiques grâce à des modèles prédictifs qui aident les entreprises à anticiper la demande, optimiser la gestion des stocks, identifier les tendances du marché et prendre des décisions éclairées. Il en résulte une réduction des coûts, une meilleure allocation des ressources et une augmentation du chiffre d'affaires grâce à une prise de décision plus efficace.

Quatrièmement, les niveaux de risque varient. L'IA génératrice peut produire des « deepfakes » convaincants, pouvant facilement mener à la désinformation, à l'usurpation d'identité et à la fraude. De plus, ces modèles peuvent présenter des risques pour la vie privée si les données d'entraînement contiennent des informations sensibles ou sont manipulées pour produire des résultats imprévus.

Les données utilisées pour l'entraînement des systèmes d'analyse d'IA sont également exposées aux risques de cyberattaques et peuvent être exploitées à des fins malveillantes, comme le lancement de cyberattaques ou la diffusion de fausses informations. Des mesures de sécurité sont donc nécessaires pour atténuer ces risques. Actuellement, l'IA analytique semble moins risquée que l'IA générative et est utilisée depuis longtemps dans de nombreuses entreprises.

En résumé, pour choisir entre l'IA analytique et l'IA générative, tenez compte de vos besoins et objectifs spécifiques. Si votre but est d'extraire des informations pertinentes des données, d'effectuer des prédictions et d'optimiser les processus, l'IA analytique est la solution idéale. En revanche, si vous souhaitez créer du contenu inédit, innover ou personnaliser l'expérience utilisateur, l'IA générative est la solution optimale.

Les outils générés par l'IA, tels que les chatbots, sont utilisés et devraient remplacer non seulement les activités de recherche sur Internet, mais aussi les tâches liées au service client et les appels de vente.

Quelques recommandations

L'utilisation de l'intelligence artificielle en diplomatie est essentielle car elle possède plus de qualités que toute autre technologie d'IA pour répondre aux exigences et aux missions du secteur diplomatique. Cependant, pour pouvoir appliquer l'intelligence artificielle sur le terrain, les conditions suivantes doivent être remplies :

Premièrement, il est nécessaire de constituer une main-d'œuvre possédant des connaissances et une expérience suffisantes dans le domaine de la technologie de l'IA (incluant à la fois l'intelligence artificielle et l'intelligence basée sur l'intelligence humaine).

Deuxièmement, l'application de l'intelligence artificielle aux services publics, comme la réponse aux courriels et l'interaction directe avec les citoyens via les chatbots, est cruciale. À titre d'exemple, le ministère allemand des Affaires étrangères a utilisé la technologie d'IA FACIL pour interagir avec les citoyens entre 2021 et 2023, traitant 40 000 demandes par mois.

Troisièmement, la mise en place de l'infrastructure, notamment des systèmes de bases de données et des serveurs, est indispensable pour permettre l'analyse par intelligence artificielle, qui peut contribuer à la prévision des événements internationaux pour le secteur diplomatique. Cependant, face à l'augmentation constante du volume de données, un système de serveurs suffisamment puissant est nécessaire.

Quatrièmement, le secteur diplomatique doit se doter de son propre moteur d'analyse par intelligence artificielle ; ceci est crucial pour garantir le respect des normes de sécurité et d'éthique.

Source: https://baoquocte.vn/ai-phan-tich-va-su-khac-biet-voi-ai-tao-sinh-298800.html