L'IA analytique et sa différence avec l'IA générative

Les organisations qui découvrent la technologie de l’IA risquent de négliger une forme d’IA plus ancienne et plus établie appelée « IA analytique ». Cette forme d’IA n’est en aucun cas obsolète et reste une ressource importante pour la plupart des entreprises. Bien que certaines applications de l’IA utilisent à la fois l’IA analytique et l’IA générative, ces deux approches de l’IA sont largement distinctes.

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

Concepts et fonctionnalités clés de l'IA analytique

L’intelligence artificielle analytique (IA) est une forme d’analyse de données qui exploite l’intelligence artificielle – en particulier les formes avancées d’apprentissage automatique – à des fins de veille économique. Bien que sensiblement différente des méthodes traditionnelles d’analyse de données utilisées par de nombreuses organisations, l’IA analytique se concentre sur la réalisation du même objectif : analyser des ensembles de données pour générer des informations exploitables et guider les décisions basées sur les données.

L'IA analytique utilise des méthodes d'IA avancées, telles que le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage en profondeur, pour analyser de grands ensembles de données, développer des connaissances et guider les décisions de manière dynamique, en répondant directement aux interactions des utilisateurs.

La principale différence entre l’IA analytique et l’analyse de données traditionnelle réside dans les types de technologies utilisées pour générer et accéder à ces informations. Cependant, bien que ces outils soient efficaces, ils fournissent souvent une vue statique des données pour la plupart des utilisateurs, s’appuyant fortement sur l’analyse statistique pour générer des informations et obligeant les analystes à tirer leurs propres conclusions plutôt que de s’appuyer sur la technologie.

Principales caractéristiques de l'IA analytique

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

L'analyse descriptive est utilisée pour comprendre les performances globales à un niveau agrégé et constitue de loin le moyen le plus simple pour une entreprise de démarrer, car les données sont facilement disponibles pour créer des rapports et des applications.

Analyse diagnostique : l'analyse diagnostique, comme l'analyse descriptive, utilise des données historiques pour répondre à une question. Mais au lieu de se concentrer sur le « quoi », l’analyse diagnostique aborde la question importante de savoir pourquoi un événement ou une anomalie se produit dans les données. L’analyse diagnostique a tendance à être plus accessible et adaptée à une plus large gamme de cas d’utilisation que l’apprentissage automatique/l’analyse prédictive.

Analyse prédictive : l’analyse prédictive est une forme avancée d’analyse qui détermine ce qui est susceptible de se produire en fonction des données historiques à l’aide de l’apprentissage automatique. Les données historiques constituent l’essentiel des analyses descriptives et diagnostiques utilisées comme base pour la création de modèles d’analyse prédictive.

Analyse prescriptive : L’analyse prescriptive est le quatrième et dernier pilier de l’analyse moderne. L’analyse prescriptive implique l’analyse de lignes directrices spécifiques. Il s’agit essentiellement d’une combinaison d’analyses descriptives, diagnostiques et prédictives pour orienter la prise de décision. Les situations ou conditions existantes et les conséquences d’une décision ou d’un événement sont appliquées pour générer une décision ou une action guidée que l’utilisateur peut prendre.

For Generative AI se concentre sur la création de nouveaux contenus en apprenant des modèles à partir de données existantes. Il utilise des techniques d'apprentissage en profondeur, 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 attiré une attention considérable pour sa capacité à générer du contenu de type humain et a des applications dans les industries créatives, la création de contenu, etc. Les principales fonctionnalités de Gen AI sont la création de contenu, l’amélioration de l’imagination et de la créativité, l’amélioration des données de formation et la création d’impressions personnalisées.

Les principales fonctionnalités de Gen AI sont la création de contenu, l’amélioration de l’imagination et de la créativité, l’amélioration des données de formation et la création d’impressions personnalisées.

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

Il existe de nombreuses différences entre l’IA analytique et l’IA générative. Sur la base de ces différences, les entreprises trouvent des moyens de fonctionner efficacement grâce à l’utilisation de l’IA. Différences entre l’IA analytique et l’IA générative :

Premièrement, des objectifs et des capacités différents. L’objectif principal de l’IA générative est d’utiliser des modèles de réseaux neuronaux d’apprentissage profond pour générer du nouveau contenu. Quant à l’IA analytique, elle fait référence aux 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 basée sur des données structurées.

Deuxièmement, les algorithmes sont différents. En termes de méthodes algorithmiques, l'IA générative utilise souvent des techniques complexes telles que la transformation d'entrées de texte séquentielles en sorties cohérentes, la prédiction du mot suivant en fonction du contexte de données existant pour générer du contenu. L’IA apprend à comprendre les modèles dans les données pour créer de nouvelles versions de ces données. L’IA analytique utilise une variété de méthodes d’apprentissage automatique plus simples, notamment l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.

Troisièmement, des rendements d’investissement différents. L'IA générative peut rendre la création de contenu rentable en offrant des coûts inférieurs à ceux de la création de contenu humaine, ainsi que la possibilité de créer un contenu unique et attrayant qui attire et fidélise les clients. Bien que l’IA générative offre de nombreux avantages, sa valeur économique peut être difficile à mesurer et la formation des modèles d’IA générative coûte cher aux utilisateurs.

Pour l’IA analytique, elle offre de meilleurs rendements économiques grâce à des modèles prédictifs qui peuvent aider les entreprises à prévoir la demande, à optimiser la gestion des stocks, à identifier les tendances du marché et à prendre des décisions basées sur les données. Cela peut conduire à une réduction des coûts, à une meilleure allocation des ressources et à une augmentation des revenus grâce à une meilleure prise de décision.

Quatrièmement, la différence de risque. L’IA générative peut produire des « deepfakes » convaincants, qui peuvent facilement conduire à la désinformation, au vol d’identité et à la fraude. De plus, ces modèles peuvent être exposés à des risques de confidentialité si les données de formation contiennent des informations sensibles ou sont manipulées pour produire des résultats indésirables.

Les données de formation de l’IA sont également exposées à des risques de failles de cybersécurité, pouvant être exploitées à des fins malveillantes, telles que 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, c’est pourquoi elle est utilisée depuis longtemps dans de nombreuses entreprises.

En résumé, lorsque vous choisissez entre l’IA analytique et l’IA générative, tenez compte de vos besoins et objectifs spécifiques. Si l’objectif est d’extraire des informations à partir des données, de faire des prédictions et d’optimiser les processus, l’IA analytique est le bon choix. En revanche, si vous avez besoin de créer du nouveau contenu, d’innover ou de personnaliser les expériences utilisateur, l’IA générative est le choix idéal.

Les outils d’IA générative sont utilisés comme chatbots, qui devraient remplacer non seulement les recherches sur Internet, mais également le service client et les appels de vente.

Quelques recommandations

L’utilisation de l’IA analytique en diplomatie est essentielle car elle dispose de plus de critères que toute autre technologie d’IA pour répondre aux exigences et aux tâches de la diplomatie. Cependant, pour pouvoir appliquer l’analyse de l’IA dans l’industrie, les conditions suivantes doivent être remplies :

Premièrement, il est nécessaire de constituer des ressources humaines dotées de connaissances et d’expérience suffisantes dans le secteur des technologies de l’IA (y compris l’intelligence artificielle et l’intelligence basée sur l’intelligence humaine).

Deuxièmement, appliquer la technologie de l’IA aux services industriels tels que la réponse aux e-mails, l’interaction directe avec les gens via la technologie des chatbots, généralement la manière dont le ministère allemand des Affaires étrangères a utilisé la technologie de l’IA, appelée FACIL, pour interagir avec les citoyens de 2021 à 2023 et a traité 40 000 demandes par mois.

Troisièmement, construire une infrastructure comprenant un système de base de données et un système de serveur pour pouvoir exploiter l’analyse de l’IA afin d’aider à prédire et à prévoir la situation et les événements mondiaux pour le secteur diplomatique. Cependant, à mesure que les données deviennent de plus en plus volumineuses, un système de serveur suffisamment grand est nécessaire.

Quatrièmement, le secteur diplomatique doit construire sa propre IA analytique, ce qui est primordial pour garantir la sécurité et les questions éthiques.

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