Les différents types d'IA
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2
3
1
IA Super-intelligente
Concept futuriste, dépassant l'intelligence humaine
2
IA Générale (AGI)
Hypothétique, adaptable à tous domaines
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»»» IA Faible (Narrow AI) «««
Spécialisée dans une tâche précise
L'exemple d'Amazon illustre parfaitement l'IA Faible. Son système de recommandation excelle dans sa tâche spécifique. Il ne "comprend" pas réellement le monde comme un humain.
Focus sur l'IA Générative
Comment fonctionne une IA Générative ?
Le principe des tokens
Les IA génératives traitent le langage en découpant le texte en unités élémentaires appelées "tokens". Ces fragments peuvent être des mots entiers, des parties de mots ou même des caractères individuels.
Tokenisation
Le texte est fragmenté en tokens selon des règles linguistiques et statistiques. Par exemple, "intelligence artificielle" pourrait devenir 3-4 tokens distincts.
Prédiction séquentielle
L'IA analyse et prédit le token suivant le plus probable en fonction des tokens précédents, créant ainsi du texte cohérent token par token.
Contexte limité
Chaque modèle d'IA possède une "fenêtre de contexte" maximale (ex: 4000 tokens pour GPT-3.5, 8000+ pour GPT-4) qui définit sa mémoire de travail.
Cette approche par tokens permet aux IA génératives de comprendre la structure du langage et de générer du contenu pertinent sans réellement "comprendre" le sens comme les humains.
La taille du contexte
La fenêtre de contexte définit la "mémoire" d'un modèle d'IA générative. Voici comment les principaux modèles se comparent, en tokens et en équivalent de pages standard. Une grande fenêtre de contexte permet d'analyser davantage de documents simultanément. Les modèles récents comme Gemini 1.5 Pro atteignent des capacités impressionnantes avec l'équivalent de 5000 pages, surpassant largement les modèles précédents comme Llama 2 qui ne gère que l'équivalent de 10 pages.
Taille des modèles
Taille des modèles
Quels sont les risques ?
Multimodal prompt attacks
Informations non sollicitées contenant
des données personnelles
des données personnelles
Avec 2 ans de recul, quels sont les cas d'usage ?
Architecture d'une IA Agentique
1
1
Large Language Model
Cœur du raisonnement (GPT-4)
2
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Orchestrateur
Gestion des tâches et planification
3
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Connecteurs / Plugins
Accès aux données externes
4
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Monitoring & Feedback
Vérification et réajustement
La solution pour découvrir l'IA Agentique sans code : Relevance AI
Quel framework technologique mettre en place ? Cas PWC
L'exemple de ce que nous avons mis en place chez PwC.
Applications d'une IA (Gen ou agentic) dans le Retail
Zoom principal sur l'Optimisation de la chaîne de valeur dans les exemples après.
Cas d'usage de la GenAI dans le retail
Procurement
Chatbots IA négocient avec les fournisseurs en première ligne.
Les acheteurs utilisent l'IA pour finaliser les accords avec résumés automatisés.
Distribution
Communication initiale automatisée avec la logistique tierce.
Gestion des retours et perturbations optimisée par l'IA.
Opérations en magasin
Assistants vocaux IA donnent aux vendeurs l'accès instantané aux informations produits.
Vérification des prix, promos et stocks en temps réel.
E-commerce & Marketing
Génération automatique de descriptions produits en quelques minutes.
Expérience client personnalisée et matériels marketing adaptés à chaque client.
McKinsey & Company
LLM to ROI: How to scale gen AI in retail
We look at how leveraging generative AI in retail could unlock up to $390 billion in value, enhancing margins and reimagining the customer experience.
La GenAI optimise toute la chaîne de valeur avec des insights précis et personnalisés pour les décisions de prix, promotions et allocation des stocks.
Quelle stratégie adopter ?
1
Shaper
Définissez les règles du jeu en finetunant des modèles pour les adapter à vos spécificités.
2
Taker
Adoptez les technologies existantes pour optimiser rapidement vos opérations.
3
Maker
Développez des modèles de fondation pour répondre à vos besoins spécifiques.
Chaque stratégie a ses avantages selon vos ressources et ambitions.
Quelle organisation mettre en place ?
