Développez votre start-up plus intelligemment : cas d’utilisation essentiels de l’IA générative

L’IA générative peut créer une valeur commerciale significative pour les start-ups de toutes tailles et de tous stades, y compris, mais sans s’y limiter :

• En créant des moyens innovants et attrayants d’interagir avec les clients et les membres de l’équipe. 
• En améliorant radicalement la productivité à travers les entreprises. 
• En extrayant de nouvelles informations sur les données pour prendre des décisions plus intelligentes. 
• En stimulant la créativité, la création de contenu et bien plus encore. 

Pour les fondateurs disposant d’un financement limité, de petites équipes et d’une concurrence intense de la part d’acteurs établis, l’IA générative permet de réaliser plus avec moins de ressources.

Dans certains cas, l’IA générative pourrait même permettre de créer une « licorne à personne unique », qui permettrait à une seule personne de réaliser ce qui nécessitait autrefois des services entiers.

En automatisant les processus et en amplifiant le potentiel humain, l’IA générative vous permet d’élargir votre portefeuille, d’accélérer le développement de produits et de différencier votre offre, autant d’éléments clés pour les entreprises en phase initiale.

Avec tout ce potentiel, il peut être difficile d’identifier les bons cas d’utilisation pour démarrer et de savoir comment les mettre en œuvre. Dans cet article, nous verrons comment les start-ups tirent parti de l’IA générative pour améliorer l’expérience utilisateur, transformer les opérations, fournir des informations en temps réel et stimuler la créativité d’une manière qui n’était pas réalisable il y a quelques années. Nous mettrons également en lumière les services et solutions AWS qui peuvent vous aider à démarrer rapidement et en toute sécurité votre transition vers l’IA générative. Commençons.

L’adoption fulgurante des plateformes d’IA générative

L’IA générative a parcouru un long chemin en peu de temps. Il n’y a pas si longtemps, beaucoup se demandaient : « Qu’est-ce que l’IA générative ? » et effectuaient des démonstrations de faisabilité à petite échelle. Aujourd’hui, la discussion porte sur la manière d’utiliser l’IA générative dans des scénarios quotidiens pour créer de la valeur commerciale et sur la manière de déployer des systèmes d’IA générative prêts à la production qui transforment des modèles commerciaux entiers.

Au cours des premières phases d’exploration, il suffisait de comprendre les bases des grands modèles de langage (LLM) ou autres modèles de fondation (FM) pour obtenir les premiers résultats. Cependant, à mesure que ces outils ont fait leurs preuves, les grands défis suivants sont apparus : « Comment créer des solutions personnalisées ? » et « Comment intégrer facilement l’IA dans les flux de travail existants ? »

Aujourd’hui, de nombreuses start-ups se demandent : « Comment inciter chaque employé à adopter l’IA ? » Des efforts sont déployés pour faire en sorte que l’IA générative devienne une capacité partagée, et pas simplement une expérience de R&D.

L’impact est désormais très réel et très visible dans tous les secteurs et dans toutes les fonctions :

• Expérience client : les chatbots, les assistants virtuels, les centres de contact intelligents ou la personnalisation bénéficient tous de l’IA générative. La compréhension du contexte et la production de résultats naturels peuvent améliorer la satisfaction des utilisateurs et réduire la charge des agents.
• Productivité des employés : la recherche conversationnelle, la synthétisation de texte et la création de code permettent aux employés de travailler plus rapidement, de réduire les tâches répétitives et de résoudre les problèmes de manière plus créative.
• Créativité et création de contenu : la conception de produits, les campagnes marketing, la génération de médias et l’amélioration du texte ou des images sont désormais simplifiées par l’IA générative. Cela conduit à de nouveaux types d’engagement des utilisateurs et de narration de marque.
• Opérations commerciales : le traitement intelligent des documents ou l’analytique générative peuvent aider à automatiser les tâches quotidiennes dans les domaines de la finance, du droit, de la logistique ou de la chaîne d’approvisionnement. Parallèlement, la génération de données synthétiques peut augmenter la précision des données pour les modèles d’entraînement dans les domaines de la maintenance prédictive, de la détection des défauts ou d’autres domaines spécialisés.

Le principal attrait pour les start-ups est la rapidité et la rentabilité. L’IA générative permet aux start-ups de tester et d’itérer rapidement des idées, en obtenant des informations de grande valeur en une fraction du temps par rapport aux approches traditionnelles.

Les 5 principaux domaines d’application de l’IA générative

Vous trouverez ci-dessous certains des cas d’utilisation de l’IA générative les plus importants pour les start-ups, ainsi que des exemples concrets et des solutions AWS pour vous aider à démarrer. Pour chaque cas, nous expliquerons pourquoi en détail leur importance pour les organisations aux ressources limitées et en évolution rapide.

1. Chatbots et assistants virtuels

Pourquoi c’est important pour les start-ups

• Effectif limité : une petite équipe ne peut pas offrir une assistance en direct 24 h/24, 7 j/7. C’est là que les robots pilotés par l’IA générative entrent en jeu pour fournir un service en temps réel. Cela renforce le professionnalisme de la marque et prévient l’épuisement professionnel des fondateurs.
• Meilleure fidélisation de la clientèle : des réponses rapides et précises permettent aux utilisateurs de rester engagés et fidèles, ce qui est essentiel pour les jeunes entreprises qui continuent de développer leur clientèle.
• Support à l’échelle : à mesure que vous acquérez de nouveaux clients, vous pouvez mettre à l’échelle instantanément les solutions basées sur l’IA, évitant ainsi les coûts liés à l’embauche de grandes équipes de support.

Stratégies pratiques

• Modèle hybride : permettez aux tickets complexes de passer facilement du bot aux agents humains (approche « humain dans la boucle »). Cela garantit que les problèmes de grande importance reçoivent une touche personnelle tandis que les demandes triviales sont automatisées.
• FAQ personnalisées : mettez à jour dynamiquement la base de connaissances de votre chatbot avec des statistiques utilisateur en temps réel pour qu’il reste pertinent à mesure de l’évolution de votre produit.

Exemples réels

• Amazon Rufus : cet assistant d’achat expert aide les clients d’Amazon à trouver des produits grâce à des conversations naturelles. Avec l’IA générative, Rufus peut interpréter les intentions des clients et les suivre avec des suggestions personnalisées. En savoir plus. 
• Avis de clients : l’IA générative d’Amazon améliore également la qualité des avis des utilisateurs en résumant les points clés, en filtrant le spam et en mettant en évidence les thèmes courants. Plus de détails ici.

2. Analytique conversationnelle

Pourquoi c’est important pour les start-ups

• Informations plus approfondies sur les produits : comprendre le sentiment des utilisateurs et les principaux thèmes abordés peut diriger la création de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues.
• Allocation des ressources : en regroupant automatiquement les demandes similaires des utilisateurs, vous pouvez identifier les aspects de votre produit ou service qui requièrent le plus d’attention.
• Prévention de la perte de clients : la détection précoce des sentiments négatifs dans les conversations permet d’intervenir de manière proactive, ce qui est crucial pour les start-ups qui souhaitent maintenir une courbe de croissance saine.

Stratégies pratiques

• Surveillance en temps réel : configurez des tableaux de bord qui mettent en évidence les plaintes des utilisateurs ou les demandes de fonctionnalités les plus fréquentes, afin de vous permettre de vous adapter rapidement.
• Récapitulatifs contextuels : utilisez l’IA générative pour condenser les transcriptions de longues conversations en de brefs rapports à réviser chaque semaine ou chaque mois avec votre équipe.

Exemples réels

• Amazon Pharmacy : l’analytique basée sur l’IA générative aide Amazon Pharmacy à traiter rapidement les questions récurrentes des clients, en affinant la prestation de services en fonction des données. En savoir plus.

3. Personnalisation

Pourquoi c’est important pour les start-ups

• Taux de conversion plus élevés : les suggestions de produits et le contenu personnalisés peuvent considérablement stimuler les ventes et l’engagement des utilisateurs, même lorsque vous ne disposez pas d’un jeu de données volumineux.
• Différenciation concurrentielle : les expériences personnalisées fidélisent les utilisateurs, un avantage crucial sur les marchés où les grands acteurs dominent souvent.
• Réduction des dépenses publicitaires : en ciblant plus efficacement, vous pouvez réduire les coûts d’acquisition de clients et augmenter ainsi votre budget.

Stratégies pratiques

• Cohérence multicanal : assurez-vous que la personnalisation est cohérente sur le Web, les appareils mobiles et les e-mails, afin que les utilisateurs puissent accéder à un contenu pertinent, quelle que soit la manière dont ils interagissent. 
• Déclencheurs contextuels : créez des événements (par exemple, « l’utilisateur a ajouté un 3e article du panier ») qui déclenchent des offres personnalisées en temps réel.

Exemples réels

• Recommandations de produits personnalisées d’Amazon : l’IA générative permet de proposer le bon article au bon moment en combinant l’historique d’activité des utilisateurs avec les données en temps réel.
• La DFL (Ligue allemande de football) : utilise Amazon Bedrock pour générer des récits adaptés aux différents segments de fans, renforçant ainsi l’engagement grâce à un contenu personnalisé. Aujourd’hui, le nouveau système de gestion de contenu de la DFL, Contender, fournit une gamme complète de fonctionnalités d’IA générative qui permettent la création automatique de récits à partir d’articles existants. L’IA générative réduit ainsi le temps et les efforts supplémentaires au strict minimum. Par exemple, un éditeur peut demander à Contender de générer un récit à partir d’un ensemble de photos et d’y ajouter des titres appropriés et de brefs textes descriptifs. Avant que les brouillons de récit générés automatiquement par le système puissent être publiés, les éditeurs humains doivent les examiner, apporter les ajustements nécessaires et effectuer quelques optimisations. Cela est rendu possible par le partenariat technologique entre la DFL et Amazon Web Services (AWS), qui a été renouvelé et étendu au printemps dernier et inclut désormais l’IA générative comme ensemble de services supplémentaire. En savoir plus sur la façon dont la DFL innove

4. Productivité et créativité

Pourquoi c’est important pour les start-ups

• Équipes allégées : l’automatisation de tâches triviales, comme la rédaction d’ébauches d’articles, la synthèse de recherches ou la génération de maquettes de conception, permet à votre équipe de se concentrer sur les activités à fort impact. 
• Créativité à la demande : les modèles génératifs peuvent produire des visuels, du texte publicitaire ou même du code, catalysant ainsi l’innovation et permettant de gagner des semaines de travail manuel. 
• Apprentissage itératif : les boucles de retour en temps réel vous permettent d’affiner vos stratégies marketing ou vos conceptions de produits en quelques heures au lieu de plusieurs jours.

Stratégies et exemples pratiques

• Pipelines de création de contenu : utilisez l’IA générative pour produire les premières ébauches de billets de blog, de mises à jour sur les réseaux sociaux ou d’annonces de produits, puis peaufinez les résultats sous supervision humaine. Consultez ces exemples pour la génération de texte, d’images et de code. 
• Brainstorming visuel : des outils comme Adobe Firefly sur AWS aident les équipes à prototyper rapidement des visuels de marque, court-circuitant ainsi le long cycle de retour d’information typique du design pour compresser en quelques heures un processus de plusieurs jours. 
• Accélération pour les développeurs : intégrez Amazon Q pour suggérer automatiquement des extraits de code ou refactoriser une logique complexe, renforçant ainsi de façon efficace les petites équipes de développement.

5. Processus métier avancés

L’IA générative peut également optimiser les flux de travail opérationnels, de la gestion des documents à l’augmentation des données à grande échelle.

Traitement intelligent des documents

• Pourquoi : les processus papier ou PDF dans les secteurs de la finance, de la santé ou de la logistique peuvent constituer des obstacles importants pour une start-up de petite taille. 
• Stratégies pratiques : combinez Amazon Textract pour l’OCR, Amazon Comprehend pour la reconnaissance des entités et des modèles génératifs via Amazon Bedrock pour répondre à des questions ou produire des récapitulatifs concis. Avec Amazon Bedrock Data Automation, une fonctionnalité de Bedrock alimentée par l’IA générative, vous pouvez rationaliser le développement d’applications d’IA générative et automatiser les flux de travail impliquant des documents, des images, du son et des vidéos. 
• Résultat : les équipes consacrent moins d’heures aux tâches répétitives et peuvent concentrer leurs efforts sur le développement stratégique.

Génération de données synthétiques pour l’entraînement des modèles

• Pourquoi : de nombreuses start-ups ne disposent pas de jeux de données étiquetés volumineux. L’IA générative peut simuler des données du monde réel pour des tâches comme la maintenance prédictive, la détection d’anomalies ou la classification d’images. 
• Stratégies pratiques : utilisez des modèles génératifs pour produire des jeux de données « quasi réels » reflétant des cas extrêmes. Cela améliore la robustesse des solutions de machine learning avant que vous disposiez de données réelles à grande échelle. 
• Résultat : des modèles plus précis et résilients plus rapidement, accélérant ainsi les délais de commercialisation et augmentant la fiabilité globale.

En rationalisant à la fois les tâches liées aux clients (chatbots, personnalisation) et les tâches internes (automatisation des documents, augmentation des données), votre start-up peut concentrer son énergie sur ses priorités stratégiques, qu’il s’agisse d’élargir ses gammes de produits ou de conquérir de nouveaux marchés.

Comment AWS peut aider les start-ups comme la vôtre

L’IA générative continue d’évoluer à un rythme effréné, ouvrant de nouvelles frontières aux start-ups déterminées à devancer les acteurs historiques les plus omniprésents.

Des cas d’utilisation comme les chatbots, l’analytique conversationnelle, la personnalisation et l’amélioration de la productivité ont déjà donné des résultats tangibles sur le marché, démontrant la capacité de l’IA générative à augmenter le retour sur investissement, approfondir les relations avec les clients et automatiser les tâches nécessitant une grande main-d’œuvre.

La suite d’IA générative d’AWS

AWS s’engage à permettre aux start-ups de toutes tailles et aux développeurs de tous niveaux de compétence de créer et mettre à l’échelle des applications d’IA générative dotées de l’ensemble de fonctionnalités le plus complet sur les trois couches de la pile de l’IA générative :

1. Infrastructure pour l’entraînement et l’inférence de FM (couche inférieure)

• Accédez aux GPU NVIDIA et à des logiciels optimisés pour les GPU pour entraîner des modèles de fondation et de grands modèles de langage.
• Tirez parti de puces ML personnalisées, notamment AWS Trainium (pour un entraînement rentable) et AWS Inferentia (pour une inférence à l’échelle et à hautes performances).
• Amazon SageMaker, une plateforme unifiée pour les données, l’analytique et l’IA, simplifie encore davantage le développement de l’IA et du ML, en vous permettant de créer, d’entraîner et de déployer des modèles d’IA générative à grande échelle.

2. Outils pour créer avec des LLM et autres FM (couche intermédiaire)

• Amazon Bedrock permet aux start-ups de créer facilement des applications d’IA générative sécurisées, personnalisées et responsables à l’aide de grands modèles de langage et autres modèles de fondation développés par des sociétés d’IA de premier plan, tous accessibles via une API simple et des kits de développement logiciel (SDK).

3. Applications qui exploitent les LLM et autres FM (couche supérieure)

• Amazon Q est un assistant d’IA générative qui transforme la façon dont le travail est effectué dans votre start-up. Avec des fonctionnalités spécifiques pour les développeurs de logiciels, les analystes en informatique décisionnelle, les employés des centres d’appels et toute autre personne travaillant dans votre start-up.

Étapes suivantes

Si vous souhaitez explorer ces cas d’utilisation de l’IA générative pour votre propre start-up, AWS vous offre tout le nécessaire :

• Pour en savoir plus sur le développement de l’IA générative sur AWS, lisez cet article : « Bienvenue dans une nouvelle ère de création dans le cloud grâce à l’IA générative sur AWS ».
• Grâce à AWS Activate, vous pouvez obtenir des crédits pour expérimenter des services d’IA générative, notamment Amazon Bedrock, qui réduit vos coûts initiaux et permet des expérimentations rapides.

L’adoption de l’IA générative ne doit pas nécessairement être une décision de type tout ou rien. Vous pouvez commencer à petite échelle, en intégrant un prototype de chatbot ou en automatisant le traitement des documents, puis passer à l’échelle supérieure à mesure des résultats.

La combinaison de l’infrastructure AWS, des modèles avancés et des services gérés vous permet d’innover rapidement, d’exploiter davantage vos ressources et de positionner votre start-up pour réussir à long terme à une époque où les solutions pilotées par l’IA deviennent rapidement la nouvelle référence en matière de différenciation concurrentielle.

Commencez dès aujourd’hui et découvrez comment l’IA générative peut vous aider à transformer vos expériences utilisateur, améliorer la productivité de votre équipe et pérenniser la trajectoire de croissance de votre start-up.