Ce que les start-ups peuvent apprendre de la manière dont les grandes entreprises utilisent l’IA générative

Saviez-vous que 96 % des start-ups « licornes » dans le domaine de l’IA et du ML reposent sur AWS ? Elles utilisent l’IA générative pour améliorer l’expérience client, augmenter la productivité et optimiser les opérations. Alors que les grandes entreprises adoptent l’IA générative à grande échelle, elles découvrent des stratégies et des informations innovantes qui peuvent bénéficier à des start-ups comme la vôtre.

Alors que le marché de l’IA générative devrait dépasser les 66 milliards USD d’ici fin 2024, cette technologie offre un vaste potentiel d’innovation et de croissance aux start-ups. Une récente étude mondiale de McKinsey sur l’IA a révélé que 65 % des organisations utilisent désormais régulièrement l’IA générative, soit près du double du taux d’adoption enregistré lors de l’étude précédente.

Pour les start-ups, exploiter l’IA générative avec AWS ouvre de nouvelles possibilités de capacité de mise à l’échelle, d’efficacité et de satisfaction client.

Introduction à l’IA générative pour les affaires

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative, ou GenAI en abrégé, est une intelligence artificielle (IA) capable de créer de nouveaux contenus et de nouvelles idées. Elle utilise des algorithmes de machine learning (ML) pour générer du contenu original, comme des images, du texte, de la musique ou des données synthétiques sur la base des données sur lesquelles elle a été entraînée. Contrairement à l’IA traditionnelle, l’IA générative ne dépend pas d’ensembles de règles explicites et peut s’adapter à un ensemble diversifié de tâches.

Les avantages d’une adoption précoce par les grandes entreprises 

L’adoption de l’IA générative par les grandes entreprises révèle plusieurs avantages qui favorisent l’innovation et l’efficacité :

• Accélération de la recherche : elle explore des données complexes, identifie les tendances et fournit de nouvelles informations, ce qui permet de résoudre les problèmes et d’innover plus rapidement.

• Amélioration de l’expérience client : les modèles d’IA générative peuvent réagir naturellement aux interactions avec les clients, permettant ainsi des flux de travail personnalisés et efficaces.

• Optimisation des processus métier : les outils alimentés par l’IA rationalisent les processus dans tous les départements, de l’ingénierie au marketing en passant par les ventes et les finances.

• Augmentation de la productivité des employés : elle soutient les membres de l’équipe en automatisant des tâches comme la génération de contenu, l’analyse des données, etc., libérant ainsi du temps pour les tâches stratégiques.

Comment les grandes entreprises tirent parti de l’IA générative

L’IA générative transforme le mode de fonctionnement des grandes entreprises, et AWS a joué un rôle essentiel dans cette transformation. Voici un aperçu de la manière dont les grandes entreprises utilisent l’IA générative pour atteindre des objectifs commerciaux spécifiques :

Exscientia : la découverte de médicaments réinventée

En tirant parti des capacités d’IA générative d’AWS, Exscientia accélère le processus traditionnellement long et coûteux d’identification de candidats-médicaments viables. Les modèles d’IA générative analysent de vastes jeux de données chimiques pour prédire les propriétés moléculaires, concevoir de nouveaux composés et simuler leur efficacité potentielle.

AWS fournit la puissance de calcul et la capacité de mise à l’échelle requises pour les charges de travail complexes d’Exscientia, ce qui lui permet d’optimiser la conception des composés à des vitesses sans précédent. Par exemple, en utilisant l’IA générative sur AWS, Exscientia peut évaluer des milliers de composés en une fraction du temps qu’il faudrait avec les méthodes traditionnelles. Cette précision leur permet de ne prioriser que les candidats les plus prometteurs, réduisant ainsi les délais de mise sur le marché des traitements critiques.

En s’associant à AWS, Exscientia permet non seulement de gagner du temps et de l’argent, mais aussi de faire avancer la recherche médicale et d’améliorer les résultats pour les patients dans le monde entier.

En savoir plus sur le parcours d’Exscientia avec AWS.

Crypto.com : analyse des sentiments en temps réel

Crypto.com, l’une des plus grandes plateformes de cryptomonnaies, utilise les solutions d’IA générative d’AWS, notamment les grands modèles de langage Anthropic Claude 3 sur Amazon Bedrock pour l’analyse des sentiments et le développement d’applications, ainsi qu’Amazon SageMaker pour optimiser ses modèles personnalisés.

Cette capacité est essentielle dans le monde volatil des cryptomonnaies, où le sentiment du marché peut changer radicalement en quelques minutes. En analysant des millions de points de données non structurés provenant de publications sur les réseaux sociaux, d’articles de presse et d’autres contenus en ligne, Crypto.com donne un aperçu de la façon dont le marché perçoit les cryptomonnaies et les tendances spécifiques.

Avec AWS, Crypto.com peut traiter ces vastes jeux de données en quelques secondes, fournissant des résultats d’analyse des sentiments en moins d’une seconde. Cela permet aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées sur la base de données à jour. L’IA générative sur AWS est essentielle pour transformer les données brutes en informations exploitables, fournissant à Crypto.com un avantage concurrentiel dans le secteur des technologies financières.

En outre, l’infrastructure à l’échelle d’AWS permet à Crypto.com de gérer les pics de volume de données pendant les périodes de pointe, tout en maintenant des performances et une fiabilité constantes pour ses utilisateurs.

En savoir plus sur la mise en œuvre de l’IA générative par Crypto.com.

Box : cloud de contenu intelligent avec IA générative

Box, un leader de la gestion de contenu et de la collaboration, permet à ses utilisateurs d’extraire des informations approfondies de leurs données grâce aux technologies d’IA générative d’AWS. En intégrant le connecteur Amazon Q Business, Box permet aux clients d’analyser des contenus non structurés, comme des documents, des images et des vidéos, afin de découvrir des tendances, des modèles et des informations exploitables qui étaient auparavant dissimulées.

Par exemple, une entreprise utilisant Box peut utiliser l’IA générative pour analyser les commentaires des clients stockés sous forme de documents, en identifiant des thèmes communs et des suggestions réalisables. De même, les équipes peuvent traiter de grandes bibliothèques de vidéos ou de présentations, en extraire les points saillants ou générer des résumés pour faciliter leur utilisation.

Cette intégration est particulièrement utile pour les start-ups qui gèrent de grandes quantités de contenu, car elle transforme les données en une ressource stratégique pour l’innovation et la croissance.

En tirant parti de l’IA générative d’AWS, Box aide les entreprises à exploiter pleinement la valeur de leur contenu, à améliorer leur efficacité et à mettre en œuvre des stratégies commerciales plus intelligentes.

Découvrez-en plus sur le parcours vers l’IA générative de Box.

Enseignements pour les start-ups

Alors que les grandes entreprises continuent d’innover grâce à l’IA générative, les start-ups peuvent tirer des enseignements importants de leurs expériences. Voici comment les entreprises émergentes peuvent adopter efficacement ces pratiques pour accélérer leur croissance :

Identification des opportunités 

Pour les start-ups, la clé du succès de l’IA générative est d’identifier les domaines dans lesquels l’IA peut créer le plus de valeur. Au lieu de déployer l’IA dans tous les services, les start-ups doivent se concentrer sur des domaines à fort impact, comme le support client, le marketing ou les recommandations personnalisées de produits.

L’analyse des problèmes rencontrés par les clients ou des inefficacités du flux de travail est un excellent moyen de découvrir des opportunités. Supposons, par exemple, que votre start-up soit confrontée à des interactions clients gourmandes en ressources. Dans ce cas, des outils d’IA générative commeAmazon Bedrock peuvent vous permettre d’intégrer des modèles fondamentaux qui rationalisent la personnalisation et améliorent l’automatisation à grande échelle.

En outre, Amazon Q, un assistant basé sur l’IA, aide les start-ups à améliorer leur efficacité opérationnelle en fournissant des informations plus approfondies, une prise de décision plus rapide et un accès plus facile aux informations critiques. Cet outil soutient efficacement les équipes en générant des résumés concis ou des recommandations basées sur des données internes.

Pour les start-ups axées sur la personnalisation, Amazon Personalize intègre des fonctionnalités d’IA générative, comme la création de recommandations avec des thèmes à partir de son générateur de contenu. Cela permet aux entreprises de créer des systèmes dynamiques qui s’adaptent aux préférences des utilisateurs en temps réel, créant ainsi des expériences client plus significatives. En savoir plus sur les fonctionnalités d’IA générative d’Amazon Personalize.

Élaboration d’une stratégie d’IA générative

Une stratégie d’IA efficace est essentielle pour exploiter le potentiel de l’IA générative. Les start-ups doivent envisager les étapes suivantes :

• Définissez des objectifs clairs qui correspondent aux objectifs métier. Vos objectifs peuvent inclure l’automatisation des tâches répétitives, l’amélioration de la satisfaction des clients ou la réduction des coûts opérationnels.
• Comprenez les exigences techniques : l’IA générative nécessite souvent des ressources techniques spécifiques, notamment de grands jeux de données, une puissance de calcul élevée et une expertise en matière d’entraînement des modèles. L’utilisation d’outils AWS comme Amazon SageMaker aide les start-ups à développer, entraîner et déployer des modèles de manière efficace sans créer d’infrastructure à partir de zéro.
• Comprenez les exigences techniques : l’IA générative nécessite souvent des ressources techniques spécifiques, notamment de grands jeux de données, une puissance de calcul élevée et une expertise en matière d’entraînement des modèles. L’utilisation d’outils AWS comme Amazon SageMaker aide les start-ups à développer, entraîner et déployer des modèles de manière efficace sans créer d’infrastructure à partir de zéro.
• Une implémentation sécurisée et conforme : pour les secteurs sensibles, comme la finance ou la santé, assurez-vous que vos solutions d’IA répondent aux normes réglementaires. AWS propose des ressources et des outils axés sur la conformité pour une gestion sécurisée des données, ce qui facilite l’adoption de l’IA de façon sûre.

Comment surmonter les défis de l’IA générative : outils et ressources pour les start-ups

Les start-ups sont confrontées à des défis uniques lors de la mise en œuvre de l’IA générative, qu’il s’agisse de contraintes liées aux données ou de complexités techniques. Voici quelques défis et solutions courants :

Qualité et volume des données

Les modèles d’IA nécessitent de grandes quantités de données de haute qualité pour fonctionner avec précision. Pour les start-ups dont les données sont limitées, AWS Data Exchange permet d’accéder à des jeux de données tiers qui peuvent compléter les données internes et améliorer l’entraînement des modèles. Les start-ups peuvent également utiliser des techniques de génération de données synthétiques pour simuler des conditions réelles.

Lacunes en matière de compétences techniques

L’IA générative nécessite une expertise en machine learning et en science des données, à laquelle les start-ups en phase initiale peuvent avoir du mal à accéder. AWS propose une gamme de ressources pédagogiques, notamment des cours, des tutoriels et des communautés en ligne, pour aider les start-ups à améliorer les compétences de leurs équipes et à acquérir les connaissances nécessaires pour gérer efficacement les modèles d’IA.

Coût des ressources d’IA

L’entraînement et le déploiement des modèles peuvent nécessiter beaucoup de ressources. Les outils de gestion des coûts d’AWS, comme AWS Budgets et l’explorateur de coûts AWS, permettent aux start-ups de surveiller les dépenses et d’optimiser les coûts en identifiant les domaines dans lesquels l’efficacité peut être améliorée. En outre, les services de l’offre gratuite AWS permettent de tester les fonctionnalités de base sans frais initiaux.

Perspectives d’avenir et planification stratégique pour les start-ups

Comme nous l’avons appris, l’IA générative présente d’importants avantages à long terme qui peuvent aider votre start-up à innover et à se mettre à l’échelle de manière durable. Travailler avec le réseau dédié de partenaires du programme AWS pour les start-ups vous donne accès à des meilleures pratiques éprouvées et à des conseils d’experts pour vous aider à prospérer.

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