IA D’ADOBE POUR LES ENTREPRISES

Qu’est-ce que l’IA agentique ?

L’IA agentique désigne les systèmes d’intelligence artificielle ou les agents IA capables d’interagir, de raisonner et d’agir de manière autonome ou semi-autonome. Les agents peuvent passer de réponses uniques à un raisonnement en plusieurs étapes, et de tâches dirigées à des activités automatisées. Ils peuvent également passer d’une base de données génériques et publiques à des données propriétaires et adaptées à un contexte particulier.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative se concentre sur la création de contenu (texte, images ou code) à partir de prompts. Les modèles d’IA générative analysent l’immense quantité de contenu, de bases de données et de plateformes sur lesquels ils ont été entraînés pour prédire la meilleure correspondance et créer un résultat en fonction du prompt saisi par l’utilisateur.

Qu’est-ce que l’IA prédictive ?

L’IA prédictive analyse les données historiques et exploite des algorithmes statistiques pour classer, étiqueter et faire des prédictions sur de nouvelles données non vues. Elle anticipe ce qui va suivre en se basant sur les évènements passés. Elle s’appuie sur des modèles d’apprentissage automatique et génère des probabilités ou des prévisions classées par ordre de pertinence, plutôt que des résultats garantis. Parmi ses cas d’utilisation, on peut citer la prévision du taux de désabonnement des clients, la création de modèles d’audience similaires et la prévision des tendances de vente pour orienter les stratégies marketing.

Adobe investit dans l’IA prédictive depuis plus de dix ans, utilisant initialement le machine learning dans Adobe Analytics et Adobe Target. Aujourd’hui, l’IA prédictive est utilisée dans les applications créatives et marketing pour fournir une automatisation basée sur les insights, une idéation intelligente et des parcours optimisés.

Quels sont les applications et les outils de l’IA ?

Chez Adobe, les applications agentiques et autonomes utilisent un ou plusieurs agents Adobe Experience Platform pour diffuser des expériences immersives auprès des clients, par exemple Adobe Brand Concierge. Les outils agentiques utilisent un ou plusieurs agents Adobe Experience Platform pour offrir des fonctionnalités nouvelles ou améliorées dans les applications Adobe, par exemple Adobe Experience Manager Sites Optimizer.

Quelle est la différence entre l’IA prédictive, générative et agentique ?

L’IA prédictive est un type d’intelligence artificielle qui analyse les tendances et prédit les résultats en s’appuyant sur la technologie du machine learning.

L’IA générative crée du contenu (texte, images, code, vidéo et audio) à partir de prompts. Elle se concentre sur la création de contenu, l’expression et la synthèse.

L’IA agentique est un système guidé par la réalisation d’objectifs, capable d’atteindre des résultats de façon autonome et avec une interaction humaine limitée. Elle se concentre sur l’action, la prise de décision et l’exécution de tâches en une ou plusieurs étapes. L’IA agentique est l’aboutissement de l’IA générative et peut recourir à la fois à des modèles prédictifs et génératifs. Ces modèles peuvent servir à faire des déductions ou à créer du contenu avec un objectif précis, comme le lancement d’une campagne ou la réponse aux commentaires des clients.

Qu’est-ce que l’IA d’entreprise ?

L’IA d’entreprise fait référence à l’intégration de l’intelligence artificielle dans les opérations, les systèmes et les stratégies des grandes organisations. Contrairement aux applications d’IA générales, telles que les chatbots et assistants vocaux, l’IA d’entreprise est conçue pour le déploiement à grande échelle, la sécurité et les performances afin de répondre à des besoins nombreux et complexes. Consultez ce guide pour en savoir plus sur la façon dont l’IA générative et agentique conçue pour les entreprises peut aider les équipes marketing à stimuler l’activité commerciale.

Comment l’IA d’entreprise peut-elle améliorer l’efficacité ou le ROI de mon entreprise ?

L’IA d’entreprise peut :

• Automatiser les tâches répétitives telles que le traitement des factures et l’assistance clientèle.
• Fournir des insights prédictifs telles que les prévisions de demande et la prédiction d’attrition.
• Optimiser les chaînes d’approvisionnement, les campagnes marketing et les stratégies de vente.
• Prendre des décisions en temps réel en se basant sur de vastes jeux de données.

Parmi les avantages des solutions d’IA d’entreprise, les entreprises citent une productivité accrue, des coûts réduits et de meilleures expériences client.

L’IA d’entreprise est-elle suffisamment sûre et sécurisée pour traiter des données sensibles ?

Oui, lorsqu’elle est mise en œuvre correctement. Les plateformes d’IA d’entreprise comme Adobe sont conçues avec des frameworks de gouvernance des données, des contrôles d’accès basés sur les rôles, la conformité aux réglementations comme le RGPD ou le HIPAA, et des pipelines de données chiffrées. Les organisations doivent auditer et surveiller régulièrement les modèles d’IA pour prévenir les abus ou les préjugés négatifs et détecter la dérive des modèles ou des données. Pour en savoir plus sur l’approche d’Adobe en matière d’IA responsable et sécurisée, cliquez ici.

Quels secteurs tirent le plus d’avantages de l’IA d’entreprise ?

Tous les secteurs peuvent bénéficier de l’IA d’entreprise. Parmi les principaux adeptes de l’IA d’entreprise figurent :

• La finance, pour la détection de fraude et la modélisation des risques.
• Les soins de santé, pour l’aide au diagnostic et la gestion des patients.
• Le commerce de détail et l’e-commerce, pour améliorer la personnalisation et simplifier les prévisions d’inventaire.
• L’industrie, pour améliorer la maintenance prédictive et le contrôle qualité.
• La logistique et la chaîne d’approvisionnement, pour les suggestions d’optimisation d’itinéraires et l’aide à la planification de la demande.

Comment mettre en œuvre l’IA d’entreprise dans mon organisation ?

Commencez par définir clairement le problème à résoudre. Vous pouvez ensuite :

1. Évaluer. Évaluez le niveau de préparation organisationnelle et sélectionnez une technologie d’IA développée de manière responsable.
2. Piloter. Identifiez et préparez les cas d’usage prioritaires et testez-les selon les critères métier et d’IA éthique.
3. Adopter. Formez et habilitez votre organisation, puis déployez l’IA en gardant à l’esprit les directives de la marque ou de l’organisation.
4. Surveiller. Mesurez les performances par rapport aux références métier et aux standards de l’IA responsable pour une gestion continue des risques.

Pour en savoir plus, voir «  The AI Inflection Point »