L’Intelligence Artificielle (IA) générative crée de manière autonome un contenu original tel que du texte, des images ou du son en utilisant, par exemple, de grands modèles de langage (LLM) qui peuvent être affinés à l’aide de données spécifiques. Elle offre un potentiel important pour les services à la clientèle en générant des réponses précises grâce à une meilleure compréhension du contexte, améliorant ainsi la qualité des interactions et la satisfaction des utilisateurs.
L’IA générative appliquée au service client
Le service client est un secteur qui se prête parfaitement à l’implémentation de l’IA générative. Elle permet d’améliorer et d’automatiser diverses tâches simples telles que le tri des demandes ou la prise de rendez-vous. Mais ce n’est pas tout, l’utilisation de l’IA générative peut aussi prendre en charge des missions plus complexes telles que l’analyse des commentaires clients ou proposer des services comme une assistance en temps réel.
Quels sont les enjeux ?
Lorsqu’une entreprise décide de se confronter à l’IA Générative, qu’il s’agisse de l’intégration dans un produit ou de son utilisation dans les processus, elle fait face à divers challenges qu’il faut savoir appréhender correctement.
Les enjeux pour les start-ups de l’intégration dans leurs produits
Lorsqu’une start-up décide de se lancer dans l’IA générative, elle doit faire face à plusieurs enjeux :
- Réduction des coûts : La réduction du coût d’utilisation des modèles (passant par l’optimisation et l’architecture IT) est un sujet majeur pour assurer la viabilité des modèles économiques.
- Création de barrières à l’entrée/sortie : Le marché de l’IA générative étant de plus en plus concurrentiel, il est crucial pour une start-up de créer une barrière à l’entrée ou à la sortie pour garantir sa longévité. Il s’agit ici de trouver sa Unique Selling Proposition afin de se différencier de ses concurrents potentiels.
- Positionnement : Le défi du positionnement est essentiel. Entre le développement spécifique, le progiciel ou le conseil outillé, plusieurs modèles existent pour ces jeunes pousses. En revanche, ils ne se financent pas de la même manière et ne nécessitent pas les mêmes ressources… l’essentiel étant d’assumer son positionnement sur un marché encore peu mature.
- Indépendance des LLM propriétaires : S’affranchir d’une dépendance à l’égard de certains LLM est essentiel pour les startups. Finalement l’important n’est pas le modèle mais la capacité à en changer en fonction des évolutions du marché pour éviter toute limitation imposée par des acteurs tiers.
Les enjeux pour les grands groupes de l’intégration dans leurs processus
Les grands groupes font face à des challenges différents mais tout aussi actuels lorsqu’ils implémentent une IA générative dans leurs processus :
- Localisation, confidentialité et accessibilité des données : La gestion des données est cruciale pour protéger les informations sensibles et respecter les réglementations.
- Intégration des données internes : L’intégration des données internes de l’entreprise et des bases de connaissances est nécessaire pour tirer le meilleur parti de l’IA générative.
- Choix entre développements internes et externes : Les entreprises doivent décider s’il est plus avantageux de développer des solutions en interne ou de faire appel à des fournisseurs externes.
Le point de vue d’un expert
SprintProject – spécialiste de l’innovation et des start-ups, a identifié plus de 30 start-ups spécialisées dans l’IA générative à l’échelle mondiale. Nos experts ont mesuré et positionné ces solutions innovantes pour leur attribuer à chacune un niveau de maturité technologique et marché.
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