AI Native en action : pourquoi c'est la clé du futur succès technologique

L'intelligence artificielle n'est plus une nouveauté. Il a été lentement intégré dans notre flux de travail quotidien et se poursuit toujours. Une nouvelle expression a été lancée dans le domaine de l’IA : « AI native ». Qu'est-ce que c'est exactement ? Le blog d'aujourd'hui vise à discuter de l'IA native et de son avenir. 

Ne restons pas dans la confusion et apprenons comment nous pouvons utiliser ce terme pour définir les produits et les entreprises d’IA.

Qu’est-ce que l’IA native ?

IA native, ou IA native, fait référence à un ou plusieurs produits intégrant l’intelligence artificielle en leur cœur même. Cela signifie que le produit est entièrement basé sur l’IA et que sans elle, le produit n’existerait pas en premier lieu.

AI native products and AI native companies

Au cours des dernières années, de nombreux produits natifs d’IA ont vu le jour et les entreprises les utilisent pour se développer. Cela a changé ce que nous entendons par « IA native ». Maintenant, il ne s’agit pas seulement de produits ; il s'agit également de la façon dont les entreprises fonctionnent.

Quand on dit qu’une entreprise est native de l’IA, que signifie natif ? Nous voulons dire qu'il est en train de changer pour utiliser l'IA dans ses projets visant à améliorer les ventes, à commercialiser des produits, à aider les clients ou à effectuer d'autres tâches où l'IA peut être utile.

Selon Ericsson.com, être natif de l’IA signifie avoir une IA fiable et intégrée. C’est comme si l’IA faisait naturellement partie de tout ce que fait l’entreprise, de la façon dont elle est conçue et configurée jusqu’à son fonctionnement quotidien.

En termes simples, une entreprise devient native de l’IA lorsque l’IA fait partie intégrante de son fonctionnement.

IA native ou basée sur l'IA

Contrairement à l'IA native, les outils basés sur l'IA font référence à une solution déjà existante qui a adopté l'IA dans son flux de travail pour implémenter de nouvelles fonctionnalités pour ses utilisateurs.

Par exemple, si vous pensez à Notion, un logiciel de gestion de projet qui existe depuis un certain temps, il n'avait pas d'IA nativement lors de son lancement.

Cependant, à mesure que l'IA est devenue plus populaire et plus efficace, ils ont commencé à l'implémenter dans leurs logiciels pour améliorer la convivialité de leur produit. Cela signifie que ce produit est Basé sur l'IA, pas natif de l'IA.

Caractéristiques de l’IA native

Voici quelques-unes des caractéristiques de base trouvées dans un projet ou un logiciel natif d’IA.

Basé sur les données

Les systèmes natifs d’IA dépendent fortement des données pour fonctionner. Ils utilisent des données structurées et non structurées pour apprendre, raisonner et prendre des décisions intelligentes. Ces systèmes excellent dans le traitement de grandes quantités de données pour découvrir des modèles et des informations importants. 

Apprentissage continu

Les systèmes natifs d’IA apprennent toujours. Ils continuent de s'améliorer au fil du temps en apprenant des données qu'ils utilisent. Cet apprentissage continu leur permet d’être plus performants, d’être plus précis et de prendre de meilleures décisions. C'est comme s'ils s'amélioraient toujours dans la résolution de problèmes difficiles.

Adaptatif et autonome

Les systèmes natifs d’IA peuvent changer et s’ajuster en fonction de ce qui se passe autour d’eux. Ils peuvent être très flexibles et bien fonctionner dans différentes situations. De plus, ils peuvent faire les choses par eux-mêmes sans avoir besoin que quelqu’un leur dise quoi faire à tout moment.

Traitement du langage naturel

Les systèmes natifs d’IA sont bons avec le langage humain. Ils peuvent comprendre et générer le langage humain, ce qui simplifie la communication avec eux. Ceci est utile pour des choses comme parler à un ordinateur, comprendre les émotions d’un texte et traduire des langues.

Comment créer des produits natifs d'IA

Si vous souhaitez que vos produits soient un nouveau produit d'IA natif, vous devez d'abord déterminer où se situe votre entreprise en termes de recherche et de développement en matière d'IA. L'une des meilleures façons de comprendre les progrès est d'examiner La maturité de l'IA de Gartner modèle.

Comprendre le niveau de maturité de l'IA de Gartner

Niveau 1 : Conscience

L’objectif initial est de sensibiliser au potentiel de l’IA. Cela implique d’éduquer les employés, de reconnaître les tendances du secteur et d’explorer comment l’IA peut améliorer les produits ou services. 

L’essentiel est d’entamer des discussions sur les solutions d’IA et d’identifier les domaines dans lesquels elles pourraient être utiles.

Niveau 2 : Actif

Après avoir identifié les cas d’utilisation potentiels de l’IA, l’entreprise peut commencer à expérimenter la technologie. Cela peut impliquer la création de petits prototypes d’IA, la réalisation de tests pilotes ou le test de divers modèles d’IA. 

L’objectif est d’identifier les cas d’utilisation les plus prometteurs et de comprendre la valeur commerciale de leur mise en œuvre.

Niveau 3 : Opérationnel

Grâce à l’identification de cas d’utilisation prometteurs de l’IA, l’entreprise peut désormais déployer l’IA à grande échelle. Cela inclut l’intégration de l’intelligence artificielle dans un large éventail de systèmes et de processus, notamment les ventes, le marketing, le service client et la gestion de la chaîne d’approvisionnement. 

L’objectif est de démontrer l’efficacité de l’IA et de produire des résultats positifs.

Niveau 4 : Systématique

À ce stade, l’IA a été déployée avec succès dans toute l’organisation et fait partie intégrante de la stratégie commerciale. L’accent est désormais mis sur l’intensification des initiatives d’IA, leur alignement sur les objectifs stratégiques et la création d’une feuille de route en matière d’IA pour les investissements futurs. 

L’objectif est d’exploiter l’IA pour créer de nouvelles opportunités commerciales et sources de revenus, avec des impacts positifs notables sur les opérations quotidiennes.

Niveau 5 : Transformationnel

Dans la dernière étape, l'entreprise intègre pleinement l'IA dans ses opérations et ses modèles commerciaux, ce qui génère de nouvelles sources de revenus importantes. L’IA est utilisée pour transformer les produits et services, développer de nouveaux modèles commerciaux et ouvrir de nouvelles sources de revenus.

L’objectif ultime est de devenir une entreprise native de l’IA, avec l’IA intégrée dans les produits et les processus décisionnels.

L’avenir de l’IA native

Looking ahead, the future of AI native counts on how companies operate. Instead of just trying to be innovative, companies are using AI to make their businesses run better. It’s not about fancy AI companies; it’s about regular companies using AI in a simpler way.

Dans les années à venir, les entreprises se concentreront davantage sur l’utilisation simple des produits d’IA, comme le plug-and-play, et sur la collaboration avec d’autres pour créer une IA personnalisée répondant à leurs besoins. Ce changement s’inscrit dans une tendance selon laquelle réussir consiste davantage à être bon avec l’IA qu’à être bon sur Internet.

À mesure que nous avançons, l’intégration de l’IA dans le flux de travail de l’entreprise devient vraiment importante. Cela aide les entreprises à utiliser leurs talents et ressources en IA de la meilleure façon possible, en se concentrant sur les choses qui comptent vraiment. 

Pour les entreprises utilisant des technologies basées sur l'IA, l'objectif n'est pas seulement d'être super innovantes, mais également de résoudre de vrais problèmes et d'améliorer le fonctionnement de différentes parties de leur entreprise en utilisant les outils et services déjà disponibles.

Conclusion

L’IA native n’est pas une question de solutions sophistiquées ; il s’agit d’améliorer la façon dont les choses fonctionnent. Les entreprises mettent facilement en œuvre des produits d’IA et collaborent avec d’autres pour adapter l’IA à leurs besoins spécifiques. Ce changement consiste à être intelligent avec l’IA et à se concentrer sur le bon fonctionnement des choses plutôt que sur une complexité excessive.

L’avenir de l’IA native concerne tout le monde, pas seulement les grandes entreprises technologiques. Ce n’est donc plus un mot à la mode, car il le restera probablement dans un avenir prévisible.

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