Le guide du débutant pour comprendre l'IA générative

Alors que le monde devient de plus en plus numérique, la demande de contenu frais et captivant a explosé. L'intelligence artificielle a joué un rôle important en offrant de nouvelles opportunités d'idéation, en modifiant nos vies professionnelles et personnelles.

Il est crucial pour les spécialistes du marketing de se tenir au courant des derniers outils et techniques, y compris le mot à la mode le plus récent dans le domaine de l'IA : l'IA générative.

Comprendre l'IA générative

La technologie d'IA générative n'est pas aussi mystérieuse qu'il n'y paraît. Pour bien comprendre sa fonctionnalité, vous devez regarder au-delà du battage médiatique et du jargon légèrement déroutant. Premièrement, nous devons distinguer la différence entre l'IA générative et l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre à partir d'ensembles de données préexistants pour fournir des informations clés et des probabilités prédites. Ce modèle d'IA analyse et tire des conclusions à partir de modèles découverts dans les données. Cependant, l'IA générative va au-delà du ML en utilisant de grands modèles de langage non seulement pour apprendre des données, mais aussi pour développer de nouveaux contenus qui imitent le contenu généré par l'homme.

Dans le cadre de la nouvelle ère de l'intelligence artificielle, l'IA générative est une technologie transformatrice, révolutionnant de nombreux secteurs, dont le marketing. Bien que le concept d'IA générative ne soit pas nouveau, les développements majeurs n'ont commencé qu'au 21e siècle. Les implémentations d'IA génératives sont devenues extrêmement populaires, en particulier depuis la sortie de ChatGPT en novembre 2022.

L'une des capacités les plus puissantes de l'IA générative est la capacité d'auto-superviser son apprentissage à partir de données existantes, car elle identifie des modèles qui lui permettent de générer différents types de résultats. Qu'il s'agisse d'images, de musique et de vidéos, de création de contenu B2B dynamique ou de campagnes publicitaires ciblées, les applications sont vastes et prometteuses, quelle que soit la niche de la catégorie.

Bien que l'IA générative puisse produire des résultats incroyables, elle nécessite toujours des interactions humaines tout au long du processus de formation pour obtenir des résultats optimaux.

Comment fonctionne l'IA générative

L'IA générative diffère des autres modèles d'IA car elle ne repose pas uniquement sur des données d'entraînement, mais également sur des algorithmes pour créer de nouvelles données similaires aux données d'entraînement.

Pensez à apprendre à dessiner un chien ou tout autre animal que vous aimeriez (nous aimons les chiots, cependant). Avant de mettre la plume sur papier, vous devez d'abord voir à quoi ressemble un chien et ses caractéristiques distinctes qui en font cet animal spécifique. Une queue qui remue, des dents acérées et peut-être des oreilles tombantes sont autant de traits qui vous donnent une idée de ce qu'est un chien. Maintenant, vous pouvez trouver votre propre variation après avoir parcouru suffisamment d'exemples.

La même idée s'applique à l'IA générative.

Gen AI équipe plusieurs composants pour générer efficacement des données pour des tâches spécifiques. Ces fonctionnalités incluent :

• Réseaux de neurones : un type d'algorithme conçu pour traiter et analyser les données afin de générer un nouveau contenu qui fait preuve d'une créativité humaine basée sur les données d'entrée
• Données d'entrée : toutes les informations (données) envoyées au système pour traitement et pour s'assurer que la bonne tâche est exécutée
• Auto-encodeurs variationnels (VAE) : un type de réseau de neurones qui peut apprendre à encoder et à décoder des données, en compressant ou en rétablissant les données dans leur forme d'origine. Les VAE peuvent être formés sur un large éventail de types de données, y compris les images, l'audio et le texte
• Modules de pré- et post-traitement : garantit que les données d'entrée sont aussi concises que possible et que les résultats générés sont affinés
• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : autre type de réseau de neurones composé d'un générateur et d'un discriminateur, qui fonctionnent ensemble pour générer de nouvelles données similaires aux données d'apprentissage.

Avec des capacités étendues et des possibilités presque infinies, les spécialistes du marketing doivent tenir compte des avantages et des limites lors de l'utilisation de cette technologie.

Article connexe : Un aperçu de l'expérience générative de recherche de Google avec l'IA

Les risques liés à l'utilisation de l'IA générative

Alors que l'IA s'intègre de plus en plus dans nos vies, il est crucial de comprendre les considérations morales et éthiques de l'utilisation générative de l'IA. Certains risques sont dus à la technologie elle-même, et d'autres sont encore en cours d'élaboration à mesure que la génération de l'IA évolue. Voici quelques limitations de l'IA générative que vous devez garder à l'esprit.

Qualité du contenu

Bien que l'IA générative ait parcouru un long chemin, la qualité du contenu qu'elle crée peut varier en fonction de sa précision et de sa cohérence. L'IA générative peut combiner des idées existantes au sein de ses ensembles de données de nouvelles manières, mais a des limites en ce qui concerne la véritable innovation et la créativité spontanée, qui relèvent de la capacité humaine.

Alors que l'IA générative ajoute une couche d'efficacité à votre routine, le contenu peut être terne. Vous ne voulez pas être celui qui publie un contenu cohérent qui est répétitif ou, pire, qui n'a pas de sens ! Une supervision humaine supplémentaire peut aider à prévenir la mauvaise qualité du contenu avant qu'il ne devienne trop mauvais.

Fausse information

La technologie de l'IA a tendance à halluciner, ce qui signifie qu'elle génère de fausses informations de manière totalement convaincante. Étant donné que les systèmes d'IA open source sont généralement soumis à des normes d'alignement moins strictes, le risque de propagation de fausses informations ou de données inexactes est considérablement accru. Les fausses informations et la propagande de l'IA peuvent également avoir un impact sur la confiance de votre public.

Cela rend la vérification des faits de votre contenu généré par l'IA d'autant plus importante. La désinformation peut se répandre comme une traînée de poudre, les textes, images et vidéos générés par l'IA étant manipulés pour tromper ou induire en erreur. Les entreprises doivent être prudentes quant à la manière dont leurs technologies d'IA générative sont déployées pour s'assurer qu'elles ne facilitent pas par inadvertance la diffusion de fausses informations.

Les préjugés

L'une des principales considérations éthiques en matière d'IA concerne les biais non réglementés. Étant donné que les modèles d'IA tirent des enseignements de leurs données d'entraînement, ils peuvent reproduire et amplifier les biais existants, promouvant potentiellement des idéologies nuisibles, des sorties discriminatoires et d'autres contenus à l'intention malveillante.

Comme les fausses informations, les préjugés peuvent se propager rapidement sans revérifier les informations. Atténuer ce risque implique de collecter des données à partir d'un large éventail de sources et de s'assurer qu'elles sont équilibrées et reflètent les différents points de vue et groupes politiques et raciaux.

Malgré les limitations à surveiller, l'utilisation de la génération d'IA ne peut pas être totalement mauvaise, n'est-ce pas ?

Correct! Cela peut en fait être plus avantageux que vous ne le pensez, en particulier pour les spécialistes du marketing et leurs marques B2B.

Les avantages de l'IA générative

L'IA générative a de nombreux avantages à exploiter, à la fois actuels et potentiellement futurs. Sa capacité à automatiser les tâches, à générer des images réalistes et à fournir des informations précieuses permet aux entreprises d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché. Plus d'avantages incluent :

Améliorer la créativité

L'IA générative fournit de nouvelles idées, conceptions et solutions pour augmenter le brainstorming humain. Cette nouvelle perspective peut être particulièrement précieuse lorsque les créateurs sont coincés dans une ornière ou se heurtent à la fatigue du contenu. De plus, l'IA générative peut fournir plusieurs scénarios pour augmenter l'idéation dans diverses situations et ajouter à votre réserve de propositions de sauvegarde.

Rationalisez la production de contenu

L'IA générative peut automatiser les affectations et les flux de travail chronophages à plus grande échelle, comme la création de contenu ou la génération de données. Les individus peuvent gagner plus de temps et augmenter leur productivité grâce à la capacité de l'IA à générer du contenu substantiel en une seule fois. Cela augmente l'efficacité globale, optimisant notre façon de travailler et les tâches sur lesquelles nous travaillons.

Personnalisez les expériences client

En plus de traiter et de produire un contenu substantiel, l'IA générative peut générer un contenu précis et pertinent adapté à des publics spécifiques. L'IA générative peut alimenter de nombreux outils pour aider les entreprises à soutenir leurs clients, notamment les chatbots et les assistants virtuels.

Avec des données d'entrée spécifiques, les systèmes peuvent créer des résultats précis, garantissant le succès des campagnes de marketing numérique.

Maintenant que vous connaissez une configuration générale du terrain dans le monde de l'IA générative, examinons comment elle peut être appliquée dans le monde réel.

L'IA générative dans le marketing B2B

Alors, que peut faire l'IA générative pour votre marque ? Comment pouvez-vous même commencer? Eh bien, la mise en œuvre de l'IA générative dans vos stratégies marketing peut se faire de plusieurs manières, toutes prêtes à permettre aux entreprises de transformer leurs opérations.

Les informations enrichies par les données sont un élément principal de la création de contenu dynamique, du développement de campagnes publicitaires ciblées et de l'amélioration de l'engagement des clients grâce à des expériences personnalisées. Un contenu pertinent et de haute qualité génère également des taux de conversion - il s'agit de donner à votre public ce qu'il veut !

Quelle est la prochaine étape pour les chefs d'entreprise et une plate-forme d'IA générative

Alors que l'IA générative continue de se développer, son avenir s'annonce prometteur. Et à mesure que le paysage du marketing numérique continue d'évoluer, les capacités de l'IA générative évoluent également.

L'IA générative change la donne en matière de contenu et de marketing B2B. En offrant la possibilité de produire du contenu personnalisé à grande échelle, les entreprises peuvent améliorer l'engagement et augmenter les conversions. L'avenir du contenu et du marketing continuera d'être transformé par la puissance des outils d'IA générative.

Le potentiel de l'IA générative offre aux chefs d'entreprise de nombreuses opportunités d'innover au sein de leur secteur, faisant passer leur entreprise au niveau supérieur.

La première étape pour maîtriser un sujet complexe est de comprendre son fonctionnement. J'espère que ce blog vous a permis de mieux comprendre comment utiliser plus efficacement l'IA générative dans le marketing de votre marque.

Si vous souhaitez améliorer votre compréhension de l'IA générative, consultez nos blogs pour en savoir plus.