Comment GenAI change la façon dont les entreprises gèrent les données

Le lancement des modèles de la série Claude 3 en mars 2024 et leurs performances réussies lors de nombreux tests de référence sont une excellente nouvelle pour les entreprises. Il semble que les entreprises clientes auront accès à davantage d’outils d’IA et de GenAI de haute qualité provenant d’un plus grand nombre de fournisseurs afin d’évaluer et de sélectionner la meilleure solution.

Alors que la qualité et la variété des outils et services publics augmentent, il est important de se rappeler que tout commence par les données. Ce ne sont pas seulement les données utilisées pour former les modèles sous-jacents qui alimentent les outils d’IA et d’apprentissage automatique, il existe également des outils d’analyse des données qui révèlent des modèles et des informations cachés.

Comme je l'ai déjà expliqué, il y a des préparatifs clés pour préparer votre entreprise à tirer parti de l'IA, et vous ne pouvez pas avoir une stratégie d'IA réussie sans une stratégie de données réussie. La première étape consiste à préparer vos données pour les rendre adaptées à l’IA, ce qui implique d’évaluer, d’intégrer, de protéger et de conserver votre or numérique décentralisé afin qu’il puisse être accessible par la variété croissante d’outils et de services d’IA sur le marché.

Dans cet article, je vais me concentrer sur les raisons pour lesquelles il est essentiel de disposer d'un pipeline efficace entre vos données et les services d'IA basés sur le cloud, et sur ce que cela pourrait signifier pour votre entreprise.

Concevoir un pipeline d'IA

Une fois que vous avez évalué, consolidé et sécurisé vos données dans le cloud, vous souhaiterez organiser des ensembles de données spécifiques pertinents pour différents groupes ou cas d'utilisation, puis créer un pipeline pour fournir ceux sélectionnés données à vos outils d’IA de choix. Si vos données résident dans un compartiment Amazon Simple Storage Service (S3), vous souhaiterez profiter des API S3, qui prennent en charge une large gamme d'outils et de services d'IA pour un accès complet et rapide à vos données.

Ces deux outils devraient être une priorité : vous souhaitez que ces outils fonctionnent à grande vitesse et vous voulez éviter de vous enfermer dans un fournisseur ou un fournisseur spécifique. L'outil GenAI leader que vous choisissez aujourd'hui n'est peut-être pas le mieux adapté à vos besoins dans trois mois, et vous souhaiterez peut-être avoir la flexibilité nécessaire pour exploiter les données de différents outils d'IA. Ce domaine évolue si rapidement.

Lorsque vous utilisez des services informatiques hyperscale, vous devez généralement éviter de forcer les clients à se rendre sur des campus fermés pour ne pas affecter leur expérience. Par conséquent, pour garantir que vos données résident dans AWS S3, vous pouvez utiliser les outils de Microsoft ou de Google. Par exemple, si vous souhaitez utiliser Google Vertex, vous pouvez utiliser l'API S3 pour configurer un pipeline entre votre ensemble de données S3 et le service Google.

Alors, quelle est la prochaine étape ? Eh bien, une fois que vos données sont adaptées à l'IA et que vous avez construit ou cartographié des pipelines pour connecter les services que vous avez choisis à vos données organisées, il est temps de voir ce que ces outils peuvent réellement faire pour votre entreprise. faire. Nous avons commencé à remarquer une variété de cas d’utilisation intéressants de la part de nos clients.

Comment les entreprises utilisent l'IA aujourd'hui

Si vous dirigez une entreprise de fabrication, vous disposez probablement d'appareils d'imagerie et d'IoT qui capturent des données tout au long du processus de fabrication automatisé. Aujourd'hui, dans mon entreprise, nous travaillons avec des clients qui utilisent ces données d'analyse et d'IoT, créent des pipelines vers des services cloud, puis créent des modèles d'apprentissage automatique (ML) avec lesquels les utilisateurs finaux peuvent interagir pour en savoir plus sur eux. site de fabrication, d’assurance qualité ou d’assemblage. Ils découvrent des moyens plus efficaces d’utiliser les flux de travail. Ils découvrent et corrigent les défauts des produits plus rapidement.

Si vous avez une société de marketing, vous souhaiterez peut-être tirer parti d'un service comme AWS Rekognition ou AWS Kendra pour analyser et rechercher du contenu vidéo et image. L'un de nos clients est un géant de la publicité qui compte des centaines de studios à travers le monde, chacun avec sa propre histoire de travail créatif. Les entreprises mondiales comme celle-ci peuvent tirer parti des outils d'IA pour aider leurs équipes créatives à s'inspirer facilement de projets antérieurs et à utiliser les services GenAI pour créer de nouvelles campagnes lorsqu'elles présentent des propositions à de nouveaux clients.

Cependant, actuellement, les applications d'IA les plus courantes que nous voyons dans les entreprises impliquent certaines variantes d'interfaces de chat. Cet outil peut être utilisé pour le support client, le marketing et même la recherche interne pour favoriser la diffusion des connaissances institutionnelles.

La mise en œuvre de ces services s'est avérée étonnamment simple. Google Vertex est une excellente option car il est facile à utiliser, rentable et exploite le LLM de Google tout en garantissant la protection des données privées. Le substrat rocheux amazonien est tout aussi impressionnant.

Nos clients utilisent également Microsoft Copilot et Copilot Studio, une application Web qui vous aide à créer des chatbots qui ciblent des besoins spécifiques et le font d'une manière qui préserve la confidentialité et la conformité des données. Une entreprise technologique disposant d'une vaste base de connaissances de documents pourrait créer un ensemble de données organisées composé de ces textes, former un Copilot personnalisé, puis fournir à ses clients ou utilisateurs internes un outil qui leur permet de trouver et d'extraire plus facilement des informations pertinentes. cette base de connaissances.

Chaque secteur et chaque entreprise a ses besoins spécifiques, mais toutes les entreprises avec lesquelles j'ai travaillé ces dernières années ont un problème en commun : des quantités de données toujours croissantes. En fin de compte, ces outils d'IA, GenAI et ML peuvent offrir aux entreprises la possibilité de transformer des données disparates en actifs susceptibles de contribuer à accroître l'efficacité, à accélérer les processus métier et à créer un avantage concurrentiel significatif.

Nous ne savons pas quels outils et services d’IA prévaudront, ni quels outils spécifiques conviendront le mieux à votre entreprise. Une chose est cependant claire : cette technologie va transformer votre secteur, et les entreprises leaders de demain seront celles qui rendront les données conviviales pour l’IA dès aujourd’hui et commenceront à créer des pipelines de données pour les outils et services d’IA.

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