Comment l’IA générative transforme le paysage des start-ups

Imaginez une intelligence artificielle (IA) qui serait créatrice, et non pas seulement une aide : elle coderait, concevrait des logos et rédigerait des textes qui seraient en phase avec votre marque. L’IA générative en fait une réalité pour les start-ups. Mais les start-ups ne sont pas seulement des consommatrices de cette technologie, elles sont également à la pointe de sa production.

Les start-ups innovantes comme HuggingFace, Stability.ai et Anthropic sont des exemples de l’utilisation de l’IA générative tout en développant et en fournissant les outils qui alimentent les applications optimisées par l’IA. Voici comment les start-ups peuvent exploiter, enrichir et utiliser l’IA générative pour se préparer à l’avenir. 

Comprendre l’IA générative 

L’IA générative est un sous-ensemble de l’IA. Elle utilise des algorithmes de machine learning pour générer du contenu original tel que des images, du texte, de la musique ou des données synthétiques sur la base des données pour lesquelles elle a été entraînée. Contrairement à l’ancienne IA programmée basée sur des règles, l’IA générative apprend et s’adapte désormais à diverses tâches.

Pourquoi est-elle faite pour vous ?

Dans le monde trépidant des start-ups, vous êtes souvent confronté à des blocages créatifs, à des pénuries de ressources et à des tâches accablantes, le tout dans un cycle de 24 heures. C’est compliqué.L’IA générative intervient pour vous aider à garder une longueur d’avance et à rester compétitif :

●      Concevez des prototypes innovants et générez des informations métier.

●      Elle automatise les processus tels que la génération de contenu, la saisie de données et le service client.

●      Accélérez l’analyse des données pour proposer des recommandations personnalisées aux clients.

À la base, les modèles d’IA générative apprennent à partir de divers jeux de données, en reconnaissant des modèles et des structures. Ils utilisent une « invite » pour créer des données uniques. Il est tout de même essentiel de noter que ces modèles fonctionnent en recombinant les modèles/données qu’ils ont vus auparavant pendant leur phase d’entraînement, qui sont ensuite renvoyés à l’utilisateur.

Il est essentiel de choisir le bon modèle en fonction du cas d’utilisation prévu, car les fonctionnalités de ces modèles varient. Par exemple, certains d’entre eux sont spécialisés dans la génération d’images, la création de texte ou le traitement audio, chacun étant adapté à une tâche générative particulière. En alignant leur sélection sur leurs besoins, les start-ups peuvent s’assurer d’utiliser le modèle le plus efficace pour atteindre leurs objectifs.

L’impact de l’IA générative sur les start-ups 

Plus de 210 start-ups basées sur l’IA générative ont connu des changements importants en matière d’automatisation des tâches, d’innovation en matière de conception et d’idéation de produits adaptés au marché, pour ainsi renforcer leur efficacité stratégique.

Génération de nouvelles idées de produits

L’IA générative soutient le processus d’idéation de produits en permettant aux start-ups d’explorer de nouveaux concepts et de nouvelles fonctionnalités avec de meilleurs résultats. Cependant, ce processus implique souvent la collaboration de différents modèles et outils d’IA, notamment des modèles de machine learning (ML) pour l’analytique et l’IA générative pour les résultats créatifs.

Voici quelques façons dont l’IA générative contribue à l’idéation des produits :

• Analyse des tendances du marché et du comportement des utilisateurs : les start-ups peuvent tirer parti de modèles de machine learning basés sur l’analytique pour identifier les modèles de comportement des utilisateurs et les tendances émergentes du marché. Ces informations constituent la base pour comprendre ce qui trouve un écho auprès des consommateurs.

• Amélioration de l’idéation grâce à des descriptions générées : les outils d’IA générative, tels qu’Amazon Bedrock, permettent aux start-ups de créer des descriptions de produits automatisées en fonction des informations issues de leurs données. Ce processus permet de gagner du temps et d’inspirer de nouvelles idées en explorant des thèmes, des fonctionnalités et des styles variés. En savoir plus sur l’automatisation de la génération de descriptions de produits avec Amazon Bedrock.

• Analyse concurrentielle : l’IA générative permet d’analyser les offres des concurrents en synthétisant les données en informations exploitables. Cela permet aux start-ups de mettre le doigt sur les lacunes du marché et de générer des idées innovantes adaptées aux besoins des utilisateurs.

Tandis que l’IA générative fournit un support rapide et évolutif pour certains aspects de l’idéation des produits, tels que la génération de descriptions de produits ou de fonctionnalités de brainstorming, elle fonctionne mieux avec les outils d’analytique et l’expertise du domaine.

Le résultat ? Les start-ups peuvent accélérer le développement de leurs produits en tirant parti de l’IA générative pour aboutir à une exploration créative, à des informations basées sur des données et à une efficacité opérationnelle.

Code généré par l’IA

L’IA générative peut aider à combler le fossé entre la conception, les tests et la mise en œuvre des produits prêts à la production, en facilitant le développement et le prototypage des produits. Voici comment elle y contribue :

• L’IA générative génère rapidement des extraits de code initiaux, jetant ainsi les bases du développement de nouvelles fonctionnalités du produit. Cela permet aux développeurs de se concentrer sur l’affinement et la personnalisation du code pour répondre à des besoins spécifiques plutôt que de partir de zéro.

• Les grands modèles de langage (LLM) avancés génèrent des extraits de code sensibles au contexte qui répondent à des exigences spécifiques. Ainsi, la qualité du code est améliorée, les efforts de débogage sont réduits et le développement est accéléré.

• Les outils d’IA générative tels qu’Amazon Q Developer peuvent considérablement améliorer la productivité des développeurs en les aidant à créer des tests unitaires basés sur des invites textuelles. Cela permet aux développeurs de générer rapidement des scénarios de test pertinents adaptés à leur base de code, et d’ainsi réduire le temps passé à rédiger manuellement les tests. En donnant le contrôle aux développeurs et en leur fournissant des conseils sur la création de tests, Amazon Q Developer permet aux équipes de se concentrer sur l’amélioration et l’exécution efficace des tests, pour ainsi garantir une meilleure qualité de code et des itérations plus rapides.

• L’IA générative accélère les pratiques d’infrastructure en tant que code (IaC), un aspect essentiel du déploiement d’applications modernes. Des outils tels qu’Amazon Q aident les développeurs à écrire et à dépanner efficacement les configurations Terraform, en proposant des recommandations d’amélioration en fonction du contexte. En automatisant l’IaC, l’IA générative favorise la création d’environnements cloud évolutifs, cohérents et sécurisés, ce qui constitue une bonne pratique en matière de DevOps. Apprenez-en plus sur l’accélération du développement de Terraform avec Amazon Q.

Le résultat ? La productivité des développeurs a augmenté de 88 %, le temps de génération de code a été économisé de 35 à 40 % et le temps de refactorisation du code a été économisé de l’ordre de 20 à 30 %.

Par exemple, Ancileo, l’un des principaux fournisseurs de solutions technologiques sécurisées et personnalisables pour les assureurs, les réassureurs, les courtiers et les partenaires d’affinité, utilise Amazon Q pour aider les développeurs à comprendre les bases de code existantes et à résoudre les problèmes directement dans leur IDE. Cela permet aux équipes de réduire de 30 % le temps nécessaire à la résolution des problèmes liés au codage.

Automatisation de la création de contenu

Qu’il s’agisse de recherches pointilleuses ou de rédaction d’une copie parfaite, la création de contenu est extrêmement exigeante. Elle demande beaucoup trop de temps et d’expertise. Imaginez que vous redirigiez ces ressources pour améliorer la qualité et la cohérence de vos résultats. C’est là que l’IA générative atténue ces contraintes.

Pour automatiser la création de contenu pour les supports marketing, les publications sur les réseaux sociaux et les publicités :

• Utilisez la solution Claude d’Anthropic pour simplifier la création de contenu. Claude propose une solution très efficace pour générer du contenu adapté à la marque et pertinent du point de vue contextuel. Ses fonctionnalités permettent de diffuser du contenu polyvalent dans le style unique d’une marque, et d’ainsi améliorer la productivité et la cohérence des chaînes.

• Pour la génération d’images, tirez parti des modèles de diffusion stables de Stability.ai. Ces modèles sont conçus pour produire des visuels de haute qualité avec des performances optimisées, une faible latence et de la rentabilité, ce qui en fait la solution idéale pour les applications qui exigent un contenu visuellement attrayant.

Le résultat ? L’expansion rentable de la start-up, l’accent mis sur les tâches à forte valeur ajoutée et l’assurance qualité du contenu supérieure. Rappel : utilisez des invites claires et explicites pour orienter votre modèle d’IA générative afin d’obtenir un contenu hautement pertinent et de qualité.

Optimisation des processus internes

L’IA générative offre un immense potentiel d’optimisation des processus internes en améliorant l’accès aux informations, en rationalisant les flux de travail et en améliorant la prise de décision. Voici comment procéder :

• Les LLM permettent d’analyser de grands volumes de données textuelles, en identifiant les informations et les modèles clés qui peuvent être utilisés pour améliorer l’efficacité.

• La génération augmentée de récupération (RAG) améliore les capacités du LLM en récupérant des informations contextuelles pertinentes, en réduisant les inexactitudes et en garantissant que les réponses sont plus fiables et fondées sur des données factuelles.

• Des outils tels qu’Amazon Q for Business, disponibles via Amazon Bedrock, permettent aux start-ups d’automatiser les tâches répétitives et d’améliorer la productivité en proposant une assistance intelligente et contextuelle.

Le résultat ? Libérez du temps pour des tâches plus stratégiques en automatisant des tâches telles que la réponse aux commentaires sur les réseaux sociaux, l’intégration des employés et l’analyse à grande échelle des transcriptions des rétroactions des utilisateurs.

Claude d’Anthropic, qui fait partie de la suite Amazon Bedrock , est un puissant modèle d’IA générative conçu pour des tâches avancées telles que la synthèse de documents, l’analyse de données et la génération de sorties structurées. Il aide les développeurs à créer des solutions personnalisées en fournissant des informations et des recommandations basées sur des invites de saisie spécifiques.

Par exemple, Claude permet aux développeurs de concevoir des systèmes qui tirent parti de sa grande fenêtre contextuelle pour gérer des jeux de données complexes, permettant ainsi des flux de travail plus efficaces. La grande fenêtre contextuelle du modèle, c’est-à-dire le nombre de jetons d’entrée qu’il peut traiter en une seule demande, le rend particulièrement efficace pour résumer de longs documents ou générer des informations à partir de vastes jeux de données. En savoir plus sur l’ingénierie de requête avec Claude sur Amazon Bedrock .

Suggestions personnalisées

La personnalisation augmente le chiffre d’affaires des entreprises de 40 % et attire 76 % des consommateurs. Grâce à l’IA générative, les start-ups accélèrent leurs systèmes de recommandation en proposant des suggestions personnalisées de produits ou de contenus. Voici comment :

• Elle collecte les données des utilisateurs, identifie les tendances comportementales et utilise des modèles d’IA tels que GPT-3 pour analyser les modèles de comportement des utilisateurs. Cela permet de générer des e-mails, du contenu marketing et des recommandations de produits personnalisés.

• Alors que l’IA générative excelle dans la création de messages personnalisés, les moteurs de recommandation s’appuient souvent sur un filtrage collaboratif ou des réseaux neuronaux pour les suggestions de produits ou de contenus.

• Les commentaires constants issus des interactions avec les utilisateurs permettent d’affiner les recommandations et d’accroître leur pertinence au fil du temps.

Le résultat ? Des stratégies marketing optimisées, une meilleure segmentation de la clientèle et une expérience utilisateur améliorée pour augmenter l’engagement et les revenus. Par exemple, Netflix a recours à l’IA pour analyser les habitudes de visionnage et personnaliser les recommandations, pour ainsi garantir un contenu pertinent pour chaque utilisateur.

Amélioration de l’expérience client

L’IA et le ML augmentent la satisfaction des clients de plus de 10 % dans 75 % des organisations. Cette avancée est attribuée aux chatbots intelligents pilotés par l’IA qui offrent un engagement client personnalisé en temps réel. Pour ce faire, ils traitent instantanément les requêtes des utilisateurs et élaborent des réponses en fonction des interactions passées. 

Pour améliorer encore le service client, vous pouvez intégrer l’IA à tous les points de contact avec les clients : utilisez des API pour créer une expérience omnicanale unifiée, garantissant des interactions client cohérentes sur tous les appareils et plateformes. Les systèmes génératifs optimisés par l’IA générative peuvent aider à créer des flux de communication harmonieux qui améliorent l’accessibilité et la commodité.

Par exemple, Dazerolab s’appuie sur Amazon Bedrock pour fournir une plateforme robuste visant à améliorer l’engagement des clients. Leur solution utilise l’IA générative pour permettre aux entreprises de développer des applications intelligentes qui analysent les interactions avec les clients, identifient les problèmes et proposent des recommandations personnalisées. Cette approche aide les entreprises à améliorer la satisfaction de leurs clients, à réduire le taux de désabonnement et à renforcer la fidélité à la marque. En savoir plus sur le cas d’utilisation de l’IA générative de Dazerolab.

Un autre excellent exemple est la façon dont Perplexity AI s’est associée à AWS pour lancer Perplexity Enterprise Pro, un moteur de réponses basé sur l’IA conçu pour améliorer la productivité des entreprises tout en garantissant la sécurité des données. Cette collaboration permet aux organisations d’accéder efficacement à des informations fiables et actualisées, et d’ainsi améliorer l’engagement des clients et les processus internes.

La capacité de la plateforme à analyser de nombreuses données et à générer des réponses précises permet aux entreprises de répondre rapidement aux besoins des clients, et d’ainsi améliorer l’expérience client globale.

L’IA générative dans l’éducation : amélioration des expériences d’apprentissage

L’IA générative réalise des avancées pédagogiques importantes en personnalisant les expériences d’apprentissage, en simplifiant les tâches administratives et en permettant aux enseignants de se concentrer davantage sur la réussite des élèves. Grâce aux outils d’intelligence artificielle avancés d’AWS, les établissements et les start-ups de technologie éducative peuvent tirer parti de l’IA générative pour innover et améliorer les résultats dans le domaine de l’éducation.

Par exemple, Kytes s’appuie sur les services d’IA générative d’AWS pour transformer la manière dont le contenu éducatif est diffusé et mis à disposition. En utilisant l’infrastructure évolutive d’AWS et les modèles d’IA générative avancés, Kytes personnalise les supports pédagogiques pour répondre aux besoins uniques de chaque étudiant.

Grâce au potentiel de l’IA, Kytes génère des questionnaires personnalisés, des plans de cours et des commentaires, créant ainsi un environnement d’apprentissage dynamique et attractif. Sa plateforme aide également les éducateurs à analyser les performances des étudiants en temps réel, ce qui permet des interventions proactives et de meilleurs résultats d’apprentissage. En savoir plus sur Kytes et l’IA générative d’AWS Generative.

L’IA générative dans divers secteurs

La demande d’IA générative augmente dans de nombreux secteurs. Un rapport indique d’ailleurs que d’ici 2027, plus de 50 % des modèles d’IA générative utilisés par les entreprises seront propres à un secteur ou à une fonction métier, contre environ 1 % en 2023. Cela met en évidence l’adoption rapide par les entreprises de modèles d’IA générative sur mesure.

Soins de santé

Avec un taux de croissance annuel cumulé (TCAC) de 36,7 % entre 2023 et 2030, l’IA générative facilite la prise en charge personnalisée des patients, la détection précoce des maladies et un diagnostic précis. Elle remplace les processus manuels traditionnels tels que les dossiers patient au format papier, les machines assistées par l’homme, le prélèvement manuel d’échantillons, etc.

Les modèles d’IA générative, tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE), analysent les structures moléculaires et les images médicales afin de suggérer des médicaments potentiels pour un traitement efficace. Par exemple, Insilico Medicine a exploré avec succès les avantages des GAN quantiques en chimie générative, pour ainsi améliorer l’efficacité et la précision de la conception de médicaments.

En utilisant ces techniques avancées d’IA, les chercheurs peuvent générer de nouvelles structures moléculaires, prédire leurs interactions et accélérer le développement de traitements efficaces. Cette approche réduit le temps et le coût des méthodes traditionnelles de découverte de médicaments et ouvre de nouvelles voies pour la médecine personnalisée et la prise en charge de maladies complexes. En savoir plus.

Par exemple, si un modèle d’IA détecte des anomalies dans une radiographie pulmonaire indiquant un cancer, il suggère ce diagnostic possible. Il analyse ensuite les données moléculaires relatives aux médicaments afin de proposer des traitements, tels qu’une chimiothérapie spécifique efficace pour des cas similaires. Cela permet d’accélérer la découverte de médicaments en améliorant la précision et l’efficacité des soins de santé grâce à des plans de traitement personnalisés élaborés à partir des données individuelles des patients.

Le défi ? L’intégration de l’IA dans les soins de santé existants nécessite des modifications importantes de l’infrastructure et des processus. La confidentialité des données, l’interprétabilité des modèles et la nécessité de disposer de jeux de données de formation complets et de haute qualité doivent être résolues.

Une start-up spécialisée dans la découverte de médicaments optimisée par l’IA, Insilico Medicine a conçu, synthétisé et validé un nouveau médicament candidat pour traiter la fibrose pulmonaire idiopathique. Grâce à Amazon SageMaker, l’entreprise a réduit le temps nécessaire à la mise en œuvre de nouveaux modèles de 50 à 3 jours, accélérant ainsi de manière significative la découverte de nouveaux médicaments candidats et améliorant l’efficacité opérationnelle de son équipe de prototypage rapide.

Services financiers

L’IA générative aide les analystes financiers, car les LLM présentent des capacités remarquables pour résumer ou extraire des informations clés à partir des données. Elle vient s’ajouter aux méthodes traditionnelles telles que l’analyse des comptes de résultats et des bilans, tout en permettant une prise de décision plus rapide et en temps réel.

L’approche d’AmazonChronos permet des prévisions probabilistes en échantillonnant plusieurs trajectoires futures sur la base de données historiques. Les modèles Chronos exploitent un vaste corpus de séries chronologiques accessibles au public et de données synthétiques générées par des processus gaussiens, offrant une solution performante basée sur les données pour des prévisions précises dans diverses applications.

Médias et divertissement

Avec un TCAC de 26,3 % entre 2022 et 2032, l’IA générative facilite la création de contenu, qu’il s’agisse de scénarios de films et de séries télévisées, de musique ou d’art, en générant ainsi un contenu riche pour les utilisateurs. Elle a réduit la dépendance à l’égard de la créativité humaine, les coûts élevés et la création fastidieuse. Les LLM excellent dans la génération de contenu écrit pour le contenu textuel.

Par exemple, Luma AI, une start-up de conception connue pour ses capacités de reconstruction et de modélisation 3D, a recours à une IA avancée pour créer des vidéos de haute qualité à partir d’invites au format texte ou image. En s’appuyant sur des techniques telles que les champs de radiance neuronale (NeRF), Luma AI permet des visualisations 3D réalistes largement utilisées dans les secteurs du jeu vidéo, de la production cinématographique et de la réalité virtuelle.

Cette technologie réduit le temps et les ressources nécessaires à la modélisation 3D traditionnelle, en révolutionnant ainsi la création de contenu pour les médias et le divertissement. En savoir plus sur les fonctionnalités de Luma.

Ingénierie et fabrication

Avec un TCAC de 36 % entre 2023 et 2032, l’IA générative a transformé la façon dont nous concevons et prototypons des produits, mais aussi cella dont nous améliorons l’efficacité du processus de la chaîne d’approvisionnement. Cela signifie que nous pouvons créer de meilleurs produits plus rapidement et à moindre coût.

Elle remplace les techniques manuelles obsolètes, telles que le prototypage physique et les tests d’essais et d’erreurs pour l’ingénierie. La dépendance à l’égard des données historiques et de l’intuition humaine pour les prévisions de gestion de la chaîne d’approvisionnement a entraîné des retards. Celles-ci étaient inefficaces, sujettes à des erreurs et coûteuses.

Les modèles d’IA, tels que les GAN, accélèrent le prototypage en générant des conceptions innovantes à partir de modèles de données appris. Les autoencodeurs analysent toutefois des données complexes pour prévoir la demande avec précision et ainsi optimiser la logistique. 

L’IA générative stimule l’innovation dans le secteur de l’ingénierie en améliorant l’efficacité opérationnelle et en fournissant des informations précises et exploitables. Un exemple notable est la solution d’IA générative Infosys, basée sur Amazon Bedrock, qui transforme les opérations de maintenance aéronautique.

À l’aide de l’IA générative, Infosys a développé une solution qui analyse de grandes quantités de données aéronautiques afin d’identifier les besoins de maintenance de manière proactive. En prédisant les problèmes potentiels avant qu’ils ne surviennent, la solution minimise les temps d’arrêt, optimise les calendriers de réparation et améliore la fiabilité globale de l’avion. En savoir plus sur la maintenance aéronautique basée sur l’IA d’Infosys.

Décoder demain, Amazon AWS aujourd’hui

L’IA générative remodèle rapidement les organisations, leur donnant un avantage en les aidant à travailler plus efficacement, à prendre de meilleures décisions et à générer de nouvelles idées. Pour démarrer votre transition vers l’IA générative, AWS Activate est conçu exclusivement pour les start-ups comme la vôtre.

Chez AWS, nous comprenons les complexités liées à la transformation d’une idée en un produit prêt à être commercialisé et à la création d’une entreprise en partant de zéro. C’est pourquoi notre suite complète d’outils, notre technologie robuste et notre support dédié permettent aux start-ups de créer, d’itérer et de se développer en toute simplicité.

Les meilleures start-ups du monde s’appuient sur AWS. Alors, qu’attendez-vous ?