Guide sur l’IA analytique et l’IA générative
L’intelligence artificielle, dans sa diversité, offre des solutions variées mais aucune n’est universelle.
Reconnaître la spécialisation et la synergie entre les différents types d’IA est clé pour optimiser leur utilisation.
Les IA génératives
Faites pour créer, improviser, itérer
Les IA génératives génèrent de la donnée non structurée à partir d’un grand volume de données elles aussi non structurées.
Génère du texte (fiches produits, articles), des nouvelles images, animations, production de son etc.
- Pas besoin de préconfigurer une IA générative pour qu’elle puisse générer du contenu non spécifique
- Diversité des applications et grande polyvalence
- Ludique et facile à prendre en main
- Risques d’hallucinations importants qui empêchent une intégration dans les secteurs à risques
- Problème de confidentialité des données nécessaires à l’entraînement des modèles
- Besoin de réentraîner un modèle pour l’adapter à un contexte métier précis et entraîne donc un important coût en ressources
Les IA analytiques
Faites pour gérer un flux, un process adapté à une organisation
Les IA analytiques génèrent de la donnée structurée à partir d’un grand volume de données structurées et non structurées.
Catégorisation, prédictions, réseaux sémantiques / NLU, extraction et structuration d’informations
- Excellente capacité à analyser et à traiter de vastes volumes de données, structurées ou non structurées
- Transforme les données extraites au bon format pour les CRM et base de données
- Efficace pour identifier des tendances cachées et des anomalies dans de grandes quantités de données
- Montre rapidement ses limites pour des tâches qui impliquent de la créativité
- Connaissance contextuelle plutôt que générale
Derrière ces IA, deux grandes approches : connexionniste et symbolique
L’IA générative et l’IA analytique sont forcément basées sur au moins l’une des deux approches technologiques ci-dessous, chacune apportant des avantages et des inconvénients.
L’IA connexionniste
Le modèle le plus populaire pour les IA génératives, faire des prévisions et du traitement d’images
L’IA statistique analyse d’énormes ensembles de données pour déceler des tendances et modèles, en s’appuyant sur des techniques mathématiques et probabilistes.
Son nom reflète sa dépendance aux statistiques et probabilités pour traiter l’information.
Derrière ce terme, se trouvent les technologies suivantes : Machine Learning, réseaux de neurone, deep Learning…
- Flexible et adaptable
- Excellente pour faire des prédictions en se basant sur des modèles statistiques
- Utilisable dans le monde de l’image et du son
- Elle demande beaucoup de données pour être configurée
- Elle ne peut techniquement pas expliquer simplement ses décisions (effets boite noire)
- Risques de biais
- Difficulté à interpréter les termes spécifiques/métiers
L’IA symbolique
L’approche symbolique est la plus robuste et prévisible en ce qui concerne l’IA analytique d’analyse du langage
L’IA symbolique repose sur l’utilisation de symboles et de règles logiques pour modéliser le raisonnement humain.
Ce nom découle de sa méthode de représentation et de traitement de l’information à travers des symboles.
Elle est particulièrement utilisée dans les systèmes experts et le traitement du langage naturel.
- Interprétabilité : les règles et logiques sont explicites, rendant les processus de décision plus transparents
- Efficacité dans le traitement du langage
- Besoin de peu de données pour fonctionner efficacement
- Stabilité et fiabilité
- Consomme peu de ressources énergétiques
- La conception du moteur de l’IA peut être très complexe
- A besoin de connaissance explicite sur le contexte
- N’est pas adapté à tous les cas d’usages tels que le traitement d’images, de son etc.
Notre vision pour la compréhension du langage : l’approche analytique symbolique
Notre technologie fusionne le meilleur de l’analytique et du symbolique, offrant une solution puissante, précise et transparente adaptée à vos besoins spécifiques.
IA analytiques (Miralia)
Un investissement client réduit grâce une configuration contextuelle de la plateforme réalisée chez le client par les équipes de Miralia (6 semaines max)
Basée sur des interactions et archétypes, principes fondamentaux de définition du sens dans la recherche en linguistique
Toutes les décisions d’IA sont traçables et démontrables ce qui permet de réduire les erreurs de traitement de la donnée et de les corriger rapidement
Plus rapide à mettre en place
Taux de fiabilité supplémentaire
Explicable
IA génératives (incl. Machine Learning)
Une configuration plus longue (6 à 9 mois) et un fort coût supplémentaire d’entraînement pour augmenter la précision ou pour chaque nouvel ajout
Basée sur un algorithme complexe qui prédit le prochain mot à générer. Il n’y a donc pas de compréhension mais simplement une analyse probabiliste (risques d’erreurs et d’hallucination)
N’est pas explicable et démontrable car basée sur une approche statistique et probabiliste, ce qui rend son utilisation impossible dans certains secteurs sensibles
L'IA de confiance
Utilisez une technologie sans biais ni hallucinations qui répond aux enjeux éthiques d’aujourd’hui.
Performante
La configuration rapide permet d’obtenir des résultats visibles dès les premières semaines sans complexités sémantiques ni hallucinations.
Explicable
Tous les choix issus de l’intelligence artificielle sont explicables, traçables et démontrables.
Souveraine
L’intelligence artificielle de Miralia est 100% française, propriétaire et hébergée chez Scaleway.
Frugale
Cette technologie consomme très peu de ressources serveur et a un faible impact CO2.
Redonnez sens et maîtrise
à votre relation client
Essayez dès aujourd’hui notre IA explicable, frugale et fiable.
