top of page

Comment les LLMs comme ChatGPT Réinventent l'Analyse de Données - Cas d'usage d'Intelligence Artificielle en entreprise:

Cas d'usage de l'intelligence artificielle en entreprise

Dans l'ère numérique actuelle, la quantité de données générées chaque jour est vertigineuse. Heureusement, les avancées technologiques ont également donné naissance à des outils puissants d'intelligence artificielle pour analyser ces données. Parmi eux, les Modèles de Langage (LLMs) comme ChatGPT se distinguent par leur capacité à effectuer une large gamme de tâches d'analyse de données avec une efficacité remarquable. Cet article explore les diverses façons dont les LLMs transforment l'analyse de données, en rendant les informations plus accessibles et exploitables.


Quelques cas d'usage d'Intelligence Artificielle en entreprise:


1. Analyse de Données Textuelles

Les données textuelles, omniprésentes et précieuses, regorgent d'insights à découvrir. Les LLMs offrent plusieurs outils pour les exploiter :


Analyse de Sentiments : Permet de comprendre le ton d'un texte, essentiel pour évaluer les avis des clients. Exemple : Une entreprise analyse les critiques en ligne pour améliorer ses produits.

Zara, le géant de la mode, utilise l'analyse de sentiments pour évaluer les réactions des clients sur les réseaux sociaux et dans les avis en ligne, ajustant rapidement ses collections en fonction des retours positifs ou négatifs.

Modélisation de Sujets : Identifie les thèmes principaux dans un corpus textuel, aidant à organiser et résumer les informations. Exemple : Une rédaction de journal catégorise automatiquement les articles reçus.

The New York Times applique la modélisation de sujets pour catégoriser automatiquement les milliers d'articles publiés chaque année, améliorant ainsi la recommandation de contenu et la navigation sur son site web.

Classification de Texte : Trie les textes en catégories prédéfinies, utile pour organiser les emails ou les tickets de support.

Dropbox, utilise la classification de texte pour trier les milliers de tickets de support qu'elle reçoit quotidiennement, garantissant qu'ils soient rapidement dirigés vers les bonnes équipes.

Reconnaissance d'Entités Nommées (NER) : Extrait des noms, lieux, dates, facilitant l'organisation de l'information. Exemple : Une agence de presse extrait automatiquement les personnes et lieux mentionnés dans les articles.

Airbnb utilise la NER pour extraire des informations clés des descriptions de logements, comme les sites touristiques à proximité ou les commodités, améliorant les filtres de recherche pour les utilisateurs.

Besoin d'aide pour identifier des cas d'utilisation de l'intelligence artificielle générative au sein votre entreprise? Rendez-vous sur IA-Boost, notre audit IA sur Mesure.



2. Analyse Prédictive

Les LLMs peuvent aussi prédire l'avenir grâce à l'analyse de données historiques :

Prévision : Prédit les tendances futures, un atout pour la planification stratégique.

Amazon utilise des modèles prédictifs pour anticiper les tendances d'achat, ajustant ses stocks et ses recommandations de produits avant même que la demande n'augmente.

Systèmes de Recommandation : Suggère des produits basés sur les données textuelles des avis utilisateurs.

Netflix utilise des systèmes de recommandation avancés basés sur l'analyse de critiques et de préférences pour suggérer des films et des séries, maintenant les utilisateurs engagés et abonnés plus longtemps.
Cas d'usage de l'intelligence artificielle en entreprise

3. Nettoyage et Préparation des Données

Préparer les données pour l'analyse est souvent laborieux. Les LLMs simplifient ce processus :

Extraction de Données : Transforme le texte non structuré en entrées de base de données structurées.

Expedia extrait des informations structurées à partir de descriptions d'hôtels et d'avis pour faciliter la recherche et la comparaison d'hébergements par les utilisateurs.

Transformation de Données : Modifie le format ou la structure des données suivant des instructions textuelles.

Salesforce permet à ses clients d'utiliser des LLMs pour transformer les données de vente non structurées en rapports et tableaux de bord analysables, améliorant la prise de décision.

4. Compréhension du Langage Naturel

Au cœur des LLMs, la compréhension du langage permet de réaliser des tâches complexes :

Réponses aux Questions : Trouve des réponses dans un texte ou corpus donné.

HP a intégré un chatbot basé sur un LLM dans son support en ligne, permettant aux clients d'obtenir des réponses instantanées à leurs questions techniques.

Les Résumés : Produit des synthèses de textes volumineux, facilitant la digestion d'informations. Exemple : Un logiciel résume automatiquement les rapports financiers pour les investisseurs.

Bloomberg utilise des outils de résumé automatique pour condenser les informations financières, offrant à ses utilisateurs des résumés rapides des dernières nouvelles économiques.

5. Détection d'Anomalies

Identifier les outliers ou motifs inhabituels dans les données textuelles peut révéler des erreurs, fraudes, ou nouvelles perspectives.

PayPal utilise la détection d'anomalies dans les données textuelles pour identifier les transactions frauduleuses et les activités suspectes, renforçant la sécurité des transactions en ligne.

6. Génération de Langage Naturel

De Données à Texte : Crée du texte descriptif à partir de données structurées, comme générer des rapports narratifs à partir de données financières.

Tableau Software intègre la génération de langage naturel pour transformer les analyses de données en résumés textuels, rendant les insights plus accessibles aux décideurs.

7. Similarité Textuelle Sémantique

Comparer la similarité entre différents textes aide à détecter le plagiat ou à apparier des requêtes clients avec des FAQ.

Turnitin utilise la similarité textuelle sémantique pour détecter le plagiat dans les travaux académiques, assurant l'intégrité académique à travers les écoles et universités.

8. Génération et Analyse de Code

Transformer les descriptions en langage naturel en code et analyser ou résumer des bases de code existantes.

GitHub Copilot, développé par GitHub et OpenAI, utilise la génération de code pour aider les développeurs à écrire du code plus rapidement en suggérant des blocs de code complets à partir de descriptions en langage naturel.

L'analyse de Datayett:

Bien que les LLMs excellent dans l'analyse de données liées au langage et au texte, leur capacité à traiter des analyses quantitatives précises peut être limitée sans l'intégration à des modèles spécialisés ou des outils. Pour les tâches nécessitant un calcul numérique précis ou une connaissance spécialisée, la combinaison des LLMs avec des modèles de machine learning spécifiques au domaine et l'expertise humaine offre souvent les meilleurs résultats.


Les Modèles de Langage sont de véritables game-changers dans le domaine de l'analyse de données. En rendant l'information plus accessible et en facilitant l'extraction d'insights précieux, ils ouvrent la voie à des décisions éclairées et à des stratégies d'affaires affinées. Que ce soit pour analyser des tendances, préparer des données, comprendre le langage naturel, ou même générer du contenu, les LLMs représentent une avancée majeure dans la manière dont nous traitons et valorisons les données dans notre monde numérique.


Besoin d'aide pour identifier les cas d'usage d'Intelligence Artificielle en entreprise? Rendez-vous sur IA-Boost, notre audit IA sur Mesure.

19 vues0 commentaire

Comments


bottom of page