Notre scientifique des données, Gabe Musker, a partagé son point de vue sur ChatGPT et l'IA générative.
L'objectif de Gabe était de "regarder sous le capot" des outils d'IA générative tels que ChatGPT, et de fournir à notre équipe, dans un langage non technique, une compréhension de la façon dont les machines apprennent, des algorithmes les plus basiques jusqu'à la pointe de la technologie.
Notre objectif était de réduire la peur qui entoure les conversations sur l'IA et de donner à notre équipe les outils dont elle a besoin pour prendre des décisions éclairées sur les utilisations sûres et pratiques de l'IA moderne.
Quels sont donc les principaux enseignements que nous en avons tirés ? Lisez la suite pour le savoir !
Choisir la bonne IA pour le travail
Les outils d'IA peuvent être extrêmement complexes et intelligents, mais à la base, ce ne sont que des équations mathématiques, conçues pour optimiser une chose. L'IA à l'origine de ChatGPT serait nulle aux échecs ou au volant d'une Tesla, alors que d'autres excelleraient dans ces domaines. À la base, une IA comme ChatGPT n'est qu'un perroquet très intelligent - elle peut donner des réponses convaincantes à des messages textes, mais c'est tout ce qu'elle sait faire.
L'apprentissage automatique est-il synonyme d'IA ?
La plupart des outils qui utilisent l'apprentissage automatique - une approche d'optimisation par essais et erreurs, axée sur l'apprentissage d'un modèle par exposition répétée à un ensemble de données particulier - peuvent être qualifiés d'IA. Toutefois, l'inverse n'est pas nécessairement vrai : des outils comme Deep Blue, l'algorithme de jeu d'échecs qui a battu Gary Kasparov, n'ont pas utilisé de techniques d'apprentissage automatique, mais sont incontestablement des outils d'IA.
Ne passez pas à côté des gains faciles
La focalisation excessive sur des outils d'apprentissage automatique extrêmement complexes et lourds en termes de calcul (et donc coûteux) fait que les entreprises passent à côté des gains faciles que des outils d'IA simples pourraient leur apporter. Chez Branding Science, nous nous concentrons sur la création de modèles viables minimaux, construits et optimisés rapidement, qui peuvent apporter le plus d'informations à nos clients au coût le plus bas et dans le plus court laps de temps.
Ne vous laissez pas distancer
Comprendre et exploiter les méthodes de la science des données, y compris les techniques d'IA et de ML, n'est plus optionnel pour nous, nos clients ou le secteur des études de marché. Il ne faudra pas attendre longtemps avant que ces techniques soient le moyen privilégié de comprendre un marché, un segment de clientèle ou une opportunité commerciale, et tous ceux qui ne sont pas à la page seront laissés pour compte, prenant de moins bonnes décisions basées sur moins de perspicacité que leurs concurrents.