IA générative vs IA adaptative : la prochaine étape de D

L’intelligence artificielle (IA) n’est pas étrangère aux bouleversements commerciaux et technologiques. Cette percée technologique est connue pour rationaliser les processus commerciaux, permettant aux entreprises d’automatiser les tâches, d’augmenter l’efficacité et d’améliorer l’expérience client. Son produit phare le plus récent était l’IA générative, basée sur des règles préprogrammées et des données structurées. Pendant des mois, il a été au centre du développement de l’IA, scrutant les organisations mondiales de gauche à droite.

Aujourd’hui, les experts prédisent que l’émergence de l’IA adaptative est le pas supplémentaire qui fera passer l’écosystème technologique d’aujourd’hui au niveau supérieur.

IA générative : le principal mot à la mode

L’IA générative est l’un des plus grands mots à la mode à avoir fait la une de l’industrie technologique ces derniers mois. Également connue sous le nom d’apprentissage en profondeur ou de réseaux de neurones, l’IA générative s’appuie sur de grands ensembles de données et des algorithmes complexes pour créer du contenu nouveau et original. De plus, il a un large éventail d’applications, y compris la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et même la création artistique et musicale.

L’un des impacts les plus significatifs de l’IA générative sur la main-d’œuvre numérique est sa capacité à automatiser des tâches auparavant considérées comme trop complexes pour être gérées par des machines. Par exemple, l’IA générative peut être utilisée dans des secteurs tels que la finance, la santé et le droit pour analyser de grandes quantités de données et faire des prédictions basées sur des modèles et des tendances. Cela permet non seulement d’économiser du temps et des ressources, mais également de réduire le risque d’erreur humaine.

Le meilleur exemple d’IA générative qui a révolutionné une multitude d’industries à travers le monde est peut-être ChatGPT. Développé par IA ouverte, ChatGPT signifie « Chat Generative Pretrained Transformer », un type de modèle de langage d’IA génératif qui peut participer à des conversations. Il est possible de poser diverses questions à ChatGPT et de recevoir des réponses qui imitent les réponses humaines.

Alors que l’IA a apparemment atteint son apogée avec l’IA générative, cette avancée technologique ne devrait pas se stabiliser de sitôt. La prochaine étape évolutive ? IA adaptative.

IA adaptative : aller plus loin

Qu’est-ce que l’IA adaptative ?

En termes simples, Adaptive AI est la prochaine génération d’IA, combinant des algorithmes d’apprentissage automatique avancés avec une approche plus réactive et flexible de l’apprentissage automatique. Contrairement à l’IA générative, les systèmes d’IA adaptative sont polyvalents et peuvent s’adapter et apprendre en temps réel, en recyclant constamment leurs modèles en fonction de nouvelles données et de retours d’expérience.

Les modèles d’IA adaptative tirent parti des commentaires en temps réel pour modifier dynamiquement leur apprentissage et ajuster les objectifs à la volée. Cela les rend particulièrement compétents dans les tâches qui nécessitent une réaction immédiate aux changements soudains dans un environnement de travail numérique. En fait, Gartner a désigné l’IA adaptative comme l’une de ses principales tendances technologiques stratégiques pour 2023. La recherche prévoit également que les entreprises utilisant l’IA adaptative d’ici 2026 surpasseront leurs concurrents de 25 %.

L’un des principaux avantages de l’IA adaptative est sa capacité à s’adapter aux circonstances changeantes. Dans un espace de travail numérique, cela signifie que les entreprises peuvent utiliser l’IA adaptative pour améliorer l’expérience client en répondant rapidement à l’évolution des besoins et des préférences des clients. L’un des outils les plus avancés qui incarnent les capacités adaptatives d’Ai est substratsun outil utilisé par les négociateurs pour analyser les signaux verbaux et non verbaux, leur permettant d’évaluer avec précision les émotions et les perspectives des prospects et de conclure des accords plus rapidement, le tout en temps réel.

Avec sa myriade d’avantages, l’IA adaptative est sur le point de remanier la main-d’œuvre numérique en offrant une approche plus réactive et flexible de l’apprentissage autonome. Avec la capacité de s’adapter à l’évolution des circonstances, d’améliorer l’expérience client et d’améliorer la productivité des employés, l’IA adaptative est susceptible de devenir un différenciateur clé sur le marché numérique.

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