Comment gérer l’impact de l’IA générative

Quelles sont les implications de l’intelligence artificielle générative et des grands modèles de langage pour l’industrie de l’imprimerie ?

2023 a été l’année de l’émergence de l’intelligence artificielle (IA) générative. 100 millions de personnes utilisent désormais ChatGPT, leader du marché – à l’époque, il s’agissait de l’application connaissant la croissance la plus rapide de l’histoire. Comme d’autres avancées technologiques, rien n’empêchera son intégration dans de nombreux aspects de notre travail et de notre vie personnelle.

L’IA générative marque une avancée technologique significative, permettant aux machines de produire du texte, des images et des réponses de type humain. Mais l’IA n’est pas un être conscient (même si cela semble parfois étonnamment « réel »). Il apprend à partir de milliards de mots et d'expressions rassemblés à partir de milliards de sources, prédisant quels mots sont susceptibles de venir ensuite pour créer une présence souvent étrange et à consonance humaine dans le texte.

Cela peut conduire à des réponses rapides comme l’éclair et à consonance humaine, mais peut également comporter des erreurs factuelles, des problèmes de droits d’auteur et a suscité des inquiétudes parmi les travailleurs existants, qui craignent que leurs emplois soient licenciés. Cependant, nous devrions essayer de traiter avec prudence les actualités effrayantes concernant l’IA et la considérer comme un simple outil parmi d’autres pouvant être utilisé sur votre lieu de travail. Celui qui, s’il est utilisé correctement et avec les garde-corps appropriés en place, ne peut que profiter à votre entreprise.

Les entreprises plus petites et plus agiles sont bien placées pour tirer le meilleur parti de l'IA et l'utiliser pour gagner du temps sur des tâches banales et libérer le personnel pour qu'il puisse travailler sur des projets plus rentables.

Les grands modèles de langage, illustrés par le GPT-3 d'OpenAI, sont des systèmes d'IA avancés perfectionnés sur de vastes ensembles de données Internet. Grâce à un apprentissage non supervisé, ils parcourent des millions et des millions de phrases, extrayant des modèles et des nuances de diverses sources de texte comme des articles et des livres. Avec des milliards ou des milliards de paramètres, des modèles comme GPT-3 mettent en valeur la compréhension contextuelle et excellent dans les tâches allant de la traduction à l'écriture créative. En particulier, les petites entreprises, plus agiles, sont bien placées pour tirer le meilleur parti de l’IA et l’utiliser pour gagner du temps sur des tâches banales et libérer le personnel pour qu’il puisse travailler sur des projets plus rentables.

Opportunités et pièges

Par exemple, l’IA peut être utilisée dans les études de marché, offrant des informations nuancées grâce à l’analyse de texte. En marketing, il rationalise la création de contenu et personnalise la messagerie en un clic de souris. Avec le temps, il deviendra un outil pratique et omniprésent pour quiconque travaille avec un langage ou des données, un peu comme une calculatrice de poche.

Les outils d'IA générative peuvent augmenter la productivité des programmeurs en automatisant les tâches répétitives telles que l'écriture de code, la génération de données de test, l'automatisation des tests unitaires, le dépannage des erreurs de code et la rédaction de documentation.

Le service client peut également en bénéficier. Les LLM améliorent les interactions avec les clients en déployant des chatbots, des assistants virtuels et des systèmes de communication automatisés. Cela conduit à un service client plus fluide et à moins d’efforts manuels. Un rapport d' Accenture a montré que les LLM pourraient être utiles pour gérer 70 % des interactions de service client qui ne sont pas simples et pourraient bénéficier d'un bot conversationnel, puissant et intelligent.

Dans les équipes créatives, l'IA peut extrapoler de nouvelles images à partir d'images existantes, générer de nouvelles photos basées sur le visage d'une personne ou placer l'image d'un produit dans un nouvel emplacement. Les clients peuvent également décrire, avec des mots, le motif qu'ils souhaiteraient sur un t-shirt et l'IA peut fournir des options parmi lesquelles les clients peuvent choisir – tout comme DALL-E génère des illustrations en interprétant les entrées verbales.

Dans certaines applications, l’IA peut être externalisée auprès des clients eux-mêmes lors de la personnalisation de leurs propres produits. Chez Antigo Designer, les clients peuvent utiliser l'IA pour la détection faciale sur les photos, mettant ainsi en valeur les capacités de personnalisation tangibles. Au-delà de l’esthétique, l’imposition basée sur l’IA facilite des tirages d’impression plus efficaces et permet d’économiser des déchets.

Pour les imprimeurs, cette productivité améliorée constitue un avantage évident, en particulier avec les outils de création de contenu automatisés qui accélèrent la production de supports marketing.

Les avantages pour l’ensemble de l’entreprise sont évidents. Une nouvelle étude sur l'impact de l'IA générative sur les travailleurs hautement qualifiés a révélé qu'elle pourrait améliorer les performances d'un travailleur jusqu'à 40 % par rapport à celles des travailleurs qui ne l'utilisent pas. Les implications pour la main-d’œuvre sont encore à l’étude, mais il semble probable qu’au lieu de provoquer un chômage de masse, l’IA aura toujours besoin d’intrants cognitifs humains pour garantir l’exactitude des résultats. Les employés seront en mesure de faire face à des volumes de travail plus importants ou de consacrer plus de temps à des tâches humaines telles que le support client, les ventes ou la recherche et développement.

Pour les imprimeurs, cette productivité améliorée constitue un avantage évident, en particulier avec les outils de création de contenu automatisés qui accélèrent la production de supports marketing. Cependant, des erreurs occasionnelles sont inhérentes à la technologie, allant de mauvaises interprétations à des problèmes de précision. De plus, relever le défi consistant à distinguer les faits de la fiction dans la génération de contenu pose une réelle préoccupation, en particulier dans les contextes exigeant une exactitude factuelle. Des problèmes de droits d'auteur sont également survenus en raison de la formation de ChatGPT sur les sources accessibles au public telles que les sites d'actualités.

Prochaines étapes avec l'IA

Dans l’industrie de l’imprimerie, les applications pratiques de l’IA générative se concentrent sur l’automatisation, les flux de travail et la robotique. L'optimisation des flux de travail par l'IA améliore la précision et la rapidité des tâches, tandis que l'intégration de la robotique anticipe les changements de flux de travail, résolvant les problèmes potentiels de manière proactive pour une productivité continue. Les coûts de main-d'œuvre ont augmenté partout dans le monde, et à mesure que la fabrication retourne vers des bases de fabrication autrefois disparues aux États-Unis et en Europe dans le cadre de la transition vers des industries « terrestres », l'IA peut aider les imprimeurs à réaliser des économies indispensables.

L'impact sur le marketing et les études de marché se traduit par des avantages pratiques pour les entreprises : personnalisation des supports marketing et prise de décision éclairée grâce à l'analyse des tendances par exemple. De plus, les capacités de gain de temps de l’IA améliorent la productivité globale, en redirigeant l’attention vers des tâches à forte valeur ajoutée, et l’intégration de robots entraînés par l’IA contribue à l’efficacité opérationnelle.

Les imprimeurs doivent rester informés et optimistes sur les applications et les innovations de l’IA, et prêts à saisir les opportunités qu’elles offrent

Les capacités prédictives de l'IA générative pourraient améliorer la fabrication juste à temps dans l'industrie de l'imprimerie. L'alignement des processus de production sur les demandes anticipées du marché devient une stratégie opérationnelle, minimisant les stocks excédentaires et réduisant les déchets pour une production plus efficace. Par exemple, les entreprises pourraient prédire les tendances de la mode, les problèmes de chaîne d’approvisionnement ou les prix des matières premières en analysant d’énormes quantités de données linguistiques. L'analyse des sentiments permettra aux entreprises de suivre leur réputation en ligne et de résoudre rapidement tout problème qui survient.

Les imprimeurs doivent rester informés et optimistes sur les applications et les innovations de l’IA, et prêts à saisir les opportunités qu’elles offrent. Ils doivent également être conscients du potentiel perturbateur de l’IA, en particulier en ce qui concerne les défis profonds auxquels sont confrontés les travailleurs et l’évolution de leurs rôles. En outre, la puissance de calcul requise pour étendre l’utilisation de l’IA ne devrait pas entrer en conflit avec les mesures de durabilité existantes. Si vous n’avez pas encore mis en place une politique en matière d’IA, il est maintenant temps de commencer à y travailler.