Le paysage numérique est en constante évolution et à l'avant-garde de ce phénomène Transformation numérique se dresse le IA générative. Dans cet article de la start-up Schopf Meta-Consult le fondateur Peter Schopf décrit les origines et la signification du concept génératif Intelligence artificielle et présente trois Scénarios d'entrée pour les entreprises qui peuvent être mises en œuvre rapidement et facilement. Avec son Jumeau méta-entreprise (MBT) il présente l'application pratique.

Contenu

• Bases de l'intelligence artificielle générative
  • Les systèmes d’IA spécialisés sont remplacés
  • L'architecture du transformateur stimule le développement
• Variantes archétypales d’entrée de gamme dans l’IA générative
  • L'approche stratégique
  • L'approche exploratoire
  • L’approche cas d’usage
• Le Meta Business Twin – plus qu’un chatbot
  • Le concept du Meta Business Twin
  • Cas d'utilisation possibles – vidéo
• Conclusion
• Le savoir-faire Ki à télécharger
• Foire aux Questions

Bases de l'intelligence artificielle générative

Pourquoi y a-t-il actuellement un tel battage médiatique autour de l’intelligence artificielle (IA) et est-ce même justifié alors qu’elle existe depuis de nombreuses années ? La raison est que le terrain de jeu est l’IA seit 2017 a fondamentalement changé. Cette année-là, l'architecture Transformer a été présentée dans un article révolutionnaire « L'attention est tout ce dont vous avez besoin » (Vaswani, Ashish, et al.).

Cette Architecture du transformateur, qui a désormais acquis une importance mondiale, constitue l’épine dorsale de nombreux systèmes d’IA modernes. Il offre entre autres l'énorme avantage de pouvoir utiliser des modèles pré-entraînés (transformateurs pré-entraînés), qui contiennent presque toutes les connaissances accessibles au public sur Internet.

Les systèmes d’IA spécialisés sont remplacés

c'est une grande différence IA précédente-Systèmes dans lesquels la disponibilité de grandes quantités de données représente souvent un obstacle majeur à la mise en œuvre.

J'ai noté la pré-entraîné Les transformateurs ont désormais ouvert la porte à de nouvelles formes de génération de texte, de code et d’images. Les systèmes d'IA qui géraient autrefois des tâches simples comme trier des données ou répondre à des questions spécifiques peuvent désormais créer des œuvres d'art autonomes, composer des textes complexes, écrire du code et interagir avec les utilisateurs en temps réel. Ces capacités multimodales remplaceront de nombreux systèmes d’IA spécialisés.

L'architecture du transformateur stimule le développement

rechercheDes domaines qui travaillaient auparavant de manière isolée avec leurs propres approches, algorithmes et usages linguistiques parfois très différents se concentrent désormais ensemble sur le développement et l'application ultérieurs de ces technologies multimodales. Modèles de fondation. Cette concentration des ressources financières et humaines, associée à la croissance presque exponentielle de la puissance de calcul des processeurs modernes (généralement des GPU ou des unités de traitement graphique), conduit à une vitesse de développement technologique à couper le souffle.

Cela pourrait ébranler les fondements de notre (nos) société (s). Cela vaut donc la peine de comprendre cette zone afin de surfer sur la vague au lieu de s'enliser sous elle. Même si le développement rapide actuel ralentit à nouveau, on peut encore s’attendre à beaucoup de choses sur la base des seules annonces actuelles. Entreprise devrait utiliser les possibilités de l’IA qui existent déjà. En résumé, l’architecture relativement nouvelle du Transformer est le moteur de ces développements impressionnants.

Variantes archétypales d’entrée de gamme dans l’IA générative

Afin d'exploiter pleinement les avantages de l'IA générative basée sur Transformer, les entreprises peuvent adopter différentes approches en fonction de leurs objectifs et de la disponibilité des ressources. Trois variantes archétypales d’entrée de gamme sont décrites ci-dessous :

L'approche stratégique

Quiconque prend le sujet de l’IA au sérieux et dispose des ressources appropriées choisit cette approche. Cela nécessite une compréhension approfondie du niveau de maturité actuel de l'entreprise et une vision claire pour l'avenir.

Le premier est le Statu quo enregistrer : quels processus existent déjà et comment pourraient-ils être améliorés par l’IA ? Il faut ensuite développer une image cible qui reflète les ambitions de l'entreprise dans le contexte d'un avenir soutenu par l'IA.

Un dédié Stratégie de données est essentiel ici car il jette les bases de chaque application d’IA. Une gestion efficace du changement est tout aussi importante pour garantir que le personnel est préparé au changement et que les nouvelles technologies peuvent être utilisées de manière optimale.

Par exemple, une entreprise de taille moyenne dans le... industrie manufacturière Définir l'IA générative dans le cadre de sa transformation numérique pour favoriser l'optimisation des processus et l'innovation des produits.

Même si une approche stratégique est globale et aussi, par exemple Développement des talents et des compétences prise en compte, la stratégie en matière de données en particulier doit être brièvement expliquée. Avoir une bonne stratégie de données est une pratique courante parmi les leaders de l’innovation manufacturière. Une partie est bien pensée Catalogue de données et une gouvernance des données robuste (réglementation des données). Un catalogue de données est utilisé pour enregistrer et cataloguer toutes les sources de données de l'entreprise et déterminer les responsabilités. Les sources de données dans notre exemple peuvent inclure les données des machines, les données des capteurs de production, les données de gestion de la qualité, les informations sur la logistique et la chaîne d'approvisionnement, ainsi que les données d'études de marché. 

J'ai noté la Gouvernance des données (Réglementation des données) détermine la manière dont les données sont traitées au sein de l'entreprise. Il comprend des règles et des processus pour la gestion du cycle de vie des données, y compris leur collecte, leur stockage, leur accès, leur traitement et leur suppression. 

En combinant ces éléments, l'entreprise manufacturière de l'exemple peut créer un cadre clair pour utiliser les données comme ressource stratégique pour l'utilisation de l'intelligence artificielle, ce qui lui permet d'augmenter sa productivité et de produire des solutions innovantes.

L'approche exploratoire

Avec cette approche, les employés ont la possibilité de travailler avec des outils d'IA expérience. Cela leur permet de développer une compréhension intuitive de leur potentiel. Idéalement associé à des formations, des événements et des concours d’idées Entreprise ici sur la force d’innovation décentralisée de la main-d’œuvre.

Un pionnier dans ce domaine Siemens (dernier employeur de l'auteur). Le leader technologique a mis à disposition de ses collaborateurs un environnement d’IA sécurisé pour l’expérimentation début 2023. Cela a permis à l’ensemble de l’entreprise de s’engager sur la voie de l’IA. Cependant, chez Siemens, l’IA est si pertinente que les trois approches sont abordées en parallèle.

Si vous visitez Siemens à l'un des salons les plus importants du secteur, comme le PLC à Nuremberg, on peut alors constater que presque tous les espaces d'exposition présentent déjà une sorte de solution d'IA. Il y a un peu plus de détails ici grandes différences et « l’intelligence artificielle » est interprétée de manière libérale. Ce qu'il convient toutefois de noter, c'est l'attitude générale de l'entreprise à l'égard du sujet.

Siemens ne se concentre pas sur un ou deux cas d'utilisation, mais permet plutôt à tous les employés et unités de l'entreprise de devenir actifs et d'intégrer l'IA dans leurs solutions. Cependant, le thème de l’IA est si pertinent dans l’entreprise que les trois approches sont abordées en parallèle. L'IA est considérée de manière stratégique, des opportunités sont offertes aux employés et aux services de l'entreprise pour explorer le sujet de manière exploratoire et il existe des applications de référence dédiées telles que Copilote industriel Siemens, une assistance basée sur l'IA pour l'industrie développée en collaboration avec Microsoft.

L’approche cas d’usage

Ici, l’entreprise se concentre sur un ou quelques cas d’utilisation spécifiques qui ont déjà fait leurs preuves dans tous les secteurs. Un bon exemple en est l'utilisation de Conduites RAG (Récupération Augmentée Génération). Il est possible de poser des questions complexes sur des documents tels que les contrats ou la documentation des processus, ce qui révolutionne l'accessibilité et le traitement de l'information. C'est ce qu'on appelle discuter avec votre document. 

Les combinaisons d’offres existantes avec l’IA deviennent également de plus en plus populaires. Par exemple, la société italienne combine 40usine Vos solutions IoT établies avec un assistant IA génératif, le chatbot Wilson. Après avoir introduit avec succès des projets de référence auprès de clients existants, 40Factory élargit désormais son offre.

Un autre cas d’utilisation populaire est celui des chatbots dans le service client. Par exemple, cette approche peut être utilisée avec le Jumeau méta-entreprise mis en œuvre.

Le Meta Business Twin – plus qu’un chatbot

Alors que les chatbots sont principalement conçus pour répondre aux demandes des clients et fournir des réponses à partir d’un ensemble limité d’informations, les entreprises peuvent faire bien plus avec peu d’efforts. Mais fais attention! Pour ce cas d'utilisation, il est très utile de comprendre la signification de Culture d'entreprise comprendre. Ici en Allemagne, nous disposons souvent encore d'un potentiel d'amélioration considérable.

De nombreuses entreprises continuent de faire faillite Transformation numérique, car l'accent est trop mis sur les composants technologiques et les effets sur les processus et les employés ne sont pas suffisamment pris en compte. En comprenant l’importance des principes et de la culture d’une entreprise pour une prise de décision efficace et efficiente, la valeur ajoutée et la différenciation de l’application décrite ici deviennent beaucoup plus claires.

Le concept du Meta Business Twin

Une application de l'IA générative est le Meta Business Twin (MBT) de la startup Schopf Meta Consult. Le concept de jumeau numérique est idéal pour les entreprises ou les services qui se lancent. Le VTT en est un représentation virtuelle d'un individu, par ex. B. sous la forme d'un chef de département ou d'une organisation représentée par le fondateur décédé, le PDG ou une personne morale.

Le but du MBT est de connaissance explicite tels que les descriptions de processus, les réglementations et les données de l'entreprise avec des connaissances implicites qui incluent les principes et les normes culturelles combiner. Grâce à une interaction simple et intuitive, le MBT s’ancre dans l’entreprise comme une source de connaissances fiable et améliorée étape par étape.

Il agit comme coach et mentor auprès des nouveaux employés et aide à conserver les connaissances des spécialistes qui partent. De plus, le MBT peut être utilisé comme référence dans ses évaluations et recommandations. Pratiques d'excellence intégrer dans les processus de l’entreprise.

Soutenir les décisions fondées sur des principes permet de répondre avec agilité aux nouveaux défis et opportunités grâce à une rapidité accrue. C'est un autre avantage du MBT, qui agit non seulement comme un outil, mais aussi comme un stockage dynamique des connaissances est-ce qui incarne et perpétue la culture d’entreprise dans l’espace numérique.

En phase d'expansion, le Meta Business Twin n'est pas seulement utilisé pour un usage interne et le développement organisationnel, mais peut également être utilisé en externe pour communiquer la philosophie de l'entreprise aux parties prenantes externes.

Cas d'utilisation possibles

Conclusion

En résumé, cet article vise à montrer que l’IA générative est bien plus que cela prochain niveau de chatbots est. Il s’agit d’une force de transformation qui change fondamentalement la façon dont les entreprises fonctionnent, innovent et communiquent. Le Meta Business Twin est un exemple gérable de jusqu'où les applications d'IA générative peuvent aller - au-delà de l'automatisation des tâches pour créer de la valeur grâce à une compréhension approfondie et à l'amélioration des interactions humaines.

Le savoir-faire Ki à télécharger

Chez Schopf Meta Consult, nous sommes convaincus que la région germanophone peut et doit suivre la vague mondiale de numérisation. Avec le Meta Bunsiness Twin et d’autres innovations en matière d’IA dans notre boîte à outils, nous sommes prêts à parcourir ce voyage avec vous.

Téléchargez notre présentation exécutive sur l'IA générative en un Version d'entrée de gamme qui vous donne un aperçu intéressant des possibilités de l’IA.

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Si nous avons suscité votre curiosité et que vous souhaitez comprendre toute la portée de l'IA générative et son impact sur votre entreprise, nous vous proposons une solution supplémentaire. Présentation d'experts à. Demande de renseignements à : redaktion@developmentscout.com

plus d'informations : https://smc.meta-twin-peter.business

Foire aux Questions

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative aussi IA générative, signifie intelligence artificielle générative. Il s'agit d'un type d'IA permettant de générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images ou de la musique. Contrairement à d’autres formes dans lesquelles les fonctions de l’IA sont conçues pour effectuer des tâches spécifiques ou résoudre des problèmes, l’intelligence artificielle générative se spécialise dans la créativité d’une part et dans le développement de nouvelles idées d’autre part.

Fondamentalement, l'IA générative fonctionne sur la base de ce qu'on appelle les réseaux de neurones, qui sont formés sur de grandes quantités de données. Ces réseaux apprennent à reconnaître des modèles et des connexions dans les données et peuvent ensuite générer indépendamment un nouveau contenu similaire à ces modèles (apprentissage profond).

Un exemple d'IA générative est un Générateur de texte, capable d'écrire des articles, des histoires ou même des livres entiers. Le générateur analyse une grande quantité de texte avec un vocabulaire étendu et en apprend comment créer des phrases et des paragraphes significatifs et bien formulés. Sur cette base, il peut alors générer de manière autonome de nouveaux textes similaires au style et à la structure des textes analysés.

L’IA générative a le potentiel d’avoir un impact sur de nombreux domaines de la vie et du travail. Par exemple, il pourrait être utilisé dans l’art pour générer de nouveaux morceaux de musique ou de nouvelles peintures. En médecine, cela pourrait aider à développer de nouveaux médicaments ou à analyser des données médicales. Et en entreprise, l’intelligence artificielle générative pourrait être utilisée dans le développement de nouvelles idées commerciales ou soutenir l’optimisation des processus.

Quels modèles d’IA générative existe-t-il ?

Il existe différents types de modèles d’IA génératifs, chacun destiné à des applications d’IA spécifiques. Voici quelques exemples marquants d’un modèle d’IA générative :

• GPT-3 et GPT-4 (OpenAI) sont des modèles de langage avancés utilisés pour la génération et la compréhension de textes.
• DALL-E (OpenAI) est spécialisé dans la génération d'images à partir de descriptions textuelles.
• Deepfakes est une technologie utilisée pour créer de fausses vidéos et fichiers audio convaincants en imitant des visages et des voix.
• Wavennet (Deepmind) est un modèle permettant de générer une sortie vocale naturelle.
• BERT (Google) est un modèle de traitement linguistique utilisé dans la recherche et d'autres applications.

ChatGPT est-il une IA générative ?

Ja, ChatGPT est une forme d'IA générative. Il s'agit d'un modèle de langage basé sur le GPT (Generative Pre-trained Transformer) et est capable de générer du texte de type humain. ChatGPT a été formé avec de grandes quantités de données textuelles et peut désormais répondre à des questions ou générer des textes de manière indépendante.

Quels sont les 4 types d’intelligence artificielle ?

Il existe de nombreux types d’intelligence artificielle (IA), dont la classification dépend de la manière dont vous définissez les critères de distinction. Cependant, quatre étapes peuvent être grossièrement distinguées :

1. IA réactive

Ce type d’IA repose sur des règles et des algorithmes prédéfinis. Elle peut réagir à certaines situations, mais elle a pas de mémoire ou la compréhension du contexte. L’intelligence artificielle réactive peut bien accomplir des tâches spécifiques, mais elle ne peut pas apprendre de nouvelles informations ni se souvenir des expériences passées.

2. IA cognitive limitée

Ce type d'IA peut aller au-delà des règles prédéfinies et s'appuyer sur Expériences apprendre. Elle peut reconnaître des modèles et prendre des décisions, mais elle a toujours ses limites. L’IA cognitive limitée peut être utilisée dans certains domaines tels que la reconnaissance vocale ou la reconnaissance d’images, mais elle ne peut pas atteindre une intelligence globale de type humain.

3. Intelligence générale artificielle (AGI)

L'AGI est une forme d'IA capable d'effectuer un large éventail de tâches et intelligence humaine atteindre. AGI peut apprendre à se souvenir des expériences passées, à traiter de nouvelles informations et à résoudre des problèmes complexes. Cependant, ce type d’intelligence artificielle n’est pas encore totalement développé et reste un défi pour la recherche.

4. Superintelligence

La superintelligence en est une forme hypothétique d'IA qui dépasse de loin l'intelligence d'un cerveau humain. Ce type d’IA serait capable de résoudre des problèmes complexes, de générer de nouvelles connaissances et de se développer davantage. Cependant, la superintelligence est encore loin et reste un sujet de spéculation et de débat.

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