L'IA générative pour améliorer les compétences des collaborateurs
L'Intelligence artificielle générative est le protagoniste d'une importante phase de transformation, prête à révolutionner notre façon de travailler et à apporter des améliorations tangibles que de nombreuses entreprises connaissent déjà. Selon LinkedIn, le marché mondial de l’IA générative atteindra 257 milliards de dollars d’ici 9 ans, un chiffre 20 fois supérieur à celui enregistré en 2022, soit 11 milliards de dollars. Une étude Ambrosetti souligne cependant qu'en Italie, l'exploitation de cette technologie pourrait générer jusqu'à 312 milliards d'euros de valeur ajoutée chaque année (environ 18% du PIB). C’est pour cette raison que de plus en plus d’entreprises adoptent l’IA générative, désireuses d’exploiter son potentiel de transformation. Ces innovations génèrent une multitude d’avantages, notamment une productivité accrue, une plus grande attraction et rétention des talents, ainsi que des processus commerciaux et décisionnels simplifiés.
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L'IA générative pour améliorer les compétences des collaborateurs
Les entreprises peuvent bénéficier de l’IA Générative, notamment dans le secteur RH. Les recruteurs peuvent utiliser cette technologie pour rationaliser le processus d'attraction de talents en minimisant les erreurs. Notre modèle recrutementpar exemple, qui a traité l'année dernière plus de 41 millions de candidatures dans le monde, peut aider les recruteurs à réduire considérablement le temps consacré à des tâches telles que la création de descriptions de poste, grâce aux informations disponibles au sein de la plateforme, notamment les exigences en matière d'heures de travail, les paramètres salariaux et les données historiques.
Par ailleurs, les responsables RH peuvent être en mesure d'anticiper les situations à risque potentielles en identifiant les premiers signes d'une démission imminente. Des données complètes sur les employés vous permettent d'évaluer des facteurs tels que la proximité du lieu de travail, l'adéquation du salaire, les performances, les absences et l'implication dans les initiatives de l'entreprise. En identifiant et en traitant de manière proactive les problèmes potentiels, les professionnels des ressources humaines peuvent réduire le roulement du personnel, les coûts d'embauche et intégrationet maintenir l'efficacité du développement des talents.
Enfin, Generative AI permet de créer du contenu textuel en peu de temps, de générer des codes et des algorithmes pour le développement d'applications RH et financières et d'élaborer rapidement des business plans. L'intégration avec l'intelligence artificielle conversationnelle améliore encore l'expérience utilisateur, permettant aux utilisateurs de consulter des applications, des sites Web et des plateformes de manière plus intelligente et plus immédiate.
Une base de données importante
Les modèles d’IA de base (à usage général), qui ont récemment été sous le feu des projecteurs, sont conçus pour résoudre un large éventail de problèmes en utilisant une énorme quantité de données. Cependant, ce vaste ensemble de données peut varier en qualité et en provenance, ce qui entraîne des problèmes tels que des variations erratiques, des inexactitudes, des problèmes de sécurité ou des violations de propriété intellectuelle. Notre approche de l'IA générative est très différente : nous donnons la priorité à des modèles ciblés et spécifiques à un domaine et plaçons la qualité des données avant tout pour fournir des résultats auxquels les clients peuvent avoir confiance. Une distinction clé est que tous les clients opèrent sur la même version de la plateforme, y compris le modèle et la structure des données. Nous comptons plus de 60 millions d’utilisateurs qui génèrent près de 630 milliards de transactions chaque année, un chiffre qui ne cesse de croître. Avec la permission des clients, nous exploitons ces données comme base de nos capacités d'IA générative. Ce vaste ensemble de données de haute qualité nous permet de créer des modèles qui génèrent systématiquement des résultats précis, significatifs et fiables pour les RH et la finance.
De plus, nous utilisons la même stratégie de plate-forme pour le développement et le déploiement de l'intelligence artificielle générative que pour d'autres technologies d'IA et de ML. Cela nous permet d'intégrer efficacement les technologies émergentes, telles que les modèles de base, pour développer de nouvelles fonctionnalités rapidement et facilement, tout en conservant une expérience cohérente dans l'ensemble de l'écosystème. Cela nous permet également de rester à l’avant-garde du paysage de l’IA en évolution rapide en adoptant rapidement de nouveaux modèles.
Un dernier aspect, non moins important, concerne notre approche de l'IA Générative, qui se distingue en outre par sa position hybride et indépendant du fournisseur. Nous développons non seulement nos propres modèles linguistiques spécifiques à un domaine, mais nous collaborons également avec plusieurs fournisseurs tiers de premier plan pour créer des modèles combinés ou d'ensemble. Cette approche nous permet d'exploiter les meilleures technologies disponibles, offrant à nos clients des solutions performantes, pratiques et fiables.
Promouvoir le développement et l’utilisation responsables de l’IA générative
Notre objectif principal est de promouvoir l’utilisation sûre, éthique et transparente de l’intelligence artificielle générative dans le monde. En 2023, selon Assintel, un tiers des entreprises italiennes ont décidé d'investir dans l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, convaincues que ces technologies respectent les réglementations sur la confidentialité des données. Poursuivant cet engagement, en plus d'établir des partenariats solides au sein de l'Union européenne, nous évaluons toutes nos innovations à travers un processus d'évaluation des risques accessible aux chefs de produits, selon notre programme. Intelligence Artificielle Responsable (RAI).
À cet égard, nous avons également publié un livre blanc intitulé « Favoriser l’innovation grâce à une gouvernance responsable de l’IA », qui met en évidence la nécessité d’un contrôle humain constant sur tous les résultats produits par l’IA générative. Cet élément essentiel souligne que ces avancées ne visent pas à remplacer le travail humain, mais plutôt à soutenir et à valoriser les compétences et l’expertise des professionnels.