9 études de cas intéressantes de marques mondiales utilisant des LLM et l'IA générative

By Olga Rotanenko, Commercial Director at Mindy Support

Les entreprises utilisent une technologie d’IA de pointe pour devancer leurs concurrents. Ils améliorent le service client, révolutionnent la production de contenu et simplifient l'analyse de données complexes.

Cet article examine des exemples réels d'IA générative et des études de cas sur la manière dont les grandes entreprises utilisent les LLM et IA générative dans leur travail pour trouver de nouvelles idées, augmenter la productivité et grandir.

Exemples concrets de LLM et d'IA générative en action :

Le parcours d'Amazon vers un service client amélioré

Amazon, un géant du monde du e-commerce connu de tous, y compris des enfants, ne se limite pas au shopping. C'est également un leader dans l'utilisation de technologies de pointe telles que les grands modèles linguistiques (LLM). En tirant parti de la technologie LLM, les chatbots d'Amazon peuvent comprendre et traiter le langage naturel, fournissant ainsi aux clients des réponses rapides et pertinentes à leurs questions et préoccupations. Cette intégration a permis d'améliorer la satisfaction des clients, car les problèmes sont résolus plus rapidement et avec plus de précision.

\Amazon reconnaît l'importance des agents humains dans la gestion de problèmes complexes ou nuancés que l'IA ne comprend peut-être pas entièrement. Cette approche hybride combine les atouts de l’IA et de l’intelligence humaine, garantissant un fonctionnement du service client équilibré et efficace.

Technologie utilisée : Amazon Lex

Le marketing innovant de Coca-Cola

Passons à l'une des marques les plus emblématiques, Coca-Cola, qui a toujours donné la priorité à ses efforts marketing. En intégrant des modèles linguistiques avancés tels que GPT-4, l'entreprise a été en mesure de créer une gamme diversifiée de contenus de haute qualité, depuis des publications attrayantes sur les réseaux sociaux jusqu'à des textes marketing convaincants et des articles informatifs. La capacité de GPT-4 à générer du texte de type humain permet à Coca-Cola de maintenir une voix de marque cohérente et authentique sur plusieurs plateformes.

\Au-delà de la création de contenu, Coca-Cola a utilisé GPT-4 pour obtenir des informations précieuses sur les préférences des consommateurs et les tendances du marché. En analysant de grandes quantités de données et en générant des rapports complets, GPT-4 aide l'entreprise à comprendre les tendances émergentes et les changements de comportement des consommateurs.

Technologie utilisée : GPT-4 d'OpenAI

La révolution de l'analyse des données de JPMorgan Chase

JP Morgan Chase a utilisé efficacement IBM Watson pour améliorer la précision et l'efficacité de ses opérations financières, conduisant à des améliorations significatives des performances et de la satisfaction des clients.

Par exemple, le traitement du langage naturel (NLP) de Watson permet à la banque d'analyser rapidement de grandes quantités de données non structurées, telles que des documents juridiques et des rapports financiers, avec une grande précision. Cette automatisation réduit non seulement le temps nécessaire au traitement d'informations complexes, mais minimise également le risque d'erreur humaine, garantissant ainsi des résultats plus précis et plus fiables.

De plus, JP Morgan Chase a fait appel à IBM Watson pour renforcer ses systèmes de gestion des risques et de détection des fraudes. Les algorithmes d'apprentissage automatique de Watson analysent en permanence les données transactionnelles et identifient des modèles inhabituels pouvant indiquer une activité frauduleuse.

Technologie utilisée : IBM Watson

Les recommandations personnalisées de Netflix

Y a-t-il des amateurs de Netflix ici ? Imaginez-vous allongé sur le canapé avec des collations et profitant de vos séries et films préférés. Netflix prend vos préférences au sérieux et utilise une technologie avancée pour améliorer son système de recommandation. En analysant de nombreuses données utilisateur, telles que l’historique de visionnage et les modèles d’interaction, Netflix acquiert une compréhension approfondie des goûts individuels. Cela leur permet de suggérer un contenu qui correspond étroitement à vos intérêts uniques, améliorant ainsi votre expérience et votre satisfaction globales. Cette approche personnalisée non seulement maintient l'engagement des téléspectateurs, mais les aide également à découvrir de nouveaux contenus qu'ils n'auraient peut-être pas trouvés par eux-mêmes.

Technologie utilisée : algorithmes de recommandation propriétaires améliorés par des LLM comme BERT.

Le système de recommandation musicale de Spotify

Admettez-le, vous êtes un utilisateur de Spotify ou d'Apple Music. Je vais vous confier un secret : je suis une fille Spotify. Comme Netflix, Spotify exploite les grands modèles de langage (LLM) pour améliorer ses fonctionnalités de recommandation musicale et de découverte. En analysant les habitudes d'écoute des utilisateurs, les listes de lecture et les interactions avec la plateforme, ces modèles permettent à Spotify de comprendre les préférences musicales individuelles et de prédire quelles chansons ou quels artistes les utilisateurs apprécieront. Cette approche personnalisée présente non seulement aux utilisateurs de nouvelles musiques qu'ils pourraient aimer, mais les maintient également en contact avec la plateforme. C'est comme avoir un DJ personnel qui sait exactement ce que vous voulez entendre, avant même que vous le fassiez.

Technologie utilisée : modèles d'IA propriétaires et systèmes basés sur BERT

Personnalisation du contenu du New York Times

Le New York Times, l'un des principaux médias mondiaux, utilise l'IA générative pour optimiser ses stratégies publicitaires. Cette technologie permet aux annonceurs de maximiser leur impact en suggérant les meilleurs emplacements pour les campagnes publicitaires en fonction du message publicitaire. Il permet également d'identifier et de cibler des publics de niche qui étaient auparavant difficiles à atteindre, garantissant ainsi une approche marketing plus précise et plus efficace. En affinant la segmentation de l'audience et le placement des publicités, cet outil d'IA améliore non seulement les performances des campagnes, mais augmente également le retour sur investissement pour les annonceurs. Cette innovation démontre

Technologie utilisée : GPT-3 d'OpenAI

Campagnes publicitaires du Super Bowl

« Si peu importe qui GAGNE ou perd, alors pourquoi gardent-ils SCORE ? » Cette célèbre citation de Vince Lombardi, l'un des plus grands entraîneurs américains, illustre parfaitement l'esprit de compétition qui maintient le Super Bowl au sommet du divertissement sportif. Avec des millions de téléspectateurs, le Super Bowl est une mine d’or de données. L'IA générative peut analyser cette grande quantité de données sur les téléspectateurs pour créer des publicités hautement ciblées qui trouvent un écho auprès de différents segments d'audience en fonction de leurs préférences et de leurs comportements. Cette technologie améliore non seulement la pertinence et l'impact des publicités, mais aide également les marques à se connecter plus profondément avec leur public. À mesure que le Super Bowl évolue, les outils et les stratégies qui en font une puissance marketing évoluent également.

Technologie utilisée : divers LLM pour la création et l'analyse de contenu

Watson d'IBM dans le domaine de la santé

Dans le secteur de la santé, IBM Watson utilise des modèles de langage étendus (LLM) pour révolutionner l'aide à la décision clinique. En analysant de grandes quantités de littérature médicale et de données sur les patients, Watson fournit des diagnostics et des recommandations de traitement fondés sur des preuves. Cette technologie avancée d’IA aide les professionnels de la santé à prendre des décisions plus éclairées, à améliorer les résultats pour les patients et à rationaliser le processus de diagnostic. De plus, Watson peut identifier les tendances et modèles émergents en matière de soins de santé, contribuant ainsi à la détection précoce et à la prévention des maladies.

Technologie utilisée : IBM Watson Health

Tirer parti de la technologie de pointe pour réussir avec les LLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) utilisent une gamme de technologies et de techniques. Voici un résumé de quelques technologies clés impliquées :

1. Deep Learning : la technologie de base derrière les LLM. Ces modèles utilisent des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches pour traiter et générer du texte.
2. Transformateurs : un type d'architecture de réseau neuronal introduit par Vaswani et al. dans l'article « L'attention est tout ce dont vous avez besoin ». Les transformateurs sont cruciaux pour gérer les dépendances à longue portée dans le texte et constituent la base de nombreux LLM.
3. Mécanisme d'attention : un composant des transformateurs qui aide le modèle à se concentrer sur différentes parties du texte d'entrée lors de la génération ou de la compréhension du langage.
4. Pré-formation et mise au point :
   • Pré-formation : les LLM sont initialement formés sur un vaste corpus de données textuelles pour apprendre les modèles linguistiques généraux.
   • Affinement : après la pré-formation, les modèles sont ensuite formés sur des ensembles de données spécifiques pour se spécialiser dans certaines tâches ou domaines.
5. Tokenisation : processus de décomposition du texte en unités plus petites (jetons) que le modèle peut traiter. Des techniques telles que Byte Pair Encoding (BPE) ou WordPièce sont souvent utilisées.
6. Techniques de traitement du langage naturel (NLP) : diverses techniques et algorithmes utilisés pour traiter et comprendre le langage humain, notamment l'analyse syntaxique, le marquage de parties du discours et la reconnaissance d'entités nommées.
7. Métriques d'évaluation : des mesures telles que la perplexité, le score BLEU et d'autres sont utilisées pour évaluer les performances des modèles de langage.
8. Mécanismes d'éthique et de sécurité : technologies et lignes directrices garantissant que les modèles sont utilisés de manière responsable et éthique, y compris des mécanismes visant à prévenir les résultats nocifs.

Conclusion

Vous pouvez déjà constater à quel point les LLM font des vagues dans le monde entier et, demain, ils deviendront encore plus intégrés à mesure que les grandes entreprises les adopteront pour intensifier leurs efforts. Des chatbots d'Amazon améliorant le service client au contenu créatif de Coca-Cola et à l'optimisation financière de JP Morgan Chase avec IBM Watson, ces technologies stimulent l'innovation et l'efficacité. Les recommandations personnalisées de Netflix et les rapports automatisés de Salesforce démontrent l'impact de l'IA sur les expériences et analyses personnalisées. À mesure que de plus en plus d'entreprises adoptent ces outils, elles affinent non seulement leurs opérations, mais établissent également de nouvelles normes pour le succès de l'IA. Les principaux points à retenir soulignent la nécessité d’un apprentissage continu, d’une collaboration homme-IA et de pratiques éthiques, ouvrant ainsi la voie à de futures percées.

Par Olga Rotanenko

Directeur Commercial chez Mindy Support