Comment utiliser l'intelligence artificielle pour booster le succès de votre startup

Les meilleurs fondateurs de startups osent innover. Ils ont un œil attentif sur les technologies émergentes et leur potentiel non seulement d'augmenter la proposition de valeur de leur entreprise, mais aussi d'améliorer la vie de leurs clients. Vous savez déjà que l'intelligence artificielle est l'une de ces technologies critiques et qu'elle peut être une aubaine majeure pour votre entreprise. La prochaine étape consiste à trouver des moyens d'intégrer l'IA pour booster le succès de votre startup.

Explorons quelques méthodes éprouvées, rentables et efficaces d'application de l'IA à votre entreprise.

Associez l'IA aux besoins réels de l'entreprise

Avec des pressions aussi élevées pour les propriétaires de startups pour suivre l'évolution des tendances technologiques, la peur de manquer quelque chose peut être intense. Les propriétaires d'entreprise se démènent souvent pour mettre en œuvre la technologie sans réfléchir attentivement aux besoins auxquels ils répondent. Dans ce contexte, cela se traduit par des entreprises qui intègrent l'IA pour l'IA.

En conséquence, ces entreprises ne réalisent jamais vraiment le plein potentiel de la technologie au profit de leur marque. Bien qu'ils puissent réaliser des gains à court terme en introduisant l'IA, ils perdent le jeu à long terme en ne répondant pas à des objectifs spécifiques et aux besoins du marché. Certaines questions que les startups devraient se poser avant d'intégrer l'IA dans leur entreprise sont :

• Comment l'IA peut-elle nous aider dans nos opérations quotidiennes ?
• L'IA peut-elle être utilisée pour aider notre public cible à résoudre ses problèmes ?
• Comment exactement l'IA augmentera-t-elle notre proposition de valeur ?
  

La seule façon d'avancer est de comprendre le problème commercial que vous souhaitez résoudre à l'aide de l'IA et de définir des objectifs clairs et réalistes. Ce n'est qu'alors que vous pourrez comprendre le type d'investissement que nécessitera l'introduction de l'IA dans votre startup, et que votre équipe de développement sera en mesure de trouver l'approche technologique la plus efficace pour atteindre vos objectifs.

Se tourner vers le conseil en IA est un moyen de résoudre ce problème. Les startups qui réussissent font appel à des experts qui ont une expérience technique et commerciale dans la mise en œuvre de projets d'IA et peuvent trouver la meilleure solution à l'intersection des besoins du marché, des objectifs commerciaux et des capacités techniques.

Utiliser des services tiers et des modèles préformés

Vous pensez peut-être que pour que l'IA fonctionne au mieux, elle nécessite des modèles personnalisés. Et oui, pour certaines applications, de nouveaux modèles doivent être formés pour accomplir certaines tâches. Cela s'applique à des cas uniques où certains problèmes inhabituels sont résolus. Le développement de modèles personnalisés implique également des données uniques.

Mais pour de nombreuses tâches, un modèle pré-formé peut très bien fonctionner. Les modèles pré-formés coûtent beaucoup moins cher en fonction de votre cas d'utilisation. Les propriétaires de startups expérimentés voient la valeur des modèles pré-formés et savent comment faire preuve de créativité et réfléchir à des façons d'utiliser ces modèles avant de recourir à la création de quelque chose d'entièrement nouveau.

Il existe deux types de modèles d'IA pré-formés qui peuvent être utiles aux startups : les modèles standard pré-formés et les modèles de base.

Modèles standard pré-formés

Comme le dit le proverbe, il ne faut pas essayer de réinventer la roue. Il en va de même pour les modèles de formation d'IA. Si quelqu'un avant vous a proposé une méthode efficace pour que l'IA détecte des objets, il n'est pas nécessaire de recréer ce modèle. Vous pouvez simplement l'ajuster avec vos données.

Les modèles pré-entraînés peuvent également être affinés en fonction de la sortie souhaitée pour l'entreprise, afin qu'ils puissent être adaptés à votre cas d'utilisation spécifique si nécessaire. Il est préférable que cela soit fait par des scientifiques des données qui peuvent comprendre le fonctionnement du modèle et comment l'affiner pour obtenir les meilleurs résultats.

Modèles de fondation

Ces nouveaux modèles d'IA utilisent d'énormes ensembles de données pour la formation. ChatGPT est l'un de ces modèles de base, et comme vous l'avez probablement vu, bien qu'il s'agisse d'un modèle pré-formé, il peut s'adapter à un large éventail de tâches en aval avec peu de réglages.

Les modèles de base ne se limitent pas au texte. Il existe des modèles conçus pour fonctionner avec le son, les images et même la vidéo. À mesure que les modèles de base se développent, l'accès à des implémentations d'IA de haute qualité devient plus facile. Ces modèles sont souvent accessibles via des API. Ces API fournissent aux clients de puissants modules d'apprentissage automatique déjà prêts à l'emploi.

Cela peut vous faire économiser de l'argent sur le développement et le déploiement de vos propres solutions d'IA. Cependant, il est important de reconnaître les risques liés au fait qu'une autre entreprise héberge des solutions d'IA critiques.

Certaines applications potentielles qui pourraient utiliser des services d'IA tiers prêts à l'emploi incluent :

• OCR : extrayez des informations de documents, comme des numéros de carte de crédit, des noms de clients, des adresses, etc.
• Speech-to-text : les services de reconnaissance vocale peuvent aider les salles d'audience, les cadres de bureau et les services de streaming vidéo.
• Biométrie : les services d'authentification et de vérification qui utilisent des API d'IA vous permettent d'implémenter facilement la sécurité biométrique dans votre application/service avec peu de tracas.

De telles solutions peuvent souvent suffire pour le développement d'une startup à un stade précoce. Lorsque vous utilisez des services tiers et des modèles pré-formés, il vous suffit de trouver des développeurs capables d'intégrer efficacement ces solutions et de les personnaliser si nécessaire.

Intégrez l'IA dans votre stratégie marketing

Le riche potentiel de l'IA pour la génération de contenu et l'évaluation des données d'audience en fait un outil puissant pour la stratégie marketing de votre startup. Il existe un certain nombre d'exemples de la manière dont les marques exploitent avec succès l'IA pour leur marketing . Même si ces exemples incluent de grandes marques, ils peuvent vous conduire à de nouvelles idées personnalisées pour votre startup.

Informations sur les clients : l'IA est un outil puissant pour le traitement des données. Coca-Cola utilise des algorithmes d'intelligence artificielle dans des distributeurs automatiques pour collecter des données sur les clients à utiliser pour un futur marketing personnalisé.

Assistance virtuelle : certaines marques comme Sephora utilisent l'IA pour se connecter avec leurs clients et les aider à trouver ce dont ils ont besoin. L'assistant virtuel AI de Sephora sur leur boutique en ligne permet aux clients de poser des questions et d'obtenir des suggestions personnalisées lors de leurs achats.

Création de contenu : de nombreuses marques exploitent le potentiel de création de contenu de l'IA. En générant et en optimisant des titres, des légendes, des résumés et même des articles ou des vidéos entiers, les startups peuvent considérablement rationaliser le processus de création de leur contenu marketing. Le Washington Post utilise Heliograf , un outil d'écriture basé sur l'IA, pour créer des nouvelles et des mises à jour sur les sports, les élections et la météo.

Prévision des ventes : l'IA peut aider les entreprises à prévoir les tendances des ventes au fil du temps. Cela permet aux entreprises de se préparer à des vagues de ventes grâce à des stratégies de marketing ciblées améliorées. De nombreuses entreprises de vente au détail comme Walmart utilisent l'IA pour prévoir les ventes ou les fluctuations de la demande.

Il existe de nombreuses autres opportunités pour l'IA de faire la différence dans le marketing de votre entreprise. Faites preuve de créativité et réfléchissez bien à la manière dont le potentiel de l'IA peut vous être bénéfique, à vous et à vos clients.

Les défis de l'adoption de l'IA et les moyens de les surmonter

La mise en œuvre de l'IA n'est pas sans défis. Cependant, les bons propriétaires de startups savent que les défis doivent être surmontés pour que leur entreprise résiste à l'épreuve du temps. Certains des principaux défis impliqués sont la collecte de données, la qualité et la dégradation de l'IA.

Collecte de données

Tout propriétaire de startup expérimenté avec l'IA sait que le goulot d'étranglement le plus important de l'IA est la qualité des données. S'assurer que ces données sont exactes, complètes et cohérentes est essentiel au succès d'un projet d'IA. Pour les nouveaux projets, cela peut rapidement devenir coûteux et difficile à entretenir.

Dans certains cas, les entreprises peuvent former des modèles d'IA avec des données existantes qu'elles ont déjà collectées. Cela peut suffire ou nécessiter des recherches supplémentaires. Dans d'autres cas, des systèmes de surveillance entièrement nouveaux pourraient être nécessaires pour recueillir les données requises. Ces situations sont appelées « auto-collecte », où vous collectez vous-même les données pour les mettre en œuvre pour la formation du modèle.

Cependant, ce ne sont pas les seules méthodes d'acquisition de données utiles pour l'IA. Voici quelques alternatives :

• Données synthétiques : simuler des ensembles de données réels dans un logiciel. Unity et Unreal Engine peuvent être utilisés pour générer des données. Si les données sont suffisamment réalistes, les résultats seront comparables aux ensembles du monde réel.
• Achat de données : il est possible, selon votre situation, que quelqu'un d'autre ait déjà effectué le travail de conservation d'ensembles de données précieux. Si cette option est disponible, évaluez les coûts de le faire vous-même par rapport à l'achat des données.
• Sous-traitez la création d'ensembles de données : les entreprises peuvent commander la création d'ensembles de données à d'autres entreprises. Par exemple, Amazon Mechanical Turk vous permet de collecter des ensembles de données en crowdsourcing.
• Scraping Web : bien que controversés en raison de la confidentialité, du consentement et des droits de propriété intellectuelle, il est indéniable que les ensembles de données créés par le biais du scraping Web ont créé certains des modèles d'IA les plus puissants au monde, comme ChatGPT.

Qualité des données

Chaque ensemble de données aura une certaine marge d'erreur. Certains noms peuvent être mal orthographiés. Certains numéros de téléphone peuvent avoir un indicatif de pays principal, d'autres non. Certains champs peuvent être laissés vides. Il existe de nombreuses raisons différentes pour lesquelles ces erreurs peuvent se produire. Si plus de la moitié d'un ensemble de données est truffé d'erreurs, il ne conviendra pas à de nombreuses tâches avec l'IA. En fait, cela pourrait être plus blessant qu'utile.

La majorité des problèmes associés aux problèmes de qualité des données peuvent être attribués à la pratique et à la procédure. Les experts en développement d'applications d'IA et les équipes de science des données savent comment aborder ces problèmes. L'amélioration de la qualité des données est nécessaire pour former l'intrant le plus pertinent avant les étapes de développement.

Dégradation de l'IA

Au fil du temps, les modèles d'IA perdent en performances. La raison en est que les données utilisées par le modèle deviendront obsolètes avec le temps. De nouvelles données sont nécessaires pour combler les lacunes qui apparaîtront depuis la création de l'IA. Les propriétaires de startups doivent anticiper pour résoudre ce problème en permanence, ou ils doivent prévoir de créer un modèle entièrement nouveau en cas de besoin.

Cependant, certaines entreprises utilisent des modèles qui expirent en semaines, voire en jours. Certains des modèles les plus volatils sont utilisés pour la prévision de la demande ou les prévisions du cours des actions. On dit que ces tâches ont un taux élevé de dégradation du modèle. Pour aborder ce problème, les entreprises devraient envisager d'automatiser la collecte et l'approvisionnement des données. Cela implique un écosystème séparé où votre modèle d'IA peut obtenir des données pour le recyclage tout en fonctionnant dans un environnement de production.

Aborder la dégradation des données et d'autres défis liés à l'adoption de l'intelligence artificielle est une partie essentielle de votre travail si vous décidez de connecter votre startup à l'IA. Les ingénieurs en intelligence artificielle et les experts MLOps vous aideront à définir la bonne infrastructure pour votre modèle d'apprentissage automatique, qui sera capable de surveiller automatiquement la qualité des données et les performances du modèle, puis de réagir rapidement (reconstruire le modèle).

La prochaine étape pour les startups

Les propriétaires de startups doivent d'abord réfléchir à la manière dont l'IA leur sera bénéfique et réfléchir attentivement à la manière d'intégrer la technologie à leur modèle commercial. Ensuite, ils devraient commencer à proposer des idées sur la façon de mettre en œuvre l'IA en fonction de ces objectifs commerciaux.

Dans la plupart des cas, les startups seront à court de données nécessaires pour que leurs solutions d'IA fonctionnent au mieux. Cela peut être attribué au fait que l'entreprise est jeune ou que son cas d'utilisation est unique.

Que vous décidiez d'utiliser des sources de données alternatives ou que vous commenciez à les générer vous-même, le meilleur retour sur investissement sera de contacter des consultants en IA qui ont de l'expérience dans le domaine. Ils savent comment collecter, conserver et mettre en œuvre des données de formation dans des modèles d'IA. Ils peuvent également proposer des plans pour mettre à jour le modèle en fonction de son niveau de dégradation. Les bons experts pourront également travailler avec vous pour s'assurer que votre produit est développé tout en préservant vos droits de propriété intellectuelle.

Quelle que soit l'approche que vous choisissez, vous devez vous rappeler que l'IA n'est pas magique et que toutes les idées doivent être réalisables avec les technologies existantes. Donc, pour vraiment booster le succès de votre startup avec l'IA, vous devez trouver la meilleure façon de la mettre en œuvre et les bonnes personnes pour vous aider dans cette tâche.

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