Comment Former l’IA pour les Entreprises : 3 Conseils et Étapes Clés

Donna-Marie Bohan
Donna-Marie Bohan
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Le potentiel de transformation de l’intelligence artificielle (IA) est un sujet qui continue d’imprégner le monde des affaires. Mais il est juste de dire que tous les projets d’IA ne sont pas créés égaux. La raison en est simple : derrière tout système d’IA puissant se cache un processus rigoureux appelé “formation à l’IA”.

Cet article explique ce que signifie former une IA pour l’entreprise, ce qu’implique la formation de l’IA et pourquoi elle est importante, et présente les meilleures pratiques pour la formation de l’IA. Poursuivez votre lecture pour vous lancer dans la formation à l’IA !

Qu’est-ce que la formation d’une IA ?

La formation d’une IA consiste à lui apprendre à interpréter correctement les données et à en tirer des enseignements afin d’exécuter une tâche avec précision. Au fond, la formation d’une IA est similaire à la manière dont les humains apprennent par l’expérience. Imaginez qu’un enfant apprenne à reconnaître différents animaux. En lui montrant différents exemples, il apprend à les différencier. De même, un système d’IA peut être entraîné avec plusieurs images d’animaux différents et apprendre à reconnaître les caractéristiques distinctives de chacun d’entre eux.

Dans un contexte professionnel, les données utilisées pour former l’IA peuvent aller des interactions avec les clients et des chiffres de vente à des ensembles de données plus complexes tels que les tendances du marché ou le comportement des utilisateurs sur les plateformes numériques.

Alors, pourquoi une entreprise voudrait-elle former une IA ? Tout d’abord, chaque entreprise est unique, et en formant l’IA à vos données spécifiques, elle comprendra mieux les particularités de votre entreprise et s’y adaptera. Une IA bien formée aide également les entreprises à améliorer la prise de décision afin de réduire les coûts et de stimuler l’efficacité opérationnelle et la croissance. En outre, l’IA peut être entraînée à comprendre le comportement des clients, ce qui conduit à des expériences client plus améliorées et personnalisées, ainsi qu’à des stratégies de merchandising e-commerce optimisées.

Voyons plus en détail certains des avantages de la formation des modèles d’IA.

Making the most of AI in omnichannel marketing

Tonalité de la voix de l’IA

Plus récemment, l’essor de l’IA générative a suscité des inquiétudes quant aux textes marketing qui paraissent génériques, hors marque et sans originalité. Mais l’IA peut être entraînée à saisir les nuances de la voix de votre marque, ce qui garantit une représentation cohérente et unique de la marque sur toutes les plateformes. Qu’un client lise le contenu d’un site web ou des communications par e-mail, l’IA du ton de la voix facilite une expérience client cohérente et alignée.

En alimentant un système d’IA avec du contenu et des directives spécifiques à la marque, et en affinant continuellement ses résultats, les entreprises peuvent s’assurer que leurs outils d’IA, en particulier les chatbots, résonnent avec la voix de la marque, ce qui rend les engagements plus authentiques et plus conformes à la marque. Cette cohérence renforce non seulement l’identité de la marque, mais favorise également la confiance et un sentiment de familiarité chez les clients.

Personnalisation de l’IA sur les sites web

Entraîner l’IA à personnaliser l’expérience d’un utilisateur sur un site Web peut améliorer considérablement les taux d’engagement et de conversion. En analysant le comportement individuel de l’utilisateur, ses préférences et ses interactions passées, l’IA peut élaborer des recommandations de produits et des offres personnalisées, et même ajuster le texte du site Web pour qu’il ait une résonance plus personnelle avec l’utilisateur. Cette approche personnalisée rend non seulement la navigation plus pertinente et plus attrayante pour les visiteurs, mais favorise également un lien plus profond entre la marque et ses clients. La mise en œuvre d’une telle personnalisation implique de collecter et de traiter les données des utilisateurs, d’affiner les algorithmes d’IA en fonction du retour d’information et de mettre à jour en permanence le système pour l’adapter à l’évolution des préférences et des comportements des utilisateurs.

Optimisation de l’heure d’envoi

Entraîner l’IA à automatiser l’envoi d’e-mails et de messages marketing à des heures optimales à des segments d’audience spécifiques peut considérablement stimuler les taux d’engagement et de conversion. En analysant le comportement des utilisateurs, les données relatives aux fuseaux horaires et les mesures d’engagement précédentes, l’IA peut déterminer les moments les plus efficaces pour atteindre chaque segment d’audience. Cela garantit que les messages sont non seulement opportuns, mais aussi pertinents, ce qui conduit à plus d’e-mails ouverts et d’actions positives de la part des utilisateurs.

Pour mettre cela en œuvre, les entreprises devraient alimenter le système d’IA avec des données d’engagement historiques, affiner continuellement ses prédictions en fonction des nouvelles interactions et l’intégrer de manière transparente à leur plateforme de marketing par e-mail pour garantir des communications cohérentes et efficaces.

How to harness AI for more engaging SMS campaigns

Comment apprendre à former l’IA ?

Naviguer dans le monde de l’IA peut sembler décourageant, surtout lorsqu’il s’agit de former ces esprits numériques. Si vous souhaitez exploiter la puissance de l’IA, vous devez comprendre certains éléments fondamentaux. Dans cette section, nous examinerons les fondements de la formation à l’IA, notamment les données essentielles requises, les subtilités du développement de modèles d’IA et d’apprentissage automatique, le matériel et les logiciels qui alimentent le processus, ainsi que le rôle des développeurs d’IA dans la mise en œuvre de ces systèmes sophistiqués.

Des données pour former l’IA

Comme le dit le vieil adage de l’informatique : les déchets entrent, les déchets sortent. Lorsqu’il s’agit de réussir la formation à l’IA, tout commence par les données. Des données de haute qualité garantissent que les modèles d’IA peuvent apprendre des modèles, faire des prédictions précises et offrir des solutions fiables. En revanche, des données de mauvaise qualité peuvent donner lieu à des résultats biaisés, inexacts ou non pertinents, ce qui compromet au final l’efficacité et la fiabilité du système d’IA. La qualité des résultats dépend donc de la qualité des données d’entrée.

Dans cette optique, il existe plusieurs bonnes pratiques en matière de collecte et de préparation des données à prendre en compte pour l’entraînement des modèles d’IA :

  • Comprenez les objectifs de votre projet d’IA dès le début afin de collecter les bonnes données.
  • Choisissez une méthode de collecte de données appropriée qui convient le mieux à votre projet.
  • Évaluer les données collectées pour s’assurer de leur qualité et de leur pertinence; le traitement des données permet de nettoyer et d’améliorer l’ensemble des données.
  • L’annotation précise des données consiste à étiqueter les données pour les rendre lisibles par la machine – une étape importante pour garantir la qualité de vos données d’apprentissage.

Data being compiled to train AI

Formation de modèles d’IA

Un modèle d’IA est un outil ou un algorithme basé sur un ensemble de données qui lui permet de reconnaître des modèles, de prendre des décisions ou de faire des prédictions. Le choix de l’architecture du modèle et de l’algorithme appropriés est une étape importante dans la formation de votre IA, car il détermine la performance et la précision de votre modèle.

Il existe différents types de modèles, tels que les arbres de décision, la régression linéaire, les réseaux neuronaux, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond, etc.

Vous vous demandez peut-être quelle est la différence entre les modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. En termes simples, l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA et ses algorithmes peuvent apprendre à partir de données et agir sur celles-ci. L’apprentissage en profondeur est plus spécialisé que l’apprentissage automatique et utilise des réseaux neuronaux multicouches pour analyser divers facteurs. L’apprentissage automatique est l’approche générale qui consiste à alimenter les données et à faire des prédictions, tandis que l’apprentissage en profondeur est plus granulaire, imitant la structure et la fonction du cerveau humain pour traiter les données de manière plus complexe.

Le choix du modèle d’IA dépendra d’un certain nombre de facteurs tels que la complexité du projet, le type de données et les ressources informatiques disponibles, ainsi que le niveau de précision et le délai souhaité.

Matériel et logiciels

Pour réussir à former des modèles d’intelligence artificielle, vous aurez besoin d’une combinaison de matériel robuste pour gérer les demandes de calcul et de logiciels sophistiqués.

Example of some of the hardware and software you need to train AI, including GPUs, cloud computing, and Bloomreach

L’essentiel du matériel pour l’entraînement à l’IA :

  • Unités de traitement graphique (GPU): L’apprentissage en profondeur se nourrit d’une grande puissance de calcul. Les GPU hautes performances, en particulier ceux conçus pour les tâches d’IA, peuvent réduire considérablement les temps d’apprentissage en gérant les calculs matriciels qui font partie intégrante des réseaux neuronaux profonds.
  • Unités de traitement tensoriel (TPU): Développées par Google, les TPU sont des accélérateurs matériels spécialisés dans les tâches d’apprentissage profond. Elles sont conçues pour accélérer la vitesse de traitement des données, ce qui les rend particulièrement efficaces pour l’entraînement de modèles de grande taille.
  • Mémoire vive et stockage: Une mémoire suffisante garantit le bon déroulement des opérations, en particulier lorsqu’il s’agit d’ensembles de données volumineux. Les disques SSD à haute vitesse ou les disques NVMe sont recommandés pour des vitesses de lecture/écriture de données plus rapides.
  • Matériel spécialisé: Pour ceux qui recherchent des performances de haut niveau, des équipements spécialisés tels que le GPU Tesla V100 de Nvidia et le serveur DGX1 sont indispensables. Bien qu’ils soient coûteux, leurs performances inégalées peuvent s’avérer indispensables pour les projets d’IA intensifs.
  • Informatique en nuage: des services comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure proposent du matériel spécialisé pour la formation à l’IA en nuage, ce qui permet une évolutivité sans investissements initiaux dans l’infrastructure physique.

Les logiciels essentiels pour la formation à l’IA :

  • Logiciel d’apprentissage automatique basé sur le cloud: De nombreux fournisseurs de services en nuage proposent des solutions logicielles d’IA. Machine Learning Studio de Microsoft, Cloud AutoML de Google et SageMaker d’AWS sont quelques-uns des plus importants, permettant aux utilisateurs d’utiliser l’infrastructure en nuage de manière cohérente avec leur environnement de développement de l’IA.
  • Cadres d’apprentissage profond: TensorFlow de Google et PyTorch font partie des logiciels d’apprentissage profond les plus populaires. Ces cadres fournissent des structures et des fonctions prédéfinies, facilitant le processus de conception, d’entraînement et de mise en œuvre des modèles d’apprentissage profond.
  • Bloomreach Engagement: Dans le monde du commerce, Bloomreach se distingue lorsqu’il s’agit d’optimiser les expériences digitales à l’aide de l’IA. La plateforme combine la personnalisation pilotée par l’IA, des fonctionnalités de recherche avancées et des recommandations produits stratégiques, permettant aux entreprises de personnaliser les expériences clients et de maximiser l’engagement de ces derniers.

5 AI-powered features in Bloomreach Engagement that you can start using today

Développeurs d’IA

Les développeurs en IA sont en train de devenir le nouvel or – rare et très demandé. Alors que l’IA pénètre tous les secteurs, le besoin de professionnels capables d’exploiter sa puissance croît de manière exponentielle. Mais il ne s’agit pas seulement de pourvoir un poste vacant, il s’agit de trouver la bonne personne. Le domaine de l’IA est vaste, complexe et en constante évolution. Il ne suffit pas d’avoir un développeur ; vous avez besoin de quelqu’un qui est non seulement familier avec l’état actuel de l’IA, mais qui a aussi un œil sur son horizon. Investir du temps dans le recrutement d’un développeur d’IA chevronné, profondément ancré dans la dynamique du secteur, peut faire la différence entre l’adoption pure et simple de l’IA et l’optimisation de son plein potentiel. Un tel développeur ne se contentera pas de coder – il vous guidera, élaborera des stratégies et vous aidera à naviguer dans le labyrinthe complexe de l’intelligence artificielle, en veillant à ce que votre projet soit à la fois innovant et prêt pour l’avenir.

Trois étapes pour la formation à l’IA

D’une manière générale, la formation à l’IA peut être divisée en trois étapes principales : la formation initiale, la validation et le test.

La formation

La formation à l’IA consiste à alimenter en données un modèle d’IA, qui prend ensuite des décisions et fait des prédictions sur la base des données qu’il reçoit. Ce n’est qu’en formant l’IA que vous pouvez vous assurer qu’elle fonctionnera comme prévu. Après avoir été entraînée sur un ensemble de données, l’IA devient capable d’inférence, le processus par lequel un modèle entraîné prend des décisions ou fait des prédictions sur la base de données nouvelles, jamais vues auparavant. En d’autres termes, l’inférence est appliquée aux connaissances acquises dans de nouvelles situations.

Dans le contexte de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, l'”inférence” désigne le processus par lequel un modèle formé fait des prédictions ou prend des décisions sur la base de nouvelles données inédites.

La formation initiale est importante pour faire apparaître les erreurs et éviter le surajustement, qui se produit lorsqu’un modèle d’IA devient biaisé et limité aux données d’apprentissage. Cela se produit lorsque le modèle d’IA est si étroitement aligné sur l’ensemble des données qu’il les mémorise au lieu d’apprendre à partir d’elles. En cas de surajustement, il est peu probable que l’IA interprète correctement les nouvelles données.

Definition of inference and overfitting in the context of training AI

Validation

L’étape suivante est la validation de la formation, qui consiste à vérifier si l’IA fonctionne comme prévu sur la base du premier ensemble de données fourni. Le modèle d’IA est vérifié en comparant les données de validation au modèle formé. La validation consiste à évaluer les performances du modèle sur la base de paramètres tels que l’exactitude, la précision, le rappel et le score F1 (paramètres d’évaluation de l’apprentissage automatique). À ce stade, il peut être nécessaire d’ajuster de nouvelles variables pour améliorer l’algorithme du modèle d’IA. Une fois l’étape de validation passée, le système peut être testé avec des données réelles.

Test

Cette étape consiste à donner à l’IA de nouvelles données avec moins d’invites pour voir comment elle se comporte. Vous testez un ensemble de données sans étiquettes ou labels que le modèle d’IA n’a jamais vu auparavant afin de voir comment il se comporterait dans une application réelle. L’objectif d’un ensemble de données de test est d’identifier les adaptations excessives. Un modèle qui fonctionne bien sur les données d’apprentissage mais mal sur les données de test est probablement surajusté, ce qui signifie qu’il a mémorisé les données d’apprentissage au lieu d’apprendre les modèles sous-jacents.

Après cette première évaluation, les étapes 1 et 2 peuvent être répétées plusieurs fois.

C’est ainsi que les choses se passent. Pour garantir l’efficacité et la fiabilité des systèmes d’IA, la meilleure pratique consiste à suivre méticuleusement les trois étapes essentielles que sont la formation initiale, la validation et le test, en les révisant régulièrement pour optimiser les performances et se prémunir contre des écueils tels que l’adaptation excessive (overfitting). Une fois la formation à l’IA prise en charge, vous pouvez commencer à mettre votre modèle d’IA au travail !

L’avenir de la formation à l’IA

Suivre de près les progrès de l’IA n’est pas une option mais une nécessité. L’évolution rapide des méthodologies et des outils de formation à l’IA dictera non seulement le mode de fonctionnement des entreprises, mais aussi leur façon de rivaliser, d’innover et de se développer.

Former une IA ne consiste pas seulement à tirer parti d’une technologie de pointe, mais aussi à équiper votre entreprise d’un outil qui apprend, s’adapte et évolue. Il s’agit de doter votre entreprise d’un outil qui apprend, s’adapte et évolue avec vos besoins. Chez e-commerce, nous avons entraîné notre IA sur l’un des plus grands ensembles de données d’e-commerce qui existent, de sorte que vous bénéficiez d’une IA entièrement intégrée avec tous nos produits : Engagement pour le marketing marketing automation omnicanal, Discovery pour la découverte de produits, et notre prochaine solution Clarity pour le shopping conversationnel.

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Donna-Marie Bohan

Copywriter

Donna-Marie is a senior content marketing specialist, writer, and editor with extensive experience in communications and B2B software marketing.

A former analyst, she enjoys exploring how digital marketing, media, and new technologies are shaping the future. She has authored a number of digital industry reports and her work has been featured across a number of publications, including City AM, the Financial Times, Forbes, Econsultancy, Marketing Week, Adweek, and MarTech Series.

 

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