Équilibre SAP entre innovation et gestion des risques

Au cours des deux dernières décennies, la numérisation croissante a déjà contribué de manière significative à l'automatisation des tâches manuelles et répétitives. L'IA peut par exemple reconnaître de manière autonome des modèles et des tendances dans d'énormes quantités de données et mettre ces connaissances à la disposition des professionnels pour les aider.

Dans l'industrie, la maintenance prédictive est un domaine d'application de l'IA. Si une machine fonctionne avec la technologie de maintenance prédictive, elle peut informer les spécialistes qu'un certain composant est usé et doit être remplacé prochainement, avant même qu'une panne ne survienne. Dans le secteur des assurances, l'utilisation de l'IA, notamment du sous-domaine du traitement du langage naturel (NLP), permet par exemple d'analyser des modèles et des tendances dans les données et de comparer des documents au niveau du contenu. Ces activités peuvent désormais être assistées par des machines, de sorte que les documents complexes sont analysés et comparés automatiquement au niveau sémantique, ce qui permet de réduire considérablement les efforts et les erreurs.

Dans le domaine de la communication avec les clients, les modèles Large-Language (LLM) offrent la possibilité de s'adresser aux clients de manière à la fois très automatisée et hyperpersonnalisée. Dans les chats, les LLM bien formés peuvent répondre de manière encore plus individuelle au client. De même, les e-mails personnalisés peuvent être conçus de manière encore plus individuelle et orientée vers les besoins grâce à SAP CDP et SAP Emarsys en interaction avec ChatGPT.

Avec l'émergence des Large Language Models, nous assistons à une disruption des développements précédents. ChatGPT et d'autres LLM génératifs donnent des résultats très intéressants et impressionnants dans le domaine de la génération de texte et d'autres tâches créatives. Cela permet non seulement d'optimiser les processus existants, mais aussi d'automatiser ou de soutenir de manière décisive des domaines et des activités entièrement nouveaux.

Les entreprises qui prennent des décisions axées sur les données et mettent en œuvre des applications innovantes peuvent obtenir un avantage concurrentiel significatif. Mais ces progrès s'accompagnent de défis éthiques, notamment en ce qui concerne la protection des données et l'équité des applications d'IA. Par exemple, les hallucinations de l'IA sont un phénomène bien connu lors de l'utilisation de modèles de langage génératifs tels que ChatGPT. En outre, les nouvelles applications d'IA générative telles que ChatGPT soulèvent également des défis non résolus en matière de protection des données et de la vie privée et de respect du règlement général sur la protection des données (RGPD), qui sont actuellement examinés par les autorités européennes de contrôle de la protection des données.

L'IA comme amplificateur d'intelligence

Après les machines en tant qu'"amplificateurs de force" pour l'homme, l'IA est maintenant un "amplificateur d'intelligence". Les applications d'IA apportent donc un soutien, mais l'utilisation de l'IA est limitée pour les décisions critiques de l'entreprise, qu'il s'agisse de questions de promotion, de processus dans le domaine de la comptabilité, du contrôle de gestion ou du règlement des sinistres dans le domaine des assurances. Dans ces cas d'application critiques ou sensibles, les décisions ne peuvent pas être laissées aux seuls systèmes d'IA.

L'intégration de l'IA ne marque pas seulement une avancée technologique, mais aussi un engagement éthique. C'est dans cet équilibre entre innovation et gestion des risques que réside la clé de la réussite de l'intégration des LLM dans la transformation numérique. Cette technologie n'offre pas seulement des opportunités, elle exige également une approche stratégique et une réflexion sur les questions éthiques et réglementaires afin de développer au mieux son potentiel.

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