La plupart des entreprises reconnaissent que l’adoption agressive des technologies numériques est de plus en plus critique pour être compétitive. Notre recherche montre que les 10% des premiers utilisateurs des technologies numériques ont augmenté deux fois plus vite que les 25% les plus bas, et qu’ils utilisent des systèmes cloud — et non des systèmes hérités — pour permettre leur adoption, une tendance que nous prévoyons accélérer parmi les leaders de l’industrie au cours des cinq prochaines années., En comparaison, de nombreuses entreprises à la traîne et intermédiaires sous-estiment considérablement les ressources cloud dont elles auront besoin pour accéder, alimenter ou former une nouvelle génération d’applications intelligentes présagées par des percées telles que GPT-3, un outil de traitement du langage naturel (PNL) de pointe.
Les grandes percées dans L’IA porteront sur le langage.,
Les années 2010 ont produit des percées dans les technologies de vision, des recherches d’images précises sur le web aux systèmes de vision par ordinateur pour l’analyse d’images médicales ou pour détecter les pièces défectueuses dans la fabrication et l’assemblage, comme nous l’avons décrit en détail dans notre livre et notre recherche. GPT3, développé par OpenAI, indique que les années 2020 porteront sur des avancées majeures dans les tâches D’IA basées sur le langage. Les modèles précédents de traitement du langage utilisaient des règles codées à la main (pour la syntaxe et l’analyse syntaxique), des techniques statistiques et, de plus en plus au cours de la dernière décennie, des réseaux de neurones artificiels, pour effectuer le traitement du langage., Les réseaux de neurones artificiels peuvent apprendre à partir de données brutes, nécessitant beaucoup moins d’étiquetage de données de routine ou d’ingénierie de fonctionnalités. Les GPT (generative pre-trained transformers) vont beaucoup plus loin, en s’appuyant sur un transformateur — un mécanisme d’attention qui apprend les relations contextuelles entre les mots d’un texte. Les chercheurs qui ont eu accès à GPT – 3 via une version bêta privée ont pu l’inciter à produire des histoires courtes, des chansons, des communiqués de presse, des manuels techniques, du texte dans le style d’écrivains particuliers, des tablatures de guitare et même du code informatique.
GPT-3 est loin d’être parfait., Ses nombreux défauts incluent parfois la production de réponses absurdes ou biaisées, la réponse incorrecte à des questions triviales et la génération de contenu plausible mais faux. Même L’un des dirigeants D’OpenAI a mis en garde contre le hyping excessif de GPT-3. Tout ceci laisse à penser que beaucoup de travail reste à faire, mais l’écriture, pour ainsi dire, est sur le mur: une nouvelle étape de l’IA est sur nous.
GPT-3 n’est qu’un des nombreux Transformateurs avancés qui émergent actuellement. Microsoft, Google, Alibaba et Facebook travaillent tous sur leurs propres versions., Ces outils sont formés dans le cloud et ne sont accessibles que via une interface de programmation d’applications cloud (API). Les entreprises qui souhaitent exploiter la puissance de L’IA de nouvelle génération déplaceront leurs charges de travail de calcul des services hérités vers des services D’IA dans le cloud tels que GPT-3.
Les applications de nouvelle génération permettront l’innovation dans toute l’entreprise.
ces services Cloud-AI permettront le développement d’une nouvelle classe d’applications d’entreprise qui sont plus créatives (ou « génératives” — le « G” dans GPT) que tout ce que nous avons vu auparavant., Ils rendront le processus de synthèse des mots, des intentions et des informations dans le langage moins coûteux, ce qui rendra de nombreuses activités commerciales plus efficaces et stimulera l’innovation et la croissance que nous observons avec les premiers utilisateurs.
notre analyse de plus de 50 preuves de concept (démos) pertinentes pour les entreprises de GPT-3 indique que les applications commerciales de pointe de demain se classeront dans au moins trois grandes catégories créatives, toutes liées à la compréhension du langage: l’écriture, le codage et le raisonnement spécifique à la discipline.,
la capacité de GPT-3 à écrire un texte significatif basé sur quelques invites simples, ou même une seule phrase, peut être étrange. Par exemple, L’un des bêta-testeurs privés de GPT-3 l’a utilisé pour produire un blog convaincant sur le sujet du bitcoin. Parmi les démos que nous avons analysées, il y avait des applications pour développer de nouveaux podcasts, générer des campagnes d’e-mail et d’annonces, suggérer comment organiser des réunions du Conseil d’administration et répondre intelligemment aux questions qui brouilleraient les systèmes linguistiques antérieurs.
basé sur les invites des humains, GPT-3 peut également coder des instructions pour les ordinateurs ou les systèmes., Il peut même convertir le langage naturel en langage de programmation. Dans une langue naturelle (anglais, espagnol, allemand, etc.), vous décrivez ce que vous voulez que le code fasse — comme développer un site Web interne ou orienté client. GPT écrit ensuite le programme.
la capacité de penser au contenu, aux procédures et aux connaissances dans un domaine scientifique ou technique suggère d’autres applications potentiellement fertiles du GPT-3. Il peut répondre à des questions de chimie — dans une démo, il a correctement prédit cinq des six réactions de combustion chimiques., Il peut autoplot graphiques basés sur des descriptions verbales, en prenant une grande partie de la corvée de tâches comme la création de présentations. Un autre bêta-testeur a créé un bot GPT-3 qui permet aux personnes sans compétences comptables de générer des états financiers. Une autre application peut répondre à une question médicale délibérément difficile et discuter des mécanismes biologiques sous-jacents. L’application a reçu une description de l’ensemble des symptômes respiratoires d’un garçon de 10 ans et a été informée qu’on lui avait diagnostiqué une maladie obstructive et qu’on lui avait administré des médicaments., Ensuite, on a demandé sur quel récepteur protéique le médicament était susceptible d’agir. Le programme a correctement identifié le récepteur et a expliqué que le garçon souffrait d’asthme et qu’il était généralement traité avec des bronchodilatateurs qui agissent sur ce récepteur.
ce potentiel de raisonnement général à travers l’écriture, le codage et la science suggère que l’utilisation de transformateurs alimentés par le cloud pourrait devenir une méta-discipline, applicable à l’ensemble des sciences de gestion, des sciences des données, des sciences physiques et des sciences de la vie., En outre, pour tous les emplois non techniques, le cloud en combinaison avec GPT3 réduira les obstacles à la mise à l’échelle des innovations numériques. Le personnel Non technique sera en mesure d’utiliser tous les jours le langage naturel plutôt que les langages de programmation pour créer des applications et des solutions pour les clients.
Les emplois réinventés augmenteront la productivité.
à la lumière de ces changements à venir, les entreprises devront non seulement repenser les ressources informatiques, mais aussi les ressources humaines., Ils peuvent commencer par analyser les lots de tâches dans les rôles actuels, découvrir des tâches spécifiques que L’IA peut augmenter et libérer les travailleurs techniques et non techniques pour innover plus rapidement. À l’aide du réseau D’Information professionnelle (O*NET), basé sur une norme du gouvernement américain utilisée pour classer les travailleurs en catégories professionnelles, nous avons analysé 73 catégories d’emplois dans 16 grappes de carrière, et nous avons constaté que toutes les grappes seraient touchées par GPT-3., En fouillant dans les catégories d’emploi, nous avons constaté que 51 peuvent être augmentés ou complétés par GPT-3 dans au moins une tâche, et 30 peuvent utiliser GPT-3 pour compléter deux tâches ou plus.
certaines tâches peuvent être automatisées, mais notre analyse montre que la plus grande opportunité sera d’augmenter et d’amplifier la productivité humaine et l’ingéniosité. Par exemple, les professionnels des communications verront la majorité de leurs tâches impliquant la génération de texte de routine automatisées, tandis que les communications plus critiques comme la copie d’annonces et les messages sur les médias sociaux seront augmentées par la capacité de GPT-3 à aider à développer des lignes de pensée., Les scientifiques de l’entreprise peuvent utiliser GPT – 3 pour générer des graphiques qui informent leurs collègues sur le pipeline de développement de produits. Pendant ce temps, pour augmenter la recherche fondamentale et l’expérimentation, ils pourraient consulter GPT-3 pour distiller les résultats d’un ensemble spécifique d’articles scientifiques. Les possibilités entre les disciplines et les industries ne sont limitées que par l’imagination de vos employés.
Ne soyez pas laissé pour compte.
le temps de se préparer est maintenant. La prochaine génération d’applications d’entreprise ne fonctionnera pas sur les systèmes hérités, et les entreprises devront passer au cloud de manière plus agressive qu’elles ne le sont actuellement., Attendre pour voir ce qui ne marche pas. Le 1er octobre, OpenAI lancera GPT-as-a-service, rendant L’API disponible pour les utilisateurs bêta. Les dirigeants adopteront et adapteront GPT – 3 en quelques mois, apprenant où cela fonctionne le mieux ou où cela ne fonctionne pas du tout. Ils auront une longueur d’avance sur la refonte des emplois et sur les questions de confidentialité, de sécurité et de responsabilité sociale qui entourent toute L’IA. Et au cours des deux prochaines années, vous pouvez vous attendre à les voir mettre toutes sortes d’applications en production, trouver des opportunités d’innovation qui retarderont encore plus les retardataires.