L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui s'appuie sur des milliards de données existantes pour produire (ou "générer") de nouvelles données et de nouveaux contenus. Elle peut générer des sons, de la musique, des voix, du texte, des images, des vidéos, de l'animation, des modèles 3D et du code.
L'IA générative constitue une percée technologique majeure sous deux aspects.
Premièrement, elle marque une innovation qui la distingue de l'IA prédictive. Cette dernière repose généralement sur des jeux de données plus petits que l'IA générative. Alors que l'IA prédictive analyse des sous-ensembles de données passées pour anticiper les tendances futures, l'IA générative est quant à elle entraînée sur des milliards de données afin de créer de nouvelles informations.
Deuxièmement, l'IA générative démocratise le travail avec des machines pour les humains partout dans le monde. Grâce au traitement automatique du langage naturel (TALN), les humains n'ont pas besoin de communiquer avec les machines exclusivement au travers de chiffres ou de code : ils peuvent le faire au moyen de mots à l'écrit ou à l'oral, de l'art, des langages de conception, de la musique et bien plus encore.
Comment l'IA générative fonctionne-t-elle ?
Lorsqu'un utilisateur sollicite un outil d'IA générative pour obtenir de nouvelles informations, l'outil puise dans les milliards d'entrées sur lesquelles il a été entraîné. Il recherche des points de référence, des tendances et des structures qu'il peut adapter pour produire (ou reproduire comme si c'était) de nouvelles informations. C'est pourquoi le contenu qu'il génère ressemble aux données qui composent les entrées.
Lorsqu'un utilisateur commente ce que l'outil a généré, l'IA a recours à l'apprentissage automatique (ML) pour adapter et améliorer le résultat. Elle continue de générer du contenu en faisant des essais et des erreurs et en collectant régulièrement les retours des utilisateurs.
Comment les marques utilisent-elles l'IA générative comme facteur de différenciation ?
Les marques et autres utilisateurs se tournent vers l'IA générative pour créer tous types de contenus : des publications sur les réseaux sociaux, des animations de produits, les grandes lignes de leurs contenus, des réponses aux avis. Voici les utilisations les plus courantes de l'IA générative chez les spécialistes du marketing :
Création de contenu de base (76 %)
Rédaction de textes (76 %)
Source d'inspiration créative (71 %)
Analyse des données du marché (63 %)
Génération d'images (62 %)
Alors que de plus en plus de clients se tournent vers des expériences de recherche basées sur l'IA, comme ChatGPT, les aperçus IA de Google et Bing Copilot, les marques doivent comprendre l'impact de l'IA générative sur la recherche en langage naturel (NLS). Il est tout aussi important qu'ils ajustent leur stratégie pour renforcer la notoriété de leur marque, en particulier concernant le SEO local.
1 client sur 2 (45 %) est susceptible d'avoir recours à un outil d'IA et de s'y fier pour obtenir plus d'informations sur une marque.
Mais d'où les modèles d'IA générative tiennent-ils leurs informations sur les marques ?
Et qu'est-ce qui fait qu'une marque apparaît sur une plateforme de recherche optimisée par l'IA, en particulier dans les recherches sans marque ?
L'IA donne la priorité aux marques dont les données lui inspirent confiance. Elle se fie aux marques qui ont organisé leurs données de sorte que l'outil d'IA puisse les "lire", vérifier qu'elles sont exactes par leur cohérence, et avoir la certitude qu'elles sont publiées sur des centaines de sources de données.
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