Utiliser la force prédictive de l’IA pour l’analyse
Le battage médiatique autour de l’IA générative a quelque peu éclipsé les avancées tout aussi décisives de l’IA prédictive dans les domaines de la recherche et de la veille d’informations. Pourtant, la première n’aurait pas rencontré un accueil aussi favorable dans les entreprises sans l’expérience de la seconde qui opère déjà, depuis des années, une transformation en profondeur de nos pratiques professionnelles.
Depuis qu’il est devenu possible pour tous d’interroger des intelligences artificielles dans un langage naturel, on parle beaucoup de l’impact de l’IA générative pour les métiers de l’information (voir notre article « Search: quand les moteurs “recherchent pour vous” », BASES n° 425, mai 2024).
Mais cette dernière n’est pas arrivée en terrain vierge. Il est donc temps de remettre en lumière l’IA prédictive pour replacer l’apport des modèles de langage dans une perspective plus juste au sein des métiers info-documentaires.
En explorant les deux domaines, on comprend que si l’IA générative produit du contenu (images, musique, textes, vidéos) à partir d’un ensemble de données d’entraînement (invisibles pour l’utilisateur), l’IA prédictive, elle, en tire des conclusions. En détectant des modèles et des signaux dans ces mêmes données, celle-ci contribue à anticiper des tendances, des comportements ou des événements à venir. Il peut s’agir du contenu à « pousser » à l’utilisateur ou d’une tendance qui va amener à commercialiser le produit correspondant. Techniquement parlant, l’IA générative utilise elle-même de nombreux processus prédictifs pour prédire le contenu à générer.
Les apports de l’IA prédictive
Basée sur des techniques d’apprentissage automatique (machine learning) et des algorithmes statistiques, son niveau d’analyse lui permet d’aller bien au-delà des simples statistiques descriptives. L’IA prédictive est potentiellement présente dans chaque phase de nos métiers.
● En phase de recherche et de collecte avec :
• Les suggestions de recherche de Google,
• La personnalisation des flux d’information sur YouTube ou les médias sociaux (Facebook, Instagram, TikTok)
• Les recommandations de contenus similaires ou connexes sur Amazon ou dans les médias (en suivant la logique « si vous avez aimé ceci, alors vous aimerez cela »)
• La vérification de plagiat ou de génération IA (texte, audio ou vidéo)
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