En tant que branche de l’IA, l’IA générative permet de créer de nouveaux textes, codes, images, formes, vidéos, etc. à partir d’entrées existantes. Selon Gartner, l’IA générative est l’une des principales tendances technologiques stratégiques pour 2022 et a diverses applications dans le domaine des jeux, de la publicité, de la banque, de la surveillance et des soins de santé.
L’objectif de cet article est d’explorer comment l’IA générative peut être utilisée pour générer du texte. Plus précisément, nous expliquerons différents cas d’utilisation et de la génération de texte par l’IA.
Qu’est-ce que la génération de texte par l’IA ?
La génération de texte est un domaine qui se développe depuis les années 1970 et qui est considéré comme une sous-section du NLP (Natural Language Processing). 2 Le développement de modèles d’apprentissage profond pour la génération de textes est un processus continu dans le domaine du NLP.
À titre d’exemple, les chercheurs entraînent les Generative adversarial networks (GAN), qui sont des modèles génératifs composés d’un générateur et d’un discriminateur et utilisés pour générer des sorties synthétiques pour la génération de textes.
Quels sont les modèles de génération de texte de l’IA ?
L’un des modèles d’IA capables de générer du texte est le GPT (Generative Pre-trained Transformer), ou transformateur génératif préformé. Ce modèle de langage, construit par OpenAI et publié en 2020, comporte différents modèles, dont GPT-3.
GPT-3 est un modèle beaucoup plus grand que son prédécesseur, avec plus de 175 milliards de paramètres. Il est entraîné sur une variété de sources de données, y compris des livres, des articles et des dépôts de code pour générer des textes réalistes et semblables à ceux des humains. Il est possible de créer des résumés, de répondre à des questions et de faire des traductions grâce à GPT-3.
Une autre approche de la génération de textes consiste à utiliser un modèle basé sur des modèles. Contrairement à GPT-3, ces modèles ne fonctionnent pas de manière autonome, et les étapes intermédiaires nécessitent une intervention humaine. Il est toutefois possible de produire des textes plus structurés basés sur des modèles sans que les humains aient à les modifier et à les contrôler après leur génération.
Outils de génération de textes d’IA
Les outils de génération de texte IA créent et fournissent des modèles prêts à l’emploi pour les articles de blog, les messages sur les médias sociaux, les e-mails, les méta-descriptions, les descriptions de produits, les slogans, etc.
En outre, ils offrent une collaboration et des droits commerciaux sur le contenu produit, ce qui les rend utiles pour les processus commerciaux. N’hésitez pas à lire notre article sur les outils d’IA générative si vous souhaitez en savoir plus et comparer ces outils.
Quels sont les cas d’utilisation de la génération de textes par l’IA ?
Grâce aux générateurs de texte d’IA, les entreprises peuvent gagner du temps, allouer le temps des employés à des projets créatifs, générer des textes sans erreur et rationaliser leurs processus.
Les générateurs de texte d’IA peuvent être utilisés de différentes manières dans les entreprises, par exemple :
Création de contenu
Les générateurs de texte IA peuvent être utilisés pour créer du contenu de sites Web, des articles de blog, des publicités et toutes sortes de contenus écrits.
Les générateurs de texte IA peuvent créer des descriptions de produits basées sur des données concernant ses caractéristiques et ses avantages, des articles basés sur des mots-clés et la longueur souhaitée, ainsi que des messages sur les médias sociaux basés sur des modèles. Tous ces éléments peuvent aider les entreprises à gagner du temps et à s’assurer que leur présence numérique est toujours à jour.
Résumés de texte
Les générateurs de texte d’IA peuvent être utilisés pour créer des résumés de textes plus longs. Ils offrent la possibilité de créer des bulletins d’information, de résumer des documents internes d’entreprise et des mémos, d’aider les éducateurs à préparer du matériel pédagogique en leur fournissant le contenu résumé des sources, de faciliter l’examen de la littérature dans des contextes de recherche, et bien plus encore.
Optimisation du référencement
Afin de rendre un article plus optimisé pour les moteurs de recherche, les générateurs de texte AI aident les entreprises à décider du titre, de la méta-description et des mots-clés d’un article. Grâce à ces outils, il est possible de découvrir les groupes de sujets les plus recherchés, ainsi que leurs volumes de mots-clés, et d’atteindre les URL les mieux classées pour augmenter la visibilité SEO.
Assistance à la clientèle
Un outil de génération de texte peut fournir une assistance chatbot en temps réel aux clients, ainsi que préparer des réponses personnalisées au service clientèle. De tels outils peuvent réduire les temps de réponse et améliorer la satisfaction des clients.
Études de cas
1er cas
Les compagnies d’assurance évaluent les demandes longuement rédigées dans le cadre de leur processus de gestion des sinistres afin de décider si un cas est éligible au processus de règlement de l’assurance.
Une compagnie d’assurance a eu des difficultés à traiter tous ces documents, à partager les responsabilités, à accélérer les processus de décision et à rechercher une solution pour améliorer le processus de règlement des sinistres.
Un modèle d’apprentissage profond appelé architecture séquence-à-séquence a été mis en œuvre pour résoudre le problème. Il s’agit d’un type de réseau neuronal couramment utilisé pour la traduction automatique, la réponse aux questions et le résumé de texte. Grâce à l’adoption de ce modèle, des résumés de demandes sont générés, ce qui accélère le processus de décision et évite les pertes de temps.
2ème cas
Les journalistes d’affaires produisent des rapports financiers trimestriels qui nécessitent de rassembler le compte de résultat, les bilans et le tableau des flux de trésorerie d’une entreprise. La préparation régulière de ces rapports prend beaucoup de temps, ce qui réduit le temps qui peut être alloué à la rédaction d’articles de journaux créatifs.
Afin de surmonter ce problème, Associated Press, qui souffre du même problème, a adopté un outil de génération de langage qui convertit les données collectées en un rapport cohérent, permettant de générer 15 fois plus de rapports financiers. « Associated Press ». Automated Insights. Consulté le 11 novembre 2022.
