Que sont les Large Language Models (LLM) ?

À l’heure où les entreprises cherchent à répondre plus efficacement aux attentes de leurs clients, bon nombre d’entre elles prennent connaissance des avantages de l’IA générative. Simplifier les processus, organiser vos données, proposer un service plus personnalisé : les promesses de cette technologie sont nombreuses. Mais comment fonctionne l’IA générative et plus particulièrement les Large Languages Models ?

Qu’est-ce qu’un Large Language Model ?

L’IA générative se base sur des modèles de machine learning entraînés avec des quantités importantes de données (d’où leur adjectif large) et deviennent plus intelligents au fil du temps. Ces modèles produisent des contenus personnalisés comme de l’audio, du code informatique, des images, du texte, des vidéos, en fonction des données auxquelles ils ont accès. Par ailleurs, les LLM utilisent le traitement du langage naturel (NLP), ce qui rend leurs réponses cohérentes pour un humain. Ils excellent donc dans des tâches de traduction, de synthèse et de conversation.

Puisqu’elle traite des données sensibles, il est crucial de manier cette technologie avec responsabilité et confiance. Vous pouvez investir dans une plateforme CRM dotée d’une couche de sécurité de l’IA pour anonymiser et protéger les données de vos clients. 

Cette couche de sécurité intégrée répond aux exigences de sécurité des données, de confidentialité et de conformité réglementaire. Toutefois, pour respecter les normes les plus strictes, vous pouvez suivre nos recommandations pour une innovation responsable, afin de garantir que vous utilisez les données des clients d’une manière sûre, précise et éthique.

Comment fonctionnent les Large Language Models ?

Les progrès informatiques simplifient l’intégration des LLM dans l’environnement d’IA des entreprises.

Vous pouvez désormais créer votre LLM customisé, entraîné avec des données spécifiques à votre activité. Un tel LLM vous fournit des réponses plus pertinentes pour vos missions qu’un modèle générique. Les LLM privés réduisent aussi le risque de fuite de données avant la mise en production. Il est également plus facile de préserver la confidentialité des données d’un individu en séparant les bases de données.

Les entreprises peuvent combiner les différentes IA. Imaginons que l’on utilise l’IA prédictive pour — lapalissade — prédire les actions d’un client (d’après leur comportement passé), puis que l’on utilise un LLM pour établir un plan d’actions résultant de cette prédiction.  Par exemple, vous pouvez utiliser l’IA générative pour créer des e‑mails personnalisés avec des offres, créer des campagnes marketing pour un nouveau produit, résumer une requête ou écrire du code pour déclencher des actions telles que des recommandations de clients. 

Ces grands modèles de langage permettent d’économiser du temps et de l’argent en simplifiant les processus manuels, ce qui permet à vos employés de se consacrer à des tâches plus importantes. 

4 façons dont l’IA générative peut aider votre entreprise

Les LLM sont particulièrement efficaces pour identifier des schémas et relier des données de manière autonome. L’IA prédictive, en revanche, nécessite beaucoup d’interactions humaines pour interroger les données, identifier les schémas et tester les hypothèses.

En s’appuyant sur les données clients rafraîchies en temps réel, l’IA générative peut instantanément traduire des données complexes en idées d’actions. Cela vous permet d’avoir une vision plus claire de vos clients et d’agir dans le momentum.

Voyons maintenant quelques cas d’utilisation où les LLM peuvent aider votre entreprise.

1. Utiliser l’analyse des sentiments pour enrichir vos actions après-vente

L’analyse des sentiments peut aider à contextualiser une donnée client lors de l’après-vente. Par exemple, vous segmentez les clients selon qu’ils aient publier un avis négatif ou positif sur votre marque. L’envoi d’un message personnalisé au client pour lui proposer une offre spéciale lors d’un prochain achat peut être une excellent mouvement de reconquête.

2. Générer les campagnes marketing

La génération de texte par le LLM aide les marketeurs accélère la préparation des campagnes. L’IA générative peut produire le contenu de vos événements de lancement et offres spéciales pour vos réseaux sociaux. Vous pouvez ensuite peaufiner le texte pour l’accorder à la charte éditoriale de votre entreprise. Cela permet de renforcer la personnalisation et d’offrir à vos clients une expérience plus homogène.

3. Retrouver des tickets clients reliés

L’IA générative est capable de résumer des textes et informations. Appliqué au service client, cela permet de synthétiser des requêtes passées similaires et d’apporter plusieurs solutions au personnel. Ce qui accélère la résolution et permet des économies tout en rendant les clients plus satisfaits.

4. Automatiser la génération de code informatique

L’IA générative peut aider les développeurs à générer du code qui permettra l’automatisation de tâches simples, mais fondamentales. Par exemple, un script de code peut automatiser la génération de messages marketing puis leur envoi par le canal de votre choix. Tous les contenus sont cohérents, personnalisés et fidèle au ton de votre entreprise. L’automatisation peut faire gagner du temps et améliorer la productivité, en permettant aux développeurs de se concentrer sur les tâches qui nécessitent plus d’attention et d’efforts.

L’IA générative et les LLM révèlent le meilleur de votre expérience client

Ainsi, l’IA vous apporte le meilleur pour votre relation client : vos actions sont plus personnalisées tandis que vous gagnez en efficacité opérationnelle. Lorsqu’ils sont utilisés dans le cadre d’une stratégie d’IA hybride, les LLM peuvent venir compléter diverses fonctionnalités d’IA prédictive et améliorer la productivité. Néanmoins, cette technologie ne se suffit pas à elle-même, et les humains sont centraux dans sa réussite.

L’IA doit être considérée comme un assistant intelligent et autonome pour votre entreprise, qui s’occupe des tâches fastidieuses afin que vos employés puissent se consacrer à la résolution de problèmes complexes. En alliant la puissance de l’IA générative aux connaissances et à l’expertise de votre entreprise, vous pourrez accroître la satisfaction de vos clients.