Alimenter la révolution de l'IA :
Le rôle crucial des données prêtes pour l'IA
Stratégies pour choisir des systèmes d'IA fiables et efficaces
L'IA générative est déjà
prouvant sa valeur ...
L'IA générative est un catalyseur de la modernisation des entreprises, pas seulement un autre progrès technologique. Les entreprises réalisent des gains financiers substantiels, une efficacité accrue et une croissance durable en l'intégrant de manière stratégique dans leurs opérations. Le message adressé aux PDG est clair : l'IA générative n'est pas facultative pour rester compétitif sur un marché en évolution rapide. Selon un récent rapport de Google Cloud :
3 sur 4
Les organisations (74 %) constatent actuellement un retour sur investissement de leurs investissements dans l'IA générative.
+6%
croissance des revenus : 86 % des organisations utilisant l'IA générative en production et constatant une croissance des revenus estiment des gains de 6 % ou plus sur le chiffre d'affaires annuel total de l'entreprise.
84 %
des organisations parviennent à transformer avec succès une idée de cas d'usage d'IA générative en production dans un délai de six mois.
Entrez du texte...
…mais l'IA n'est aussi bonne que les données qui la sous-tendent
L'IA générative est un catalyseur de la modernisation des entreprises, mais pas seulement un autre progrès technologique. Les entreprises réalisent des gains financiers substantiels, une efficacité accrue et une croissance durable en l'intégrant stratégiquement dans leurs opérations. Le message adressé aux PDG est clair : l'IA générative n'est pas facultative pour rester compétitif sur un marché en évolution rapide. Selon un récent rapport de Google Cloud :
43 %
Des organisations donnent la priorité aux investissements dans la qualité des données et la gestion des connaissances.
Défis liés aux données
Comme quiconque a utilisé des chatbots d'IA génériques disponibles publiquement l'a découvert, les grands modèles de langage (LLMs) à usage général peuvent être limités dans leur capacité à produire des résultats suffisamment pertinents et précis pour soutenir la prise de décision en entreprise. Obtenir des insights exploitables à partir de l'IA générative pose des défis que ces LLMs ont été conçus pour surmonter.
Normalisation : Des ensembles de données non structurés divers, tels que les notes des appels de vente, les tickets d'assistance et les résultats de sondage, créent des difficultés dans le traitement et l'analyse.
Précision : Les LLM formés uniquement sur les données du web public sont sujets à des hallucinations qui rendent difficile de faire confiance aux réponses qu'ils fournissent.
Complétude : Les LLMs ne peuvent pas facilement tirer des données d'autres applications ou intégrations pour garantir que l'analyse prend en compte les entrées appropriées.
Pertinence : Les LLM non personnalisés s’appuient souvent sur des données qui ne sont pas pertinentes pour l’analyse effectuée, ce qui dilue la précision et la clarté.
Saisissez du texte...
Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ?
67 %
Parmi les organisations, certaines déclarent ne pas faire entièrement confiance aux données utilisées pour la prise de décision.
49 %
signalent des outils inadaptés pour automatiser les processus de qualité des données comme le principal facteur empêchant l'obtention de données de haute qualité.
75 %
Des organisations s’attendent à rencontrer des problèmes d’évolutivité avec leurs systèmes de données pilotés par l’IA.
Solution : une approche conçue à cet effet
Les grands modèles linguistiques (LLMs) sont des outils puissants, mais lorsqu’il s’agit de prendre des décisions critiques pour l’entreprise, vous avez besoin d’un pipeline de données conçu à cet effet pour garantir la qualité et la fiabilité. Cela nécessite une stratégie multicouche, de la collecte et de la structuration initiales des données à l’exploitation des capacités avancées du cloud pour la formation et l’application des modèles d’IA. La solution idéale devrait fournir :
Ensembles de données sélectionnés qui mettent l'accent sur la précision, l'exhaustivité, la cohérence et la pertinence des données. Cela signifie s'assurer que les données sont correctes, qu'elles ont un contexte suffisant, qu'elles sont uniformes et qu'elles sont pertinentes pour la tâche à accomplir.
Structuration et normalisation des données pour transformer des données non structurées en un format structuré et normalisé que les modèles d'IA comprennent et utilisent efficacement.
Une plateforme cloud puissante pour développer, former et affiner les modèles d'apprentissage automatique. Ces outils aident également à gérer et à traiter de grands ensembles de données, garantissant la qualité des données à grande échelle.
Pendo et Google Cloud aident les organisations à concevoir spécifiquement leurs pipelines de données IA pour répondre à leurs besoins.
Grâce au traitement des données de Google Cloud, la plateforme d'expérience logicielle de Pendo collecte des données sur l'utilisation et l'engagement de votre application pour offrir une vue à 360 degrés du comportement des utilisateurs. Cela donne aux équipes une visibilité sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas, leur permettant de prendre des décisions basées sur les données pour améliorer leurs applications.
Optimiser l'utilisation des produits et augmenter l'adoption grâce à l’analyse rétrospective, à la segmentation et à des conseils ciblés dans l’application.
Rationalisez la conformité et proposez des expériences adaptées aux entreprises avec des flux de travail intégrés à l'application, des rapports BigQuery et des vérifications alimentées par Vertex AI.
Améliorer l'efficacité de la R&D en centralisant le feedback, en prenant des décisions de priorisation basées sur les données et en validant les idées plus rapidement.
Optimiser la main-d'œuvre en révélant les frictions du parcours dans les applications des employés, en guidant les changements de processus et en accélérant la montée en compétence.
Accélérer la croissance et aider les clients à réussir en améliorant l'expérience utilisateur et en encourageant l'adoption de nouvelles fonctionnalités payantes.
Des données sélectionnées à l'entrée, des analyses exploitables à la sortie
La qualité des insights qu'une IA peut fournir dépend de la qualité des données qui les informent. L'application idéale alimentée par l'IA devrait s'appuyer sur des flux de données d'entreprise soigneusement sélectionnés qui sont :
1. Précis
Les insights et les recommandations fournies présentent un minimum d'hallucinations.
2. Complet
Inclut toutes les données nécessaires pour obtenir une image claire.
3. Cohérent
Formatée d'une manière que l'IA peut interpréter.
4. Pertinent
Fournissez à l'IA uniquement des données pertinentes, en supprimant les informations superflues.
RAG, c'est gagnant
La génération assistée par récupération (RAG) est une technique qui améliore les capacités des LLM en leur permettant d'accéder et d'incorporer des informations provenant de sources de connaissances externes. RAG offre une valeur commerciale significative de plusieurs manières.
Meilleure précision : En s'appuyant sur des données réelles, RAG réduit le risque que les LLMs génèrent des informations inexactes ou fabriquées.
Pertinence contextuelle améliorée : RAG permet aux LLM de fournir des réponses plus nuancées et adaptées au contexte en s'appuyant sur des informations pertinentes provenant de domaines ou de bases de connaissances spécifiques.
Informations en temps réel : Utiliser RAG pour accéder et intégrer des informations en temps réel, permettant aux entreprises de fournir des réponses à jour et de prendre des décisions éclairées.
Résultats plus actuels : Plutôt que de constamment retraîner les grands modèles de langage sur des données en constante évolution, RAG permet de mettre à jour les données externes, gardant ainsi les résultats à jour.
Normaliser les données non structurées
Le succès d'une application alimentée par l'IA dépend non seulement du volume de données de qualité qu'elle est capable d'évaluer, mais aussi de la variété des données provenant de multiples sources pertinentes, y compris les données non structurées telles que les appels de vente, les tickets d'assistance ou les sondages. Une application IA de premier ordre normalisera les données non structurées en les transformant en une version structurée qu'un LLM peut comprendre, afin de les relier à la demande d'un utilisateur.
Exemple :
Un utilisateur demande combien de tickets d'assistance font référence à un problème au sein de l'outil de gestion de projet Jira. Les données brutes non structurées sont transformées en données propres qui aboutissent à une vue à 360 degrés de l'expérience utilisateur autour de ce problème.
Étude de cas
Comment ESO trouve un signal dans le bruit grâce à l'intelligence client alimentée par l'IA
ESO, une société de logiciels axée sur l'amélioration de la santé et de la sécurité communautaires grâce aux données, était confrontée à des problèmes de retours des utilisateurs désorganisés, ce qui entravait sa capacité à prioriser et à agir efficacement. Pour remédier à cela, ESO a utilisé les outils d'IA de Pendo Listen pour recueillir, analyser et valider le feedback. Cela les a aidés à résoudre trois problèmes en même temps : recueillir et analyser le feedback, valider les idées de produits et maintenir les utilisateurs et les parties prenantes impliqués de manière transparente.
Recueillir et analyser le feedback : Réduire considérablement le temps d'analyse en triant rapidement de grandes quantités de feedback pour identifier les modèles et éviter de négliger les angles morts.
Valider les idées de produits : Améliorer la découverte avec des idées suggérées et une validation rapide dans l'application pour réduire les risques liés aux décisions de Roadmap.
Tenir les utilisateurs et les parties prenantes informés : Des insights démocratisés au sein des équipes, conduisant à des réponses plus rapides aux clients et à des chefs de produit moins submergés.
Tirez parti d'une plateforme cloud développée pour l'analyse de données et l’IA
Une plateforme cloud de premier ordre offre plusieurs avantages pour rendre les solutions d'IA plus puissantes. notamment :
Fonctionnalités d'IA et d'apprentissage automatique. Les applications d'IA tirent parti des outils intégrés pour analyser les données, faire des prévisions ou personnaliser les expériences des utilisateurs à grande échelle.
Traitement et analyse des données. Le traitement et l'analyse des données dans le cloud offrent une image complète d'un domaine complexe tel que l’expérience client.
Infrastructure évolutive. Une infrastructure évolutive permet aux organisations de gérer d'énormes quantités de données et de fournir une sécurité de niveau entreprise, même pendant les périodes de forte utilisation, sans compromettre les performances ou la confidentialité des données.
Ressources informatiques puissantes. Seul le cloud peut fournir les vastes ressources informatiques nécessaires à une IA performante sur plusieurs chaînes de traitement pour créer des prédictions et des couches de correspondance de motifs.
Étude de cas
Comment Thomson Reuters garde une longueur d'avance sur la zone de recherche
Thomson Reuters a suivi les interactions des utilisateurs dans Pendo pour obtenir des informations.
sur trois étapes critiques de l’expérience de recherche de leurs utilisateurs. Cela a donné
une image complète des performances d’une fonctionnalité d’application
et de son impact sur le sentiment des utilisateurs.
Optimisez les expériences logicielles en utilisant des analyses avancées et des Insights alimentés par l'IA pour stimuler l'engagement des utilisateurs et les résultats commerciaux avec Pendo sur Google Cloud.
La plateforme de gestion de l'expérience logicielle (SXM) de Pendo tire parti de la puissance de Google Cloud pour générer des Insights d’IA fiables qui respectent les meilleures pratiques de gestion des données. Elle combine des données qualitatives, quantitatives et visuelles pour fournir une vue à 360 degrés des actions de vos utilisateurs. Il utilise ensuite l'IA pour combiner ces données complexes et pour obtenir les bons résultats pour votre entreprise.
Ensemble, Pendo et Google Cloud vous permettent de développer et de fournir des expériences utilisateur exceptionnelles. Pendo est construit sur l’infrastructure prête pour l’IA de Google Cloud et des capacités d’IA robustes pour fournir une solution évolutive, sécurisée et intelligente.
Pendo sur Google Cloud vous aide à différencier vos produits et services en offrant une solution tout-en-un qui combine des insights quantitatifs, qualitatifs et visuels. Cela vous permet de comprendre et d'optimiser l'utilisation des logiciels, d'augmenter l'engagement et l'adoption, et de garantir la conformité et l'optimisation des processus. Pendo tire parti des capacités d'IA et d'apprentissage automatique de Google Cloud, y compris Vertex AI et Gemini, pour personnaliser les messages et les Insights à grande échelle, ce qui permet aux entreprises de se démarquer davantage de leurs concurrents.
Pendo est disponible sur Google Cloud Marketplace.
En savoir plus sur la manière dont Pendo sur Google Cloud vous aide à améliorer les applications que vous développez, achetez et vendez, afin de pouvoir offrir de meilleures expériences aux clients et aux employés.
