15 cas d'utilisation de l'intelligence artificielle générative pour les entreprises

L'intelligence artificielle générative décuple les capacités des équipes de cybersécurité. Elle rend les mesures de sécurité avancées plus accessibles pour les jeunes analystes à l'aide d'interfaces intuitives en langage naturel, ce qui leur permet d'apprendre et d'appliquer des concepts complexes de sécurité sans devoir être spécialistes du code ou des mathématiques. En outre, elle aide les analystes plus expérimentés à lutter contre les menaces en croissance constantes qui sont alimentées par l'intelligence artificielle générative.

Voici des exemples de manières dont l'intelligence artificielle générative transforme la cybersécurité en matière de détection des menaces, d'investigation et de réponse.

• Recherche des menaces : par exemple, un analyste essaie de passer au crible des centaines d'alertes. Lesquelles constituent de réelles menaces nécessitant une réponse ? Grâce à l'intelligence artificielle générative, les analystes de la sécurité peuvent cliquer sur un bouton pour trier des centaines d'alertes et détecter les quelques attaques qui s'y cachent.

• Détection avancée : les modèles d'intelligence artificielle améliorent la détection des comportements anormaux à l'aide de la reconnaissance de schémas et de l'analyse des comportements, entre autres. Grâce au langage naturel, les analystes peuvent demander s'il existe des tentatives de connexion inhabituelles, des accès irréguliers aux fichiers ou d'autres indicateurs d'une activité malveillante.

• Analyse prédictive : les systèmes optimisés par l'intelligence artificielle peuvent prédire et identifier les vulnérabilités éventuelles en suggérant des défenses proactives à appliquer avant que les menaces puissent atteindre vos systèmes.

• Reporting automatisé : si un incident de sécurité survenait, l'intelligence artificielle générative peut automatiquement compiler les rapports sur les incidents, détaillant notamment leur nature, les systèmes affectés, les conséquences éventuelles et les étapes de remédiation recommandées. Ainsi, les analystes de la sécurité peuvent prendre les mesures appropriées qui s'imposent.

Explorez en profondeur l'intelligence artificielle pour les SecOps.

L'intelligence artificielle générative peut également améliorer le monitoring des entreprises et leur compréhension de leurs données opérationnelles à l'aide de l'AIOps. Dans ce cas, l'intelligence artificielle automatise et rationalise les opérations informatiques. L'intelligence artificielle générative transforme les ensembles de données complexes en informations exploitables compréhensibles grâce au langage naturel. Ainsi, il est plus facile pour les spécialistes et les néophytes de prendre des décisions informées, de réaliser des analyses de la cause première et de limiter l'indisponibilité. Voici des exemples d'applications pratiques.

• Explicabilité : pour les personnes ayant besoin rapidement de connaissances spécifiques à un domaine, l'intelligence artificielle générative dotée de capacités de génération augmentée de récupération peut expliquer des fonctions, des logs ou des traces en termes simples.

L'intelligence artificielle générative révolutionne les expériences de la clientèle en personnalisant les interactions et en simplifiant le processus de découverte des informations de la clientèle. Voici des exemples de manières dont l'intelligence artificielle générative influe sur l'expérience des utilisateurs.

• Outils de recherche améliorés : les outils de recherche optimisée par l'intelligence artificielle aident les utilisateurs à trouver rapidement des informations précises, qu'il s'agisse de clients cherchant des recommandations de produits ou de prestataires de services nécessitant des lignes directrices d'un protocole afin d'aider un client. Quand les utilisateurs peuvent trouver ce dont ils ont besoin, la satisfaction augmente.

• Manuels numériques interactifs : dans les secteurs comme les produits de consommation (par exemple, une sonnette vidéo), les chatbots d'intelligence artificielle peuvent fournir en temps réel des conseils interactifs au sujet des fonctionnalités des produits et du dépannage. Ainsi, la satisfaction des utilisateurs se renforce et le nombre d'appels au service de support technique diminue.

• Systèmes de recommandation personnalisés : l'intelligence artificielle générative peut adapter les recommandations de produits en fonction des requêtes individuelles de la clientèle, en améliorant la personnalisation et la satisfaction. En réalité, 88 % des acheteurs en ligne sont plus susceptibles de poursuivre leurs achats sur le site web d'un revendeur qui offre une expérience personnalisée. Parmi les générations Z et Y, ils sont respectivement 96 % et 97 %.

Transformez le support technique client à l'aide de la recherche optimisée par l'intelligence artificielle.

Les entreprises de différents secteurs bénéficient déjà des avantages de l'intelligence artificielle.

• Commerce de détail : la clientèle peut saisir la description d'un projet dans la barre de recherche d'un site de bricolage tout en travaillant sur une autre tâche (comme la fabrication d'un arbre à chat). Elle reçoit alors une liste exhaustive des fournitures nécessaires. Des recommandations de spécialistes lui sont fournies tandis que son expérience d'achat est rationalisée.

• Télécommunications : l'intelligence artificielle générative peut recommander et résoudre de manière proactive les problèmes de réseau. Les ingénieurs de fiabilité des sites peuvent poser des questions sur l'état du réseau et obtenir des réponses en temps réel. Ainsi, l'indisponibilité du réseau diminue et les frais de réparation d'urgence baissent.

• Services financiers : les institutions peuvent améliorer la précision et la vitesse de la détection des fraudes tout en réduisant les coûts grâce à l'automatisation des tâches. En identifiant les modèles de comportement à rechercher, les outils d'intelligence artificielle générative peuvent aider à détecter les fraudes en temps réel et à suggérer la meilleure mesure que les analystes peuvent prendre pour y remédier.

• Technologie : l'intelligence artificielle générative peut accélérer la conception et le prototypage des produits en renforçant la matière grise des êtres humains, ce qui leur permet d'avoir davantage d'idées plus rapidement. Cela peut être utile pour la création de produits, l'élargissement de la prestation de services et la résolution des problèmes. Les équipes commerciales peuvent utiliser l'intelligence artificielle générative afin de créer des e-mails et de résumer les interactions avec les prospects, entre autres. Le codage assisté par l'intelligence artificielle peut aider à détecter les bugs en temps réel afin d'accélérer la mise en production.

• Secteur public : l'intelligence artificielle générative peut accélérer de manière significative l'obtention de résultats relatifs aux missions menées. Elle peut aussi améliorer les services fournis au grand public et mettre à la disposition des analystes du gouvernement et des professionnels de la sécurité les données appropriées au moment opportun, en reliant l'IA générative aux données des organismes en toute sécurité.

Découvrez comment Cisco crée des expériences de recherche adossées à l'intelligence artificielle avec Elastic sur Google Cloud.

L'intelligence artificielle générative ne consiste pas à remplacer les compétences humaines, mais plutôt à les améliorer et à les élargir. En optimisant les processus en matière de cybersécurité, d'observabilité et d'expérience de la clientèle, l'intelligence artificielle générative permet aux entreprises de tout secteur de fonctionner de manière plus efficace, proactive et réactive. À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, le potentiel pour les applications révolutionnaires de divers secteurs semble illimité.

Concrétisez ces cas d'utilisation. Découvrez les étapes pour mettre en œuvre l'intelligence artificielle générative dans votre entreprise.