Les cas d’usage de l’IA générative : comment transformer vos données non structurées en informations et façonner l’avenir de votre entreprise

Dans tous les secteurs, l’IA générative favorise l’innovation et transforme nos méthodes de travail. Les cas d’usage vont de l’obtention d’informations immédiates à partir de données non structurées telles que des images, des documents et des vidéos, à l’automatisation des tâches de routine pour que vous puissiez vous concentrer sur un travail à plus forte valeur ajoutée. L’IA générative rend tout cela facile et accessible car tout le monde dans une entreprise peut simplement interagir avec les données en utilisant le langage naturel.

Bien que l’IA générative soit prometteuse, elle s’accompagne également d’une longue liste de précautions lors de son utilisation en production : et si nos données sensibles étaient exposées lors de l’utilisation d’un LLM ? Et si notre application n’avait pas accès aux bonnes données et générait des résultats imprécis pour les parties prenantes ? Et si nous ne disposions pas des ressources nécessaires pour créer et maintenir ces outils et plateformes ?

Une IA plus précise et plus fiable nécessite une stratégie data complète ancrée sur un socle data solide. Les entreprises se tournent vers Snowflake depuis des années pour libérer la puissance des données. Aujourd’hui, elles choisissent Snowflake pour s’adapter à un large éventail de cas d’usage de l’IA et transformer le battage médiatique en retour sur investissement. 

« Les chatbots conversationnels ont captivé l’imagination de tout le monde, mais la réalité est qu’il y a tellement de potentiel inexploité à prendre des données non structurées et à les transformer en informations avec l’IA au centre », explique Chase Ginther, Principal Architect for AI/ML and Global Field CTO chez Snowflake. « Nous voyons des clients générer beaucoup de valeur commerciale avec ces types de cas d'usage. »

L’événement Gen AI Day de Snowflake, organisé en collaboration avec AWS, a présenté les nombreuses façons dont les entreprises se tournent vers Snowflake pour exploiter l’IA générative au-delà des chatbots afin de résoudre des problèmes stratégiques dans tous les secteurs. Des experts de Snowflake et des partenaires tels qu’Accenture, Braze, Kumo, LandingAI, Prodapt, Sigma et Twelve Labs ont participé à des discussions et démos qui ont mis en lumière comment :

• Développer plus rapidement des applications conversationnelles de haute qualité pour des analyses en libre-service

• Optimiser les performances du pipeline NLP avec une inférence par batch de LLM rentable

• Offrir des LLM open source et des modèles d’intégration personnalisés pour l’inférence avec des GPU gérés

• Débuter avec l’IA générative avec des démos sectorielles présentant des solutions en action

Pour ne citer que quelques exemples, voici cinq cas d’usage clés pour tirer parti de l’IA générative afin de résoudre des problèmes stratégiques dans tous les secteurs :

• Bien qu’il existe de nombreux cas d’usage de l’IA générative pour les services financiers, les exemples les plus notables chez Snowflake démontrent la capacité de cette technologie à traiter et générer du texte et à démocratiser l’accès aux informations et aux analyses grâce au langage naturel. Accenture, partenaire de Snowflake, a par exemple démontré comment les professionnels des sinistres d’assurance peuvent exploiter l’IA pour traiter des données non structurées, y compris les ID et les rapports gouvernementaux, afin de simplifier et d’optimiser la collecte de documents, la validation des données, la validation des sinistres et la génération de lettres de sinistre. 
• Les recommandations personnalisées sont l’une des utilisations les plus intuitives de l’IA générative dans la publicité, les médias et le divertissement. En fournissant des recommandations sur mesure, les streamers et les éditeurs de médias peuvent maintenir l’engagement des audiences, ce qui se traduit par de meilleurs taux de rétention et des avantages financiers. Twelve Labs, partenaire de Snowflake, pousse la personnalisation à un niveau supérieur en utilisant l’IA multimodale pour comprendre la vidéo. En analysant toutes les modalités d’une vidéo, y compris les effets visuels, textuels et sonores, ils peuvent fournir des informations contextuelles et des recommandations personnalisées. 

• La personnalisation change également la donne dans le domaine de la santé et des sciences de la vie, entraînant une amélioration des résultats pour les patients et des économies pour les systèmes de santé. Les professionnels de santé peuvent utiliser l'IA pour créer des plans de traitement personnalisés, automatiser la documentation et effectuer des analyses de santé prédictives. Par exemple, Kumo, partenaire de Snowflake, utilise les capacités d’IA de Snowflake pour prédire si des patients pourraient avoir besoin d’être réadmis à l’hôpital. L’application native de Kumo fournit cette intelligence en combinant l’apprentissage graphique sur des données structurées et des modèles d’IA générative entraînés sur des données non structurées, le tout au sein de l’environnement Snowflake.
• Dans le secteur public, l’IA générative a amélioré l’efficacité, la prestation de services et la prise de décision, des services aux citoyens à l’éducation et la défense. Snowflake Cortex AI, par exemple, aide les organismes gouvernementaux à simplifier le suivi des projets de loi en créant des résumés de projets de loi et des chatbots générés par l’IA qui permettent aux individus d’effectuer des recherches dans les documents de projet de loi et de poser des questions à leur sujet. Les agences peuvent rapidement découvrir des tendances, identifier les risques et optimiser l’allocation des ressources grâce aux analyses générées par l’IA. Traditionnellement, cela nécessitait des heures de travail manuel ainsi que la création et la mise à jour de feuilles de calcul volumineuses.
• Le marketing et les ventes sont particulièrement bien placés pour tirer parti des assistants d'IA générative qui peuvent accélérer l'accès aux informations. Les équipes commerciales sont généralement enfermées dans des tableaux de bord pour obtenir des informations. Ces tableaux de bord deviennent souvent inutilisables ou manquent de filtres dynamiques pour répondre aux questions de vente. Avec Snowflake Cortex AI, les équipes commerciales peuvent créer un assistant d’IA et poser des questions sur les clients, les territoires ou les indicateurs de performance, sans avoir besoin de tableaux de bord. Cette solution permet de gagner du temps, d’améliorer les décisions basées sur les données et de permettre aux équipes commerciales de se concentrer sur la conclusion de transactions avec des données fiables en temps quasi réel.

Gen AI Day a présenté de nombreuses autres informations et démos pour un large éventail de secteurs et de départements, notamment les services financiers, le retail et les biens de consommation, la publicité, les médias et le divertissement, l’industrie, la santé et les sciences de la vie, le secteur public, les télécommunications, le marketing et les ventes, ainsi que l’informatique, les ressources humaines et l’ingénierie. 

Mais ne vous inquiétez pas si vous l’avez manqué : vous pouvez désormais regarder l’événement à la demande.

Pour en savoir plus sur les principaux cas d’usage de l’IA pour favoriser la réussite, téléchargez l’eBook Data et IA : le guide 2025 par secteur.