Entrepreneuriat IA : le guide ultime pour démarrer [2023]

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Intelligence artificielle ou IA fait référence à la simulation de l'intelligence humaine dans des machines conçues pour penser et agir comme des humains. Essentiellement, l'IA tente d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement une intelligence humaine.

Selon cette définition, l'IA a déjà remplacé les humains dans la saisie de données, le diagnostic médical, la détection des fraudes et le service client.

Avantages de l'IA pour les entrepreneurs

L'IA pour les entreprises présente de nombreux avantages, tels que :

• Coût moindre
• Évolutivité infinie
• Aucune erreur humaine, et
• Prise de décision sur les données

Les avantages de la création de systèmes d'intelligence artificielle pour remplacer les humains dans des tâches comme celles-ci sont qu'une fois créée et formée, l'intelligence artificielle n'a pas besoin de faire une pause. Il ne se plaint pas. Il n'a pas besoin de jours de repos.

Comprendre les différents domaines de l'IA : apprentissage automatique, traitement du langage naturel et robotique

Le terme IA lui-même peut en fait être assez déroutant car il y a un certain nombre d'aspects différents qui sont jetés dans le mélange en même temps.

Il s'avère que l'IA est en fait un terme générique qui regroupe de nombreuses autres catégories que vous connaissez peut-être :

• Machine Learning
• Traitement du langage naturel (PNL)
• Vision par ordinateur
• Robotique

Et plein d'autres.

Fonctionnement de l'apprentissage automatique : exemples de modèles prédictifs

L'apprentissage automatique ou ML est un aspect central de l'intelligence artificielle, et c'est le processus qui consiste à donner à un ordinateur une tonne d'informations afin qu'il puisse apprendre de ces informations, puis commencer à prédire les résultats afin que nous n'ayons pas à lui dire quoi faire à chaque fois.

Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique pourrait être utilisé pour prédire le prix d'une maison en fonction de sa taille, de sa superficie et de sa pièce. Ou un modèle d'apprentissage automatique pourrait être utilisé pour classer les e-mails comme spam ou non spam.

Ce que vous devez faire, c'est lui fournir une tonne d'exemples étiquetés de ce qui est du spam et de ce qui ne l'est pas.

Traitement du langage naturel : la clé de l'interaction homme-machine

Le traitement du langage naturel est un autre aspect essentiel des outils d'IA que nous connaissons aujourd'hui, qui aide les ordinateurs à comprendre, interpréter et générer un langage humain comme lorsque vous parlez à Siri ou Alexa.

Au début, j'ai eu un peu de mal à comprendre la distinction entre ces termes, mais la façon la plus simple de le comprendre est que l'IA est le terme générique, et ces différentes disciplines sont combinées pour créer ces produits comme Chat GPT ou Siri, ou la robotique et les entrepôts aussi.

Ils se réunissent pour former le produit final, qui est intelligence.

Grands modèles de langage : le sujet le plus brûlant de l'IA

En raison de l'accueil public record de Chat GPT qui a attiré plus d'un million d'utilisateurs en une semaine seulement, le sujet le plus brûlant de l'IA en ce moment est celui des grands modèles de langage.

Les grands modèles de langage ou LLM sont des algorithmes d'IA avancés qui génèrent du texte de type humain.

Ils sont formés sur d'énormes quantités de données et travaillent en décomposant le texte en composants, en apprenant des modèles, puis en utilisant ces connaissances pour générer un nouveau texte.

Et bien sûr, plus l'ensemble de données d'apprentissage est grand, plus le modèle devient précis. GPT-3 par Open AI est le modèle de langage sur lequel Chat GPT a été construit et est sans doute le meilleur grand modèle de langage accessible au public que nous ayons aujourd'hui.

Il a été formé sur des centaines de milliards de mots, et son succès au GPT-4 sera probablement plusieurs fois supérieur. La façon la plus simple de penser à ces modèles est de les imaginer comme des moteurs de saisie semi-automatique extrêmement puissants.

Avec seulement quelques mots, ces grands modèles de langage peuvent écrire une histoire courte ou un paragraphe entier en tirant sur des collections de mots similaires dans leurs données de formation.

De plus, ils sont excellents pour la reconnaissance et la génération de motifs, ce qui nous permet de créer avec soin les types de sortie que nous voulons en tirer.

L'opportunité pour les entrepreneurs en intelligence artificielle : créer des applications sur de grands modèles de langage

La plus grande opportunité pour nous, en tant qu'entrepreneurs en intelligence artificielle, est actuellement de créer des applications au-dessus de ces modèles extrêmement puissants. Des entreprises comme Google et OpenAI font tout le travail acharné de la construction de ces modèles de langage massifs.

Tout ce que nous avons à faire est d'aller les appliquer à des cas d'utilisation spécifiques. Afin de créer ces applications et de s'appuyer sur ces modèles, nous devons y accéder par programmation, ce qui nous amène à notre prochaine étape : comprendre les API.

Comprendre les API : ce qu'elles sont et comment elles fonctionnent

Les API ou les interfaces de programmation d'applications permettent aux entrepreneurs comme nous d'accéder à la puissance de ces modèles et de commencer à créer de la valeur par-dessus.

Les API peuvent être un peu compliquées, alors voici une analogie pour les décomposer pour vous.

Tout comme vous commandez de la nourriture sur un menu dans un restaurant, un programmeur peut accéder à des fonctionnalités spécifiques à partir d'une application logicielle via l'API.

Dans notre cas, nous avons des API qui nous permettent d'accéder aux services d'entreprises comme Open AI et bientôt Google et d'autres.

Par exemple, les options du menu d'Open AI sont les différents sous-modèles qu'ils ont formés et qui conviennent à différentes fins.

Les options de ce menu vont de Da Vinci à Aida, Da Vinci étant le modèle de langage le plus avancé qui alimente des choses comme Chat GPT, jusqu'à Aida, qui n'est capable que de faire des fonctionnalités très basiques.

Ils ont également des modèles spécialisés dans le code plutôt que dans le langage, ils offrent donc tout un tas d'options différentes auxquelles vous pouvez accéder par programmation et créer vos applications par-dessus.

Nous pouvons interagir avec ces modèles et tirer parti de leur puissance en leur faisant ce qu'on appelle un appel API. Dans ces appels, vous devez fournir quelques informations pour spécifier ce que vous voulez en retour.

Par exemple, disons que nous créons un outil de création de CV. Nous aurions besoin de collecter les entrées des utilisateurs contenant leurs informations personnelles telles que l'e-mail, le numéro de téléphone et l'historique de travail via un site ou un formulaire.

Ensuite, combinez ces informations avec quelques instructions simples expliquant à l'API ce que nous voulons faire, puis nous regroupons tout cela et l'envoyons dans un appel.

L'API traiterait alors notre demande et renverrait la réponse. Parce que tout cela est fait par programmation, une fois que vous avez un moyen fiable de collecter les entrées des utilisateurs et que vous avez écrit parfaitement les instructions que vous envoyez à l'API, vous pouvez alors prendre cela, le répéter encore et encore et le mettre à l'échelle dans une entreprise.

Cependant, la rédaction de ces instructions est une compétence tout à fait distincte en soi.

Comprendre l'ingénierie rapide

Cette compétence est en fait si importante que j'ai déjà écrit tout un guide d'ingénierie rapide. Mais pour l'instant, je vais vous faire un bref résumé. Le terme correct pour demander à une intelligence artificielle d'effectuer une tâche est connu sous le nom d'incitation.

Fondamentalement, nous disons à l'IA, par exemple, le GPT 3 d'Open AI, un ensemble d'instructions, et il exécute une tâche basée sur ces instructions.

Les invites peuvent être aussi simples qu'une phrase ou une question ou aussi complexes que plusieurs paragraphes.

La raison pour laquelle l'ingénierie des invites ou simplement la façon dont vous créez vos invites est si importante est due à un concept appelé "poubelle, poubelle" .

Essentiellement, la qualité de votre entrée détermine la qualité de votre sortie. Lorsque vous disposez de grands modèles de langage aussi puissants que GPT-3 et autres, votre capacité à écrire de bonnes invites détermine la valeur que vous pouvez en extraire.

Des entreprises entières sont construites sur le dos de quelques invites bien écrites ou même d'une seule.

Enfin, ce que vous attendiez tous, c'est la façon la plus simple de construire au-dessus de ces grands modèles de langage.

Construire une entreprise d'IA sur les LLM

Maintenant que vous avez été mis au courant de tous les différents aspects de l'entrepreneuriat IA, vous devez commencer à tout reconstituer.

Bien sûr, la grande question est de savoir comment utiliser toutes ces connaissances non seulement pour identifier mais aussi pour exécuter votre prochaine grande idée.

Voici les trois meilleurs formats commerciaux d'IA que vous pouvez commencer à copier et coller dans différentes industries aujourd'hui, et je garde le meilleur pour la fin.

Et si vous souhaitez des idées d'entrepreneuriat spécifiques à l'IA, j'ai également préparé un liste des meilleures idées commerciales ChatGPT.

1. Entreprises basées sur l'invite

Le format d'entreprise numéro un est celui des entreprises basées sur les invites. Ce format commercial vous oblige à trouver un cas d'utilisation spécifique, puis à écrire une ou plusieurs invites vraiment bien conçues qui convertissent ces grands modèles de langage en outils pour ce cas d'utilisation spécifique.

Une fois que vous avez joué et construit ces invites, tout ce que vous avez à faire est de l'héberger sur un site Web et de commencer à le commercialiser.

La façon la plus simple de le faire est d'écrire une bonne invite, de recueillir certaines entrées d'utilisateurs de votre site Web, de les mélanger et de les envoyer dans l'appel API.

Ce qui revient peut être une réponse vraiment personnalisée pour les gens et cela leur semble magique.

Mais sous le capot, c'est très peu d'efforts et très basique pour en faire fonctionner un, car vous prenez essentiellement un grand modèle de langage comme GPT-3, en lui donnant quelques instructions, en insérant certaines entrées de l'utilisateur, puis en laissant il renvoie la réponse.

Par exemple, vous pouvez utiliser un outil de rédaction de CV alimenté par l'IA, puis créer l'invite qui affiche le format GPT-3, le meilleur format possible pour un CV, puis l'inclure dans l'invite, puis inclure les informations de l'utilisateur, l'envoyer off dans un appel API et récupérez-le et donnez-le à l'utilisateur.

Ou vous pouvez créer des outils de rédaction intéressants comme copie.ai ai fait.

Par exemple, vous pouvez créer un créateur de copie UGC publicitaire Facebook, qui recueille des informations sur l'entreprise et les produits, et diffusera toujours une belle copie publicitaire Facebook qui comprend des citations et des critiques de produits.

Quelque chose comme adcreative.ai a fait.

Sur les 3, ce modèle commercial d'IA a la barrière d'entrée la plus faible, car tout ce que vous avez à faire est d'écrire une bonne invite.

Jouer avec la construction de ces outils de base basés sur des invites est le moyen idéal pour se familiariser avec l'entrepreneuriat IA. Je vous exhorte fortement à entrer dans le terrain de jeu ouvert de l'IA et à commencer à jouer et à écrire des invites et à voir ce que vous pouvez retirer de ces modèles.

2. Entreprise basée sur la mise au point

Le prochain modèle commercial de l'IA est une entreprise basée sur le réglage fin. Les grands modèles de langue comme GPT 3 peuvent être affinés.

Essentiellement, le réglage fin vous permet d'apprendre à un modèle à reconnaître de nouveaux modèles. Chat GPT en est un excellent exemple car Open AI a affiné Modèle de langage GPT-3, afin de fonctionner dans un style Q&A en le formant et en lui donnant quelques exemples d'invites de style question-réponse.

Le réglage fin peut être utilisé pour créer des outils qui améliorent un grand modèle de langage dans un but spécifique.

Par exemple, vous pouvez affiner l'un de ces modèles pour devenir un expert en analyse des sentiments sur les réseaux sociaux.

Ce que vous devez faire, c'est obtenir une tonne de commentaires Twitter, Instagram et Facebook, les étiqueter comme positifs ou négatifs, puis vous pouvez les intégrer au modèle pour l'affiner.

Le modèle de réglage fin résultant serait plus efficace pour prédire le sentiment positif ou négatif des commentaires sur les réseaux sociaux que le modèle GPT sous-jacent lui-même.

Bien que GPT-3 puisse déjà effectuer lui-même une analyse des sentiments, en lui fournissant ces exemples, vous le rendez plus spécifique pour mieux gérer les commentaires sur les réseaux sociaux en particulier.

La partie la plus difficile de ce format d'entreprise est que vous avez besoin de données appropriées pour affiner.

C'est là que certaines ampoules peuvent s'éteindre pour vous, car si vous possédez une entreprise ou si vous connaissez quelqu'un qui en possède une tonne de données précieuses et intéressantes qui pourraient être utilisées pour affiner ces modèles à des fins différentes.

Vous avez alors une excellente occasion d'utiliser ces données, de les affiner et de créer de nouveaux logiciels en tant que service.

Comme pour la plupart des choses en intelligence artificielle et en IA, plus vous pouvez fournir de données, meilleures seront les performances du modèle.

3. Entreprise de chatbot de données personnalisées

Enfin, le format commercial qui, selon moi, a le plus de potentiel est une entreprise de chatbot de données personnalisées.

Maintenant, ne vous éteignez pas parce que vous avez entendu le mot chatbot, écoutez-moi.

Si vous pouvez mettre la main sur des données précieuses, que ce soit par le biais de votre propre entreprise ou d'un ami, ou si vous contactez quelqu'un et lui proposez de vous associer à lui et de créer ce service de chatbot, si vous pouvez être les premiers dans votre créneau à fournissez un service de chatbot, alors vous avez de très bonnes chances de gagner beaucoup d'argent.

La principale opportunité que je vois pour ces chatbots est de mettre à la disposition des consommateurs des données complexes structurées dans une base de données de manière simple et facile d'accès.

La question d'intégrer des données dans ces modèles afin qu'ils puissent être utilisés pour différents cas d'utilisation m'a longtemps intrigué.

Récemment, j'ai connecté les points que vous pouvez utiliser ces modèles pour convertir le langage naturel comme une phrase en une requête de base de données. Cela vous permet essentiellement de convertir n'importe quelle base de données contenant des données intéressantes en un service de chatbot.

Un exemple de cela en action pourrait être un assistant de reporting e-commerce pour les propriétaires de marques.

Cet assistant pourrait saisir une invite en langage naturel comme, quels étaient les 3 produits les plus performants pour le mois de décembre en fonction du taux de conversion.

Vous pouvez envoyer ces informations à un point de terminaison d'API et les recevoir dans une requête de base de données que vous pouvez utiliser pour rechercher votre base de données, extraire ces données, les formater en une belle phrase, puis les restituer à l'utilisateur.

Mots de la fin de l'entrepreneuriat IA

C'est donc tout ce que j'ai pour ce guide sur l'IA pour les entrepreneurs. Vous êtes maintenant équipé de suffisamment d'informations pour sortir et commencer à flairer ces opportunités commerciales d'IA qui changeront la vie et qui vont apparaître partout.

La meilleure partie est que vous êtes encore si tôt. Vous avez non seulement un avantage de connaissances, mais vous avez également un avantage de temps.

Le reste du monde commence tout juste à prendre conscience des énormes opportunités de l'IA qui se présentent à nous, vous devez donc tirer le meilleur parti de votre avantage.