Tirer parti des LLM pour rationaliser et automatiser vos flux de travail

Republié par Platon

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Que vous travailliez dans une petite startup ou dans une grande entreprise transnationale, il y a de fortes chances que vous ayez déjà entendu parler de l'automatisation des flux de travail. En fait, il y a probablement encore plus de chances que vous ayez interagi avec des outils et des éléments qui automatisent une partie de votre charge de travail, dans une certaine mesure. De l'aide à des tâches telles que le tri et l'indexation des e-mails ; de la saisie de données dans une feuille ou de la gestion de vos documents numériques vitaux au travail, à l'automatisation complète des processus métier cruciaux, l'automatisation des flux de travail est de plus en plus devenue un outil essentiel pour la vie quotidienne des entreprises prospères.

Cependant, traditionnelle l'automatisation du workflow Les processus ne sont pas sans limites : par exemple, ils dépendent d'un ensemble strict de règles, qui, par définition, ont une portée et une évolutivité limitées, et nécessiteront souvent une intervention humaine pour fonctionner efficacement. De plus, comme ils nécessitent une intervention humaine, cela ouvre la voie à l'erreur humaine, sans compter que ces outils ne peuvent pas non plus aider à la prise de décision de manière fiable. C'est là que l'IA et les grands modèles de langage entrent en jeu, car l'intégration de chatbots comme ChatGPT dans le processus d'automatisation du flux de travail peut augmenter de manière exponentielle l'efficacité et l'efficience de ces outils.

Le rôle de l'IA dans l'automatisation des flux de travail

Dans le passé, l'automatisation des flux de travail était limitée aux contraintes de ses scripts et de la programmation globale. En tant que tels, ces outils ont toujours nécessité au moins un minimum de surveillance et d'interaction humaines pour s'assurer qu'ils fonctionnent comme prévu, ce qui va à l'encontre de l'objectif de l'automatisation. De plus, les tâches qui nécessiteraient des interactions plus complexes telles que la prédiction des résultats en fonction des entrées de données et l'analyse des modèles de données pour détecter et se protéger contre la fraude, pour n'en nommer que quelques-unes, sont toutes hors de portée lorsqu'il s'agit de ces efforts traditionnels d'automatisation des flux de travail.

En incorporant l'intelligence artificielle au domaine de l'automatisation des flux de travail, nous pouvons couvrir un plus large éventail de tâches, et même aborder des processus qui autrement auraient été impossibles dans le passé, comme ceux mentionnés ci-dessus. Parmi les autres avantages de la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans les processus d'automatisation des flux de travail, citons l'amélioration de la prise de décision ; analyses prédictives; la reconnaissance d'images et de la parole et l'automatisation des processus robotiques, entre autres.

Un bon exemple de cette implémentation est la façon dont Nanonets utilise l'IA pour automatiser l'analyse des e-mails, ce qui réduit les délais d'exécution et l'effort manuel requis pour accomplir cette tâche standard. L'une des principales applications des nanonets consiste à simplifier les efforts de capture de données grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle. Plus précisément, notre IA permet de collecter les informations exactes dont vous avez besoin à partir de n'importe quel document, même ceux qui ne suivent pas les modèles standard, et de les valider et de les exporter selon vos besoins.

Ce composant spécifique de notre IA rationalise et optimise considérablement la flux de travail de gestion de documents, tout en produisant des informations propres avec des risques réduits d'erreur humaine.

Qu'est-ce qu'un LLM?

Un LLM, ou Large Language Model, est un type avancé d'intelligence artificielle qui peut générer un texte de type humain basé sur une entrée donnée. Ces modèles, tels que le GPT-4 d'OpenAI, sont formés sur de grandes quantités de données pour comprendre le contexte, générer des réponses significatives et effectuer des tâches complexes. En tirant parti des LLM, les entreprises et les particuliers peuvent automatiser divers aspects de leurs flux de travail, améliorer la productivité et réduire les erreurs humaines.

Comment les LLM aident à améliorer l'automatisation des flux de travail ?

Même avec les progrès que l'intelligence artificielle a connus ces dernières années, et malgré son rôle croissant dans l'automatisation des flux de travail, cet outil a encore quelques limites cruciales dans ce qu'il peut réaliser. Plus précisément, les IA n'ont pas par elles-mêmes la capacité de traiter les entrées en langage naturel et disposent de méthodes limitées pour produire des données personnalisées répondant aux besoins exacts de l'utilisateur.

C'est là que les grands modèles de langage (LLM) entrent en jeu, donnant aux IA une couche supplémentaire de profondeur, leur permettant non seulement de traiter de grandes quantités de données, mais également de comprendre les exigences de l'utilisateur sur la base d'entrées en langage naturel, afin de traiter et présenter les données de manière efficace et conviviale. Les développements récents des chatbots tels que ChatGPT ont permis l'intégration du GPT-4 LLM avec certains efforts d'automatisation des flux de travail. Des entreprises telles que Zapier ont récemment intégré cette technologie dans leurs offres existantes, leur donnant beaucoup plus de flexibilité et surmontant la plupart des limitations passées de ses solutions d'IA.

La capacité de traiter les entrées linguistiques ouvre la voie à davantage d'efforts d'automatisation, en particulier en ce qui concerne les interactions et l'engagement des utilisateurs. En tant que tel, ce développement ouvre la voie à des utilisations plus pratiques, telles que l'utilisation de l'IA pour interagir directement avec les utilisateurs et les clients.

Un bon exemple de ces développements est la façon dont Uber utilise l'IA et les LLM pour rationaliser les communications entre les utilisateurs et les conducteurs. La façon dont cela fonctionne est que, chaque fois qu'un utilisateur ou un conducteur saisit une requête via la fonction de chat, le composant de traitement du langage naturel de son Michelangelo AI traitera le texte pour discerner l'intention et produira des réponses que les utilisateurs peuvent choisir avec un seul robinet. Cela rend le trajet beaucoup plus sûr pour le conducteur, car il peut rester concentré sur la navigation, sans avoir à répondre manuellement aux SMS ou aux appels, tout en garantissant que les clients reçoivent des réponses rapides à leurs SMS.

Dans la même veine, Coca Cola a également touché à l'IA avec leurs distributeurs automatiques modernes, qui se connectent à l'application Coca Cola Freestyle pour faciliter les opérations de point de vente lors de l'achat de boissons à partir de ces distributeurs. La mise en œuvre permet également de capturer des données importantes telles que les achats individuels, qui à leur tour peuvent être automatiquement capturées et utilisées par les distributeurs automatiques connectés à Internet pour encourager le stockage des boissons les plus populaires dans cette zone, améliorant ainsi les ventes. De plus, l'IA ajoute également un aspect de "gamification" au flux de travail d'engagement des utilisateurs, en permettant aux utilisateurs d'interagir avec son chatbot intégré via Facebook Messenger, qui utilise la PNL pour adapter son langage et sa personnalité à chaque utilisateur.

Cependant, toutes ces innovations ne sont pas liées à l'amélioration de l'engagement des utilisateurs et du marketing. Exemple concret, La plateforme d'IA d'IBM Watson utilise LLM pour intégrer des capacités de traitement du langage naturel à sa solution d'intelligence artificielle, ce qui lui donne la capacité de desservir une grande variété d'industries, notamment les domaines de la santé, de la finance et du service client. L'IA est capable de comprendre les entrées en langage naturel ; capturer des données pour établir des modèles et fournir une grande variété d'informations pour améliorer l'automatisation du flux de travail de ses utilisateurs.

L'IA et le LLM sont également devenus essentiels dans le domaine des produits pharmaceutiques, car des entreprises comme Johnson & Johnson ont autrefois adopté leur utilisation afin de traiter et d'analyser de vastes volumes de textes et de littérature scientifiques. L'attente était que, grâce au traitement du langage naturel et aux algorithmes d'apprentissage automatique, l'IA pourrait mettre en évidence et suggérer des méthodes potentielles pour développer de nouveaux médicaments, ce qui à son tour est une aubaine massive dans l'automatisation du flux de travail du processus de découverte de médicaments. Alors que le produit lui-même a été arrêté à partir de 2019 en raison de mauvaises performances financières, il met en évidence les utilisations potentielles de ces technologies dans le domaine de la découverte de médicaments.

Utilisation des LLM pour automatiser les flux de travail

Tirer parti de la puissance des grands modèles de langage (LLM) peut grandement simplifier les flux de travail et gagner du temps. De la rédaction d'e-mails et de la génération de contenu à l'automatisation de la gestion de projet et à la fourniture d'un support client, les LLM peuvent comprendre et interpréter les entrées des utilisateurs pour générer des sorties contextuellement pertinentes. Voici quelques cas d'utilisation courants où les LLM peuvent grandement aider à améliorer la productivité.

Rédaction d'e-mails et autres communications

Les LLM peuvent être utilisés pour rédiger des e-mails, des mises à jour sur les réseaux sociaux et d'autres formes de communication. En fournissant un bref aperçu ou des points clés, le LLM peut générer un message bien structuré, cohérent et contextuellement pertinent. Cela permet de gagner du temps et garantit que vos communications sont claires et professionnelles.

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Génération de contenu

Que vous ayez besoin de créer des articles de blog, des descriptions de produits ou des supports marketing, les LLM peuvent vous aider en générant un contenu de haute qualité. Fournissez simplement un aperçu ou un sujet, et le LLM utilisera sa vaste base de connaissances pour créer un contenu engageant, informatif et bien structuré.

Automatisation des tâches

Les LLM peuvent être intégrés à divers systèmes de gestion des tâches, comme Trello, Asana ou Monday.com, pour automatiser la gestion des projets et des tâches. En utilisant le traitement du langage naturel, les LLM peuvent comprendre et interpréter les entrées de l'utilisateur, créer des tâches, mettre à jour les statuts et attribuer des priorités sans intervention manuelle.

Analyse des données et rapports

Les LLM peuvent être utilisés pour analyser de grands ensembles de données et générer des rapports ou des résumés. En fournissant au LLM des informations pertinentes, il peut identifier les tendances, les modèles et les idées, transformant les données brutes en informations exploitables. Cela peut être particulièrement utile pour les entreprises qui cherchent à prendre des décisions basées sur les données.

Support à la clientèle

En intégrant les LLM dans vos systèmes de support client, vous pouvez automatiser les réponses aux questions fréquemment posées, réduisant ainsi la charge de travail de votre équipe de support. Les LLM peuvent comprendre le contexte et l'intention de la requête d'un client, générant des réponses utiles et précises en temps réel.

Aide à la programmation

Les LLM peuvent être utilisés pour générer des extraits de code, fournir des suggestions de débogage ou offrir des conseils sur les meilleures pratiques de programmation. En tirant parti des vastes connaissances du LLM en matière de langages de programmation et de frameworks, les développeurs peuvent gagner du temps et s'assurer que leur code est optimisé et efficace.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre des LLM

Identifier les cas d'utilisation appropriés

Avant d'intégrer un LLM dans vos flux de travail, il est essentiel d'identifier les tâches qui se prêtent bien à l'automatisation. Les tâches qui impliquent des processus répétitifs, nécessitent une compréhension du langage naturel ou impliquent la génération de contenu sont des candidats idéaux.

Commencez par un projet pilote

Lors de la mise en œuvre des LLM, c'est une bonne idée de commencer par un petit projet pilote. Cela vous permet d'évaluer l'efficacité du LLM, d'affiner votre approche et d'identifier les défis potentiels avant de passer à l'échelle.

Surveiller et optimiser

Comme pour toute technologie basée sur l'IA, les LLM peuvent nécessiter un réglage fin et une optimisation pour s'assurer qu'ils répondent à vos besoins spécifiques. Surveillez régulièrement les performances du LLM, recueillez les commentaires des utilisateurs et effectuez les ajustements nécessaires pour améliorer son efficacité.

Conclusion

Nous avons à peine effleuré la surface en ce qui concerne la façon dont les LLM comme GPT-4 révolutionnent le domaine de l'automatisation des flux de travail. Toutes ces preuves indiquent que l'avenir des entreprises verra une implication beaucoup plus grande de l'IA en tant qu'outil pour soutenir les tâches et les efforts du personnel, ainsi que de leurs clients et utilisateurs potentiels.

Avez-vous interagi avec des outils d'automatisation de flux de travail basés sur LLM ? N'hésitez pas à partager vos expériences et réflexions avec nous !