Livre blanc | Humaniser l'IA pour concevoir et prédire les innovations gagnantes
Découvrez comment enrichir les modèles d'IA avec de véritables données humaines réelles peut vous permettre de prédire la prochaine grande innovation.
Notre récent livre blanc explore l'importance d'utiliser de véritables données humaines pour former les modèles d'IA afin de prédire quelles seront les innovations gagnantes. L’IA offre une opportunité d’accélérer, et potentiellement d'améliorer le taux de réussite des nouvelles innovations, et la manière dont nous l'utilisons déterminera notre réussite.
Les cerveaux sont comme des éponges ; ils absorbent ce à quoi ils sont exposés et l’IA fonctionne de la même manière. Le développement d'une intelligence artificielle nécessite des données, et la qualité de ces données détermine la qualité du modèle d’IA. Il existe deux principales formes d'apprentissage pour les modèles d'IA : l'apprentissage supervisé , dans lequel un humain enseigne à l'IA ce qu'elle doit apprendre, et l'apprentissage auto-supervisé , dans lequel l'IA est alimentée par une grande quantité de texte pour générer des prédictions.
Les nouveaux concepts de produits ont plus de chances de réussir si les phases d'idéation et d'évaluation s'appuient sur des données reflétant les besoins et les désirs intrinsèquement humains des consommateurs. Ces données doivent être intemporelles, ou au minimum, à jour. Les données étant au cœur de l'IA, notre livre blanc dévoile comment les données d'entraînement déterminent l'exactitude d'un modèle.
Pour cette raison, les modèles d’IA prêts à l'emploi ont leurs limites, car ce qui est nécessaire pour générer et prédire de meilleures innovations, ce sont de véritables données de consommateurs. Ipsos, par exemple, utilise les réactions humaines face aux nouveaux concepts de produits pour former des modèles d’IA destinés à l’évaluation des concepts.
Mieux comprendre et prédire le comportement humain réel nécessite l’utilisation de données humaines réelles. En incorporant des données pertinentes, représentatives et intemporelles, les modèles d’IA peuvent être plus précis et plus efficaces pour maximiser le succès des innovations.
Points clés à retenir
- La qualité des données d'entraînement est cruciale pour créer des modèles d'IA intelligents. Les données doivent être pertinentes, représentatives et intemporelles.
- Les modèles d'IA prêts à l'emploi, comme les large language models (LLM), peuvent rencontrer des limites dans leur capacité à capturer l'essence du comportement et des besoins humains réels. Humaniser l’IA en l’entraînant avec des données réelles sur les consommateurs peut conduire à un meilleur succès en matière d’innovation.
- L’IA générative peut être utilisée dans la phase d’idéation de l’innovation pour développer de nouvelles idées de produits, tandis que l’IA analytique peut être utilisée dans la phase d’évaluation pour prédire le potentiel du marché.
- Les données humaines réelles, y compris les réactions des consommateurs et les verbatim, peuvent être utilisées pour entraîner des modèles d'IA et améliorer leur précision dans la prédiction du succès de l'innovation.