Génération de texte par IA: Top 17 cas d'utilisation & 5 études de cas
IA générative, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, permet la création de nouveaux contenus, tels que du texte, du code, des images, des designs et des vidéos, en apprenant à partir de données existantes et en s'appuyant sur celles-ci.
Découvrez comment l'IA générative peut être utilisée pour générer du contenu sous forme de texte via 17 cas d'utilisation et 5 études de cas de génération de texte par IA.
Outils de génération de texte IA
Remarque : Les produits sont triés par ordre alphabétique.
Dans la génération de texte par IA, une variété de modèles de génération, des transformateurs autorégressifs aux approches par récupération augmentée et basées sur la diffusion, jouent un rôle central.
- Les modèles traditionnels comme GPT (Generative Pre‑trained Transformer) utilisent une architecture de transformateur pour générer un texte cohérent en prédisant le prochain token dans une séquence. Les modèles encodeur‑décodeur tels que T5 (Text‑to‑Text Transfer Transformer) convertissent toutes les tâches linguistiques en un format texte‑en‑entrée, texte‑en‑sortie, facilitant des applications flexibles comme la traduction, la synthèse et la génération de code.
- Génération augmentée par récupération (RAG) améliore les sorties des LLM en incorporant des documents externes pertinents au moment de l'inférence, améliorant ainsi la précision factuelle.
- Les méthodes de génération de texte basées sur la diffusion offrent une alternative non autorégressive qui peut équilibrer vitesse et fluidité en affinant itérativement la représentation du texte.
1. OpenAI GPT-5
OpenAI propose une API qui permet aux développeurs d'intégrer GPT-4 et GPT-4o dans leurs produits. Ces modèles prennent en charge un large éventail de tâches de génération de texte, y compris les chatbots, la création de contenu et la synthèse.
Pour les non-développeurs, OpenAI fournit ChatGPT, une interface intuitive construite sur ses modèles GPT. Cela rend les capacités avancées de l'IA accessibles à tous, que ce soit pour la rédaction de contenu, la réponse aux questions ou l'expérimentation de l'IA conversationnelle.
2. Google’s Gemini
Google Gemini est un modèle d'IA émergent qui combine le traitement du langage naturel avec des capacités multimodales avancées. Il est conçu pour générer du texte de haute qualité et s'intégrer de manière transparente à la suite d'outils de Google.
3. Microsoft Copilot Studio
Microsoft Copilot Studio est un outil low-code conçu pour que les entreprises puissent créer et personnaliser des Copilots alimentés par l'IA (chatbots et assistants virtuels). Il intègre Microsoft Copilot à Power Platform, permettant aux utilisateurs de construire, déployer et gérer des assistants IA pour le service client, le support interne et l'automatisation.
4. Bloom by Hugging Face
Hugging Face propose une large gamme de modèles pré-entraînés et d'outils pour la génération de texte, y compris GPT, BERT, T5, etc. Il est populaire parmi les développeurs pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation pour déployer des modèles d'IA. L'outil fournit également une API d'inférence, permettant aux utilisateurs de déployer et d'utiliser rapidement des modèles de génération de texte sans avoir à gérer l'infrastructure sous-jacente.
5. Jasper IA
Jasper IA (anciennement Jarvis IA) est un outil spécialement conçu pour les marketeurs et les rédacteurs. Il aide à générer des textes marketing, des articles de blog et d'autres types de contenu, avec des fonctionnalités d'optimisation et de personnalisation du résultat.
De plus, ils offrent des droits de collaboration et d'exploitation commerciale sur le contenu produit, ce qui les rend utiles pour les processus métier.
6. Copy IA
Copy IA se concentre sur l'aide aux entreprises pour créer des textes marketing, des descriptions de produits et des publications sur les réseaux sociaux. Il offre une interface conviviale où les utilisateurs peuvent saisir leurs besoins et générer du contenu en quelques minutes.
7. Writer
Writer est un assistant d'écriture alimenté par l'IA conçu spécifiquement pour les entreprises. Il aide les équipes à produire un contenu cohérent avec l'image de marque, en offrant des suggestions conformes aux directives de l'entreprise.
Cas d'utilisation du texte généré par l'IA
En utilisant des outils de génération de texte par IA, les entreprises peuvent gagner du temps, allouer le temps des employés à des projets créatifs, générer des textes sans gratuit et rationaliser leurs processus.
Il existe différentes manières d'utiliser les outils de génération de texte par IA dans les entreprises, telles que :
1. Création de contenu pour le marketing
La génération de texte par IA automatise la production d'articles de blog, de textes publicitaires, de newsletters et de légendes pour les réseaux sociaux. Les entreprises exploitent les LLMs pour créer du contenu SEO-friendly, engageant et évolutif, adapté à différents segments d'audience.
- Articles de blog et articles : Les outils d'IA peuvent générer des articles de blog et des articles structurés sur divers sujets, aidant les marketeurs à augmenter leur production de contenu tout en maintenant la qualité.
- Contenu pour les réseaux sociaux : L'IA peut créer des publications engageantes sur les réseaux sociaux adaptées à diverses plateformes, permettant aux marques de maintenir une présence en ligne cohérente.
- Email campagnes : La génération automatisée de contenu d'e-mail personnalisé, des messages promotionnels aux newsletters, aide les entreprises à engager leurs audiences plus efficacement.
2. Copywriting et création de publicité
Les outils d'IA créent des textes publicitaires pour diverses plateformes, y compris Google Ads, Facebook et LinkedIn, en optimisant les conversions et l'engagement.
- Descriptions de produits : L'IA peut générer des descriptions de produits détaillées et optimisées SEO pour les sites de commerce électronique, réduisant ainsi la charge de travail des équipes de contenu.
- Textes publicitaires : Les textes publicitaires générés par l'IA peuvent être adaptés à différents publics et plateformes, optimisant ainsi les clics et les conversions.
3. Support client et chatbots
Chatbots alimentés par l'IA fournissent des réponses instantanées et précises aux demandes des clients, abordant divers sujets, des FAQ aux dépannages complexes, améliorant ainsi la satisfaction client.
- Réponses automatisées : Les chatbots alimentés par l'IA peuvent gérer les questions clients courantes, offrir des conseils de dépannage et effectuer des transactions de base, contribuant à accélérer les réponses et à améliorer la satisfaction client.
- Assistance personnalisée : L'IA peut générer des réponses personnalisées en fonction de l'historique et des préférences des clients, rendant les interactions plus adaptées et humaines.
4. Optimisation du contenu SEO
- Contenu riche en mots-clés : L'IA peut générer du contenu optimisé pour les moteurs de recherche en incorporant des mots-clés pertinents et en respectant les meilleures pratiques SEO.
- Meta descriptions et balises : La génération automatisée de méta-descriptions et de balises améliore la découvrabilité du contenu en ligne.
5. Communication personnalisée
- Prospection client : L'IA peut générer des messages personnalisés pour les campagnes de prospection, que ce soit à des fins commerciales, marketing ou de service client, augmentant ainsi les taux d'engagement.
- Génération de contenu dynamique : Les sites web et les applications peuvent utiliser l'IA pour générer du contenu dynamique et personnalisé pour les utilisateurs en fonction de leurs comportements et préférences.
6. Éducatif contenu et tutorat
L'IA aide les enseignants et les étudiants en générant des plans de cours, des quiz, des explications et des retours. Elle fournit également un tutorat personnalisé et un soutien à l'apprentissage des langues.
- Matériel d'étude personnalisé : L'IA peut créer des guides d'étude personnalisés, des quiz et du contenu pédagogique adapté au style d'apprentissage et aux progrès de l'étudiant.
- Tutorat automatisé : Les outils alimentés par l'IA peuvent fournir un retour instantané, des explications et même générer des problèmes d'entraînement pour les étudiants.
7. Synthèse de grands textes
- Synthèse de documents : L'IA peut condenser de longs documents, rapports ou articles en résumés concis, facilitant ainsi la compréhension rapide des informations clés.
- Résumés d'actualités : Les organisations médiatiques utilisent l'IA pour générer des résumés d'articles d'actualité, permettant aux lecteurs de rester informés sans avoir besoin de consommer l'intégralité des articles.
8. Génération de scripts et d'histoires
- Écriture créative : L'IA est utilisée pour générer des scripts pour les films, les émissions de télévision et les jeux vidéo, ou pour développer des idées d'intrigue et des dialogues de personnages, fournissant une inspiration ou même des brouillons complets aux écrivains.
- Histoires interactives : Dans les jeux et les médias interactifs, l'IA peut générer des scénarios dynamiques qui s'adaptent aux choix des joueurs, créant des expériences plus immersives.
9. Rédaction de documents juridiques
La génération de texte par IA aide à la rédaction de contrats, aux rapports de conformité et à la synthèse de documents juridiques. Elle aide les équipes juridiques à traiter de grandes quantités de texte plus efficacement.
- Génération de contrats : L'IA peut rédiger des contrats, des accords et d'autres documents juridiques basés sur des modèles prédéfinis et des paramètres d'entrée, ce qui fait gagner du temps aux professionnels du droit.
- Synthèse de jurisprudence : Les outils d'IA peuvent résumer la jurisprudence et générer des mémoires, aidant les avocats dans leurs recherches et leur préparation.
10. Recherche et rédaction académiques
L'IA aide les chercheurs en générant des résumés d'articles académiques, des revues de littérature et des propositions de subvention. Elle aide également à coder et à structurer les résultats de recherche.
- Revues de littérature : L'IA peut aider à générer des revues de littérature en identifiant et en résumant les articles de recherche pertinents.
- Propositions de recherche : Les outils d'IA peuvent aider à rédiger des propositions de recherche en générant un contenu structuré basé sur un sujet ou une hypothèse donnée.
11. Écriture créative et poésie
L'IA génère des histoires, des scripts, des dialogues vidéo et du contenu créatif pour les industries du divertissement et des médias.
- Génération de poèmes : L'IA peut générer des poèmes avec des thèmes, des structures ou des styles spécifiques, servant de source d'inspiration ou de collaboration pour les poètes.
- Narration : Les auteurs utilisent l'IA pour générer des idées d'histoire, développer des personnages et même élaborer des récits complets, explorant de nouvelles possibilités créatives.
12. Génération de nouvelles et de rapports
Les organisations de presse utilisent l'IA pour générer des mises à jour en temps réel, des rapports de résultats, des résumés sportifs et des actualités financières. L'IA aide les journalistes en rédigeant des ébauches d'articles qui peuvent être affinées par la suite.
- Rédaction automatisée d'actualités : L'IA peut générer des articles d'actualité, en particulier pour les rapports financiers, les événements sportifs et d'autres histoires basées sur des données, libérant ainsi les journalistes pour se concentrer sur des reportages plus approfondis.
- Rapports d'entreprise : Les outils d'IA peuvent générer des rapports d'entreprise, des résumés financiers et d'autres documents d'entreprise en analysant les données et en les présentant dans un format clair et structuré.
13. Traduction et localisation
- Traduction automatisée : Les outils alimentés par l'IA peuvent traduire un texte d'une langue à une autre, aidant les entreprises et les particuliers à communiquer au-delà des barrières linguistiques.
- Contenu localisé : L'IA peut générer du contenu adapté culturellement et linguistiquement à différentes régions, améliorant ainsi la pertinence et l'engagement sur les marchés mondiaux.
14. Génération de code automatisée
- Extraits de code : L'IA peut générer du code des extraits ou même des fonctions entières basées sur des descriptions en langage naturel, aidant le développement logiciel et réduisant le temps nécessaire à l'écriture du code.
- Documentation : L'IA peut générer automatiquement de la documentation pour les bases de code, facilitant ainsi la compréhension et la maintenance des projets logiciels par les développeurs.
15. Assistants vocaux interactifs
- Réponses conversationnelles : Le texte généré par l'IA est utilisé dans les assistants vocaux comme Siri, Alexa et Google Assistant pour fournir aux utilisateurs des réponses qui semblent naturelles et pertinentes.
- Automatisation des tâches : Les assistants vocaux peuvent automatiser des tâches telles que la définition de rappels, l'envoi de messages ou le contrôle des appareils domestiques intelligents en utilisant du texte généré par l'IA.
16. Services financiers & reporting
L'IA génère des rapports financiers, des explications de refus de prêt, des perspectives d'investissement et des prévisions de marché. Les banques et les gestionnaires d'actifs utilisent l'IA pour améliorer la prise de décision et la transparence.
- Mastercard a appliqué l'IA générative pour la détection de la fraude, en générant des données de transaction frauduleuses synthétiques pour améliorer l'entraînement des modèles en matière de précision de la détection de la fraude.
17. RH et recrutement
L'IA génère des descriptions de poste, des scripts d'entretien et des modèles de communication avec les candidats, rationalisant ainsi les flux de travail de recrutement.
Études de cas de génération de texte par IA
1. Savista avec Jasper IA
L'équipe marketing de Savista avait besoin de faire évoluer un contenu de leadership éclairé de haute qualité tout en maintenant les normes strictes exigées dans le secteur de la santé.1 Les principaux problèmes étaient les suivants :
- Production de contenu lente et ad-hoc : Le contenu était créé de manière irrégulière et n'était pas systématiquement réutilisé sur les différents canaux.
- Difficulté à faire évoluer le contenu : Ils avaient besoin de produire de grands volumes de contenu sans augmenter la taille de l'équipe.
- Maintenir plusieurs voix de marque : Le contenu devait refléter les voix de différents cadres tout en restant cohérent avec la marque.
- Messagerie sectorielle complexe : La communication dans le domaine de la santé exige précision, conformité et clarté.
- Temps et ressources limités : L'équipe avait besoin de délais d'exécution plus rapides pour les campagnes, les moments de relations publiques et les idées des cadres.
Savista a mis en œuvre Jasper IA pour transformer les connaissances des experts en la matière, les interviews et les documents existants en actifs marketing multicanaux, y compris des blogs, des e-mails et des publications sur les réseaux sociaux.
En utilisant les outils de voix de marque et de campagne de Jasper, Savista a pu maintenir une messagerie cohérente entre les différents cadres et canaux tout en transformant rapidement le contenu de base en campagnes marketing complètes. Cela a permis à l'équipe marketing de standardiser les flux de travail et de produire un contenu de haute qualité plus efficacement.
L'utilisation de Jasper a permis d'obtenir des améliorations mesurables :
- Lancements de campagnes plus rapides : De nouvelles campagnes pouvaient être lancées en 3 semaines.
- Réduction du temps de développement du contenu : Le développement du contenu est passé de 2 ans à environ 3 mois (≈85% de réduction).
- Voix de marque cohérente : L'équipe a réussi à maintenir plus de 4 voix de marque distinctes parmi les cadres et les canaux.
2. Le système d'IA « Heliograf » du Washington Post
Le Washington Post a développé un outil d'IA appelé « Heliograf » pour améliorer ses capacités de création de contenu, notamment pour couvrir des événements à grande échelle basés sur des données, comme les Jeux olympiques de Rio 2016 et l'élection présidentielle américaine.
L'objectif principal était d'augmenter la capacité de la salle de rédaction à produire des rapports opportuns et précis sans surcharger les journalistes humains, qui se concentraient sur des histoires plus complexes nécessitant une analyse approfondie.
Heliograf a été conçu pour générer des mises à jour d'actualité et des articles concis en traitant des données structurées, telles que les résultats d'élections, les scores sportifs et d'autres informations numériques. Ce système d'IA a été intégré de manière transparente dans le flux de travail existant de la salle de rédaction, où les journalistes humains pouvaient superviser la production de l'IA, en apportant les ajustements nécessaires pour garantir la qualité du contenu.
Cette approche a permis au Washington Post de couvrir efficacement un plus large éventail de sujets, en particulier ceux qui auraient pu être négligés en raison de ressources humaines limitées.
Les résultats ont été significatifs. Pendant les Jeux olympiques de Rio, Heliograf a généré environ 300 brefs bulletins d'information, permettant au journal de fournir une couverture complète de divers événements. Cela a augmenté le volume de contenu publié et a également permis à l'équipe éditoriale de se concentrer sur des histoires plus importantes.
De plus, lors de l'élection présidentielle américaine, la capacité d'Heliograf à rapporter rapidement et avec précision les résultats des élections locales a permis au Washington Post de couvrir plus d'élections qu'auparavant, améliorant ainsi ses reportages globaux et fournissant aux lecteurs des mises à jour en temps opportun à une plus grande échelle.
3. L'outil de rédaction publicitaire alimenté par l'IA d'Alibaba
Alibaba, le géant mondial du commerce électronique, a mis en place un outil de rédaction publicitaire alimenté par l'IA pour aider les commerçants de sa plateforme à créer des descriptions de produits, des textes marketing et d'autres contenus nécessaires aux annonces en ligne.
L'outil a été introduit pour répondre au volume massif de contenu que des millions de vendeurs devaient produire pour créer des textes convaincants afin d'attirer les clients, mais ils manquaient souvent de temps ou d'expertise pour le faire efficacement.
L'outil de rédaction publicitaire par IA, qui exploite le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage profond, peut générer jusqu'à 20,000 lignes de contenu par seconde. Il a été conçu pour comprendre le contexte et le ton requis pour différents produits et marchés, ce qui lui permet de produire un texte pertinent et engageant avec une intervention humaine minimale.
Les vendeurs sur la plateforme d'Alibaba pouvaient utiliser l'outil pour créer des descriptions de produits en saisissant quelques mots-clés ou phrases, après quoi l'IA générait plusieurs variantes de contenu parmi lesquelles ils pouvaient choisir.
L'introduction de cet outil d'IA a entraîné des améliorations significatives en termes d'efficacité et de qualité du contenu sur l'ensemble de la plateforme d'Alibaba. Les commerçants ont signalé que l'outil leur a permis de gagner un temps considérable, leur permettant de se concentrer davantage sur leurs activités principales.
De plus, la qualité constante du contenu généré par l'IA a contribué à un meilleur engagement client et à une augmentation des conversions de ventes. L'outil de rédaction publicitaire alimenté par l'IA d'Alibaba est depuis devenu une ressource essentielle pour les vendeurs, démontrant le potentiel de l'IA pour rationaliser les opérations de commerce électronique et améliorer l'expérience client.
4. Assurance : évaluation des sinistres
Les compagnies d'assurance évaluent des demandes détaillées dans le cadre de leur processus de gestion des sinistres pour décider si un dossier est éligible au processus de règlement d'assurance.
Une compagnie d'assurance a rencontré des difficultés dans le traitement des documents, le partage des responsabilités, l'accélération de la prise de décision et l'amélioration du processus de règlement des sinistres.2
Un modèle d'apprentissage profond appelé architecture séquence-à-séquence a été mis en œuvre pour résoudre le problème. Il s'agit d'un type de réseau neuronal couramment utilisé pour la traduction automatique, la réponse à des questions et la synthèse de texte. Grâce à l'adoption de ce modèle, des résumés des demandes sont générés, ce qui accélère le processus de décision et évite les pertes de temps.
5. Génération automatisée de rapports financiers par l'AP
Les journalistes économiques produisent des rapports financiers trimestriels qui nécessitent de rassembler le compte de résultat, le bilan et le tableau des flux de trésorerie d'une entreprise. La préparation régulière de ces rapports prend du temps, réduisant ainsi le temps qui peut être consacré à la rédaction d'articles de journal créatifs.
Afin de surmonter ce problème, l'Associated Press, qui souffre du même problème, a adopté un outil de génération de langage qui convertit les données collectées en un rapport cohérent, permettant de générer 15 fois plus de rapports financiers.
FAQ
La génération de texte est un domaine qui se développe depuis les années 1970 et est considéré comme une sous-section du NLP (traitement du langage naturel).3 Le développement de modèles d'apprentissage profond pour la génération de texte est un processus continu dans le domaine du NLP.
À titre d'exemple, les chercheurs entraînent des réseaux antagonistes génératifs (GAN), qui sont des modèles génératifs composés d'un générateur et d'un discriminateur, utilisés pour générer des sorties synthétiques pour la génération de texte.
Une autre approche de la génération de texte consiste à utiliser un modèle basé sur des modèles. Contrairement à GPT-3, ces modèles ne fonctionnent pas de manière indépendante ; des étapes intermédiaires nécessitent une intervention humaine. Il est toutefois possible de produire des textes plus structurés basés sur des modèles sans nécessiter que des humains les modifient et les contrôlent après leur génération.
L'un des modèles de génération de texte par IA qui peut générer du texte est GPT (Generative Pre-trained Transformer), ou transformateur génératif pré-entraîné. Ce modèle de langage, construit par OpenAI et publié en 2020, a différents modèles, y compris GPT-3.
GPT-3 est un modèle plus grand que son prédécesseur, avec plus de 175 milliards de paramètres. Il est entraîné sur une variété de sources de données, y compris des livres, des articles et des dépôts de code pour générer des textes réalistes comme des écrivains humains. Il est possible de créer des résumés, de répondre à des questions, de l'utiliser comme correcteur grammatical, d'apprendre de nouvelles idées et de faire des traductions via GPT-3.
Architecture du Transformer:
Le modèle Transformer est la base de la plupart des générateurs de texte IA modernes. Il utilise des mécanismes d'auto-attention pour pondérer l'importance des différents mots dans une phrase, permettant au modèle de mieux comprendre le contexte que les modèles précédents comme les RNN (réseaux neuronaux récurrents) ou les LSTM (réseaux de mémoire à long court terme).
Pré-entraînement et réglage fin:
Les modèles de génération de texte par IA sont souvent pré-entraînés sur des jeux de données massifs contenant des milliards de mots provenant de livres, de sites web, d'articles, etc. Ce pré-entraînement permet au modèle d'apprendre les schémas généraux du langage. Le réglage fin est ensuite effectué sur des jeux de données plus petits et spécifiques à une tâche pour spécialiser le modèle pour des applications particulières, telles que le support client, l'écriture créative ou l'aide à la programmation.
Modèles de langage (LM):
Modèles unidirectionnels : Ceux-ci génèrent du texte en prédisant le mot suivant dans une séquence, en tenant compte du contexte précédent (par exemple, la série GPT).
Modèles bidirectionnels : Ceux-ci comprennent et génèrent du texte en tenant compte à la fois du contexte précédent et du contexte suivant (par exemple, BERT, bien qu'il soit davantage destiné à la compréhension du texte qu'à sa génération).
Modèles Seq2Seq : Ces modèles sont utilisés pour des tâches qui nécessitent de générer une séquence complète de texte à partir d'une séquence d'entrée, comme la traduction ou la synthèse (par exemple, T5).
Il existe plusieurs modèles de génération de texte par IA populaires :
GPT (Generative Pretrained Transformer) : Développé par OpenAI, les modèles GPT sont parmi les générateurs de texte les plus connus. GPT-3, GPT-4 et d'autres sont capables de générer un texte cohérent et contextuellement pertinent sur un large éventail de sujets.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) : Créé par Google, T5 est un modèle polyvalent qui convertit toutes les tâches de NLP en un format texte-à-texte, ce qui le rend hautement adaptable pour la génération de texte, la synthèse, la traduction, etc.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Bien qu'il soit principalement utilisé pour la compréhension du texte, BERT a inspiré des modèles qui peuvent également générer du texte en tirant parti de sa compréhension bidirectionnelle profonde.
XLNet : Combine les forces des modèles autorégressifs (comme GPT) et des modèles bidirectionnels (comme BERT) pour générer un texte qui prend en compte le contexte de toutes les directions.
CTRL (Conditional Transformer Language Model) : Un modèle conçu pour générer du texte qui suit des contraintes stylistiques ou thématiques spécifiques, permettant une génération de texte plus contrôlée.
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author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
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}Liens de référence
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