Génération de texte par IA : 17 cas d'utilisation principaux et 5 études de cas
L'IA générative , un sous-ensemble de l'intelligence artificielle, permet la création de nouveaux contenus, tels que du texte, du code, des images, des dessins 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 textuel à travers 17 cas d'utilisation et 5 études de cas de génération de texte par l'IA.
Outils de génération de texte par IA
Remarque : Les produits sont classés par ordre alphabétique.
Dans la génération de texte par IA, divers modèles de génération, allant des transformateurs autorégressifs aux approches basées sur la diffusion et augmentées par la recherche , jouent un rôle central.
- Les modèles traditionnels comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) utilisent une architecture de type transformateur pour générer du texte cohérent en prédisant le jeton suivant dans une séquence. Les modèles encodeur-décodeur tels que T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) convertissent toutes les tâches linguistiques en un format texte-entrée/texte-sortie, facilitant ainsi des applications flexibles comme la traduction, le résumé et la génération de code.
- La génération augmentée par la récupération (RAG) améliore les résultats LLM en intégrant 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 permet d'équilibrer vitesse et fluidité en affinant itérativement la représentation du texte.
1. OpenAI GPT-5
OpenAI propose une API permettant aux développeurs d'intégrer GPT-4 et GPT-4o à leurs produits. Ces modèles prennent en charge un large éventail de tâches de génération de texte, notamment les chatbots, la création de contenu et la synthèse.
Pour les non-développeurs, OpenAI propose ChatGPT, une interface intuitive basée sur ses modèles GPT. Ainsi, les fonctionnalités avancées de l'IA sont accessibles à tous, que ce soit pour la rédaction de contenu, la réponse à des questions ou l'expérimentation de l'IA conversationnelle.
2. Gémeaux de Google
Gemini (Google) 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 parfaitement à la suite d'outils de Google.
3. Microsoft Copilot Studio
Copilot Studio est un outil low-code conçu pour permettre aux entreprises de créer et de personnaliser des Copilots (chatbots et assistants virtuels) basés sur l'IA. Il intègre Copilot à Power Platform, permettant ainsi aux utilisateurs de créer, déployer et gérer des assistants IA pour le service client, le support interne et l'automatisation.
4. Éclosion par étreinte
Hugging Face propose une vaste gamme de modèles pré-entraînés et d'outils de génération de texte, notamment GPT, BERT, T5 et bien d'autres. Apprécié des développeurs pour sa flexibilité et sa simplicité d'utilisation lors du déploiement de modèles d'IA, cet 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 AI
Jasper AI (anciennement Jarvis AI) est un outil conçu spécifiquement pour les spécialistes du marketing et les rédacteurs publicitaires. Il permet de générer des textes marketing, des articles de blog et d'autres types de contenu, grâce à des fonctionnalités d'optimisation et de personnalisation.
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. N'hésitez pas à consulter notre article sur les outils d'IA générative si vous souhaitez en savoir plus et comparer ces outils.
6. Copier l'IA
Copy AI aide les entreprises à créer des textes marketing, des descriptions de produits et des publications pour les réseaux sociaux. Son interface intuitive permet aux utilisateurs de saisir leurs besoins et de générer du contenu en quelques minutes.
7. Écrivain
Writer est un assistant de rédaction basé sur l'IA, conçu spécifiquement pour les entreprises. Il aide les équipes à produire du contenu conforme à l'image de marque, en proposant des suggestions respectant les directives de l'entreprise.
Cas d'utilisation de textes générés par l'IA
Grâce aux outils de génération de texte par IA, les entreprises peuvent gagner du temps, consacrer le temps de leurs employés à des projets créatifs, générer des textes sans erreur et rationaliser leurs processus.
Les outils de génération de texte par IA peuvent être utilisés de différentes manières en entreprise, notamment :
1. Création de contenu pour le marketing
La génération de texte par IA automatise la production d'articles de blog, de publicités, de newsletters et de légendes pour les réseaux sociaux. Les entreprises tirent parti des LLM pour créer du contenu optimisé pour le référencement naturel, engageant et adaptable à différents segments d'audience.
- Articles et billets de blog : Les outils d’IA peuvent générer des articles et billets de blog structurés sur divers sujets, aidant ainsi les spécialistes du marketing à développer leur production de contenu tout en maintenant la qualité.
- Contenu pour les réseaux sociaux : l’IA peut créer des publications attrayantes adaptées aux différentes plateformes, permettant ainsi aux marques de maintenir une présence en ligne cohérente.
- Campagnes par e-mail : La génération automatisée de contenu e-mail personnalisé, des messages promotionnels aux newsletters, aide les entreprises à interagir plus efficacement avec leur public.
2. Rédaction publicitaire et création de publicités
Les outils d'IA créent des textes publicitaires pour différentes plateformes, notamment 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 pour le référencement naturel pour les sites web de commerce électronique, réduisant ainsi la charge de travail des équipes de contenu.
- Texte publicitaire : Le texte publicitaire généré par l’IA peut être adapté à différents publics et plateformes, optimisant ainsi les clics et les conversions.
3. Assistance clientèle et chatbots
Les chatbots alimentés par l'IA fournissent des réponses instantanées et précises aux demandes des clients, abordant divers sujets allant des FAQ au dépannage complexe, améliorant ainsi la satisfaction client.
- Réponses automatisées : les chatbots basés sur l’IA peuvent gérer les questions courantes des clients, offrir des conseils de dépannage et effectuer des transactions de base, contribuant ainsi 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 du client, rendant les interactions plus adaptées et plus humaines.
4. Optimisation du contenu SEO
- Contenu riche en mots-clés : L’IA peut générer du contenu optimisé pour les moteurs de recherche en intégrant des mots-clés pertinents et en respectant les meilleures pratiques de référencement.
- Meta descriptions et balises : La génération automatisée de métadonnées et de balises contribue à améliorer 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 de vente, de 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. Contenu éducatif et tutorat
L'IA aide les enseignants et les élèves en générant des plans de cours, des questionnaires, des explications et des commentaires. Elle offre également un tutorat personnalisé et un soutien à l'apprentissage des langues.
- Supports de cours personnalisés : l’IA peut créer des guides d’étude, des quiz et des contenus pédagogiques personnalisés, adaptés au style d’apprentissage et aux progrès de chaque étudiant.
- Tutorat automatisé : les outils basés sur l’IA peuvent fournir un retour d’information instantané, des explications et même générer des exercices pratiques pour les étudiants.
7. Résumé de textes volumineux
- Résumé de documents : l’IA peut condenser de longs documents, rapports ou articles en résumés concis, permettant ainsi aux utilisateurs de saisir rapidement les informations clés.
- Résumés d'actualités : Les médias utilisent l'IA pour générer des résumés d'articles de presse, permettant ainsi aux lecteurs de rester informés sans avoir à lire l'intégralité des articles.
8. Génération de scénarios et d'histoires
- Écriture créative : l’IA est utilisée pour générer des scénarios de films, d’émissions de télévision et de jeux vidéo, ou pour développer des idées d’intrigue et des dialogues de personnages, fournissant ainsi de l’inspiration, voire des ébauches complètes, aux auteurs.
- Histoires interactives : Dans les jeux vidéo et les médias interactifs, l'IA peut générer des scénarios dynamiques qui s'adaptent aux choix des joueurs, créant ainsi des expériences plus immersives.
9. Rédaction de documents juridiques
La génération de texte par IA facilite la rédaction de contrats, l'établissement de rapports de conformité et la synthèse de documents juridiques. Elle permet aux équipes juridiques de traiter plus efficacement de grands volumes de texte.
- Génération de contrats : L’IA peut rédiger des contrats, des accords et autres documents juridiques à partir de modèles prédéfinis et de paramètres d’entrée, ce qui permet aux professionnels du droit de gagner du temps.
- Synthèse de jurisprudence : les outils d'IA peuvent résumer la jurisprudence et générer des synthèses, aidant ainsi les avocats dans leurs recherches et leur préparation.
10. Recherche et rédaction académiques
L'IA aide les chercheurs en générant des résumés d'articles scientifiques, des revues de littérature et des demandes de subvention. Elle contribue également au codage et à la structuration des 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 la rédaction de propositions de recherche en générant un contenu structuré à partir d’un sujet ou d’une hypothèse donnés.
11. Écriture créative et poésie
L'IA génère des histoires, des scénarios, 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'histoires, développer des personnages et même élaborer des récits complets, explorant ainsi de nouvelles possibilités créatives.
12. Génération d'informations et de rapports
Les médias 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 articles qui peuvent ensuite être peaufinés.
- Rédaction automatisée d'articles : l'IA peut générer des articles d'actualité, notamment pour les rapports financiers, les événements sportifs et autres sujets basés sur les données, permettant ainsi aux journalistes de se concentrer sur des reportages plus approfondis.
- Rapports d'activité : Les outils d'IA peuvent générer des rapports d'activité, des synthèses financières 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 automatique : les outils basés sur l’IA peuvent traduire des textes d’une langue à une autre, aidant ainsi les entreprises et les particuliers à communiquer par-delà les barrières linguistiques.
- Contenu localisé : l’IA peut générer du contenu adapté culturellement et linguistiquement aux 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 des extraits de code , voire des fonctions entières, à partir de descriptions en langage naturel, facilitant ainsi le développement logiciel et réduisant le temps nécessaire à l’écriture du code.
- Documentation : L'IA peut générer automatiquement la documentation des bases de code, ce qui facilite 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 d’appareils domotiques grâce à un texte généré par l’IA.
16. Services financiers et information
L'IA génère des rapports financiers , des justifications de refus de prêt, des analyses 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 à la détection des fraudes, en générant des données de transactions frauduleuses synthétiques afin d'améliorer la formation du modèle en matière de précision de détection des fraudes.
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 processus de recrutement.
études de cas sur la génération de texte par IA
1. Savista avec Jasper AI
L'équipe marketing de Savista devait développer un contenu de leadership éclairé de haute qualité tout en maintenant les normes strictes requises dans le secteur de la santé. 1 Principaux problèmes rencontrés :
- Production de contenu lente et ponctuelle : le contenu était créé de manière irrégulière et n’était pas systématiquement réutilisé sur tous les canaux.
- Difficulté à adapter le contenu : Ils devaient produire de grands volumes de contenu sans augmenter la taille de l'équipe.
- Maintenir plusieurs voix de marque : le contenu devait refléter les voix des différents dirigeants tout en restant fidèle à l’image de marque.
- Communication complexe dans le secteur de la santé : La communication dans le secteur de la santé exige exactitude, conformité et clarté.
- Temps et ressources limités : l’équipe avait besoin de délais plus courts pour les campagnes, les opérations de relations publiques et les analyses destinées à la direction.
Savista a mis en œuvre Jasper AI pour transformer les analyses d'experts, les interviews et les documents existants en ressources marketing multicanaux, notamment des blogs, des e-mails et des publications sur les réseaux sociaux.
Grâce aux outils de communication et de gestion de campagne de Jasper, Savista a pu garantir la cohérence de ses messages auprès de ses différents dirigeants et sur tous les canaux, tout en transformant rapidement ses contenus clés en campagnes marketing complètes. L'équipe marketing a ainsi pu standardiser ses processus et produire plus efficacement des contenus de haute qualité.
L'utilisation de Jasper a permis d'obtenir des améliorations mesurables :
- Lancement de campagnes plus rapide : les nouvelles campagnes pourraient 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 (réduction d'environ 85 %).
- Cohérence de la voix de marque : L’équipe a réussi à maintenir plus de 4 voix de marque distinctes auprès des dirigeants et sur tous les canaux.
2. Le système d'IA « Heliograf » du Washington Post
Le Washington Post a développé un outil d'IA nommé « Heliograf » pour améliorer ses capacités de création de contenu, notamment pour la couverture d'événements d'envergure, axés sur les données, comme les Jeux olympiques de Rio de 2016 et l'élection présidentielle américaine.
L'objectif principal était d'accroître la capacité de la rédaction à produire des reportages opportuns et précis sans surcharger les journalistes, qui se concentraient sur des sujets plus complexes nécessitant une analyse approfondie.
Heliograf a été conçu pour générer des articles et des brèves concises à partir de données structurées, telles que les résultats électoraux, les scores sportifs et autres informations numériques. Ce système d'IA s'est intégré sans difficulté au flux de travail existant de la rédaction, permettant aux journalistes de superviser sa production et d'apporter les corrections nécessaires pour garantir la qualité du contenu.
Cette approche a permis au Washington Post de couvrir efficacement un plus large éventail de sujets, notamment ceux qui auraient pu être négligés faute de ressources humaines suffisantes.
Les résultats furent significatifs. Pendant les Jeux olympiques de Rio, Heliograf a produit environ 300 brèves, permettant au journal d'assurer une couverture complète des différents événements. Cela a non seulement augmenté le volume de contenu publié, mais a également permis à la rédaction de se concentrer sur des sujets plus importants.
De plus, lors de l'élection présidentielle américaine, la capacité d'Heliograf à rendre compte rapidement et précisément des résultats des élections locales a permis au Washington Post de couvrir plus d'élections que jamais auparavant, améliorant ainsi la qualité globale de ses reportages et fournissant aux lecteurs des mises à jour opportunes à plus grande échelle. 2
3. L'outil de rédaction publicitaire d'Alibaba basé sur l'IA
Alibaba, le géant mondial du commerce électronique, a mis en place un outil de rédaction publicitaire basé sur l'IA pour aider les marchands de sa plateforme à créer des descriptions de produits, des textes marketing et d'autres contenus nécessaires à leurs annonces en ligne.
Cet outil a été mis en place pour répondre au volume massif de contenu dont des millions de vendeurs avaient besoin pour générer des textes percutants afin d'attirer les clients, mais pour lesquels ils manquaient souvent de temps ou d'expertise.
Cet outil de rédaction publicitaire basé sur l'IA, qui exploite le traitement automatique du langage naturel (TALN) 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 des textes pertinents et attrayants avec une intervention humaine minimale.
Les vendeurs présents sur la plateforme Alibaba pourraient utiliser cet outil pour créer des descriptions de produits en saisissant simplement quelques mots-clés ou expressions, après quoi l'IA générerait plusieurs variantes de contenu parmi lesquelles ils pourraient choisir.
L'introduction de cet outil d'IA a permis d'améliorer considérablement l'efficacité et la qualité du contenu sur la plateforme Alibaba. Les marchands ont indiqué que l'outil leur avait permis de gagner un temps précieux et 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. L'outil de rédaction publicitaire d'Alibaba, basé sur l'IA, est depuis devenu une ressource essentielle pour les vendeurs, illustrant le potentiel de l'IA pour rationaliser les opérations de commerce électronique et améliorer l'expérience client. 3
4. Évaluation des sinistres par les compagnies d'assurance
Les compagnies d'assurance évaluent les demandes détaillées dans le cadre de leur processus de gestion des sinistres afin de déterminer si un dossier est admissible au processus de règlement d'assurance.
Une compagnie d'assurance a rencontré des difficultés pour traiter les documents, partager les responsabilités, accélérer la prise de décision et améliorer le processus de règlement des sinistres. 4
Un modèle d'apprentissage profond, appelé architecture séquence-à-séquence, a été mis en œuvre pour résoudre le problème. Ce type de réseau neuronal est couramment utilisé pour la traduction automatique, le traitement de questions et la synthèse de textes. Grâce à ce modèle, des résumés d'applications sont générés, ce qui accélère la prise de décision et permet un gain de temps considérable.
5. Génération automatisée de rapports financiers AP
Les journalistes économiques produisent des rapports financiers trimestriels qui nécessitent la collecte du compte de résultat, du bilan et du tableau des flux de trésorerie d'une entreprise. La préparation régulière de ces rapports est chronophage, ce qui réduit le temps qu'ils peuvent consacrer à la rédaction d'articles originaux.
Pour surmonter ce problème, l'Associated Press, qui souffre du même souci, a adopté un outil de génération de langage qui convertit les données collectées en un rapport cohérent, permettant ainsi de générer 15 fois plus de rapports financiers. 5
FAQ
La génération de texte est un domaine qui se développe depuis les années 1970 et qui est considéré comme une sous-section du NLP (traitement automatique du langage naturel). 6 Le développement de modèles d'apprentissage profond pour la génération de texte est un processus continu dans le domaine du NLP. 7 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 et 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. 8 Contrairement à GPT-3, ces modèles ne fonctionnent pas de manière autonome et les étapes intermédiaires nécessitent une intervention humaine. Il est toutefois possible de produire des textes plus structurés à partir de modèles sans que des humains aient à les modifier ni à les contrôler après leur génération. 9
Parmi les modèles de génération de texte par IA, on trouve GPT (Generative Pre-trained Transformer) , ou transformateur pré-entraîné génératif. Ce modèle de langage, créé par OpenAI et publié en 2020, comprend différentes versions, dont GPT-3.
GPT-3 est un modèle bien plus vaste que son prédécesseur, avec plus de 175 milliards de paramètres. Il est entraîné sur diverses sources de données, notamment des livres, des articles et des dépôts de code, afin de générer des textes réalistes, à l'instar des auteurs humains. GPT-3 permet de créer des résumés, de répondre à des questions, de servir de correcteur grammatical, d'apprendre de nouvelles idées et d'effectuer des traductions.
Architecture du transformateur :
Le modèle Transformer est à 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, ce qui lui permet de mieux comprendre le contexte que les modèles précédents comme les RNN (réseaux de neurones récurrents) ou les LSTM (réseaux de mémoire à long terme).
Pré-entraînement et mise au point :
Les modèles de génération de texte par IA sont souvent pré-entraînés sur d'immenses ensembles de données contenant des milliards de mots issus de livres, de sites web, d'articles, etc. Ce pré-entraînement permet au modèle d'apprendre les structures linguistiques générales. Un ajustement fin est ensuite effectué sur des ensembles de données plus petits et spécifiques à la tâche afin de spécialiser le modèle pour des applications particulières, telles que le support client, la rédaction créative ou l'assistance à la programmation.
Modèles de langage (ML) :
Modèles unidirectionnels : Ceux-ci génèrent du texte en prédisant le mot suivant dans une séquence, en ne tenant compte que du contexte précédent (par exemple, les séries GPT).
Modèles bidirectionnels : Ces modèles comprennent et génèrent du texte en tenant compte à la fois du contexte précédent et 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 la génération d'une séquence de texte complète à partir d'une séquence d'entrée, comme la traduction ou le résumé (par exemple, T5).
Il existe plusieurs modèles populaires de génération de texte par IA :
GPT (Generative Pretrained Transformer) : Développés par OpenAI, les modèles GPT figurent 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 NLP en un format texte-à-texte, ce qui le rend hautement adaptable pour la génération de texte, le résumé, la traduction et plus encore.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Bien qu'utilisé principalement pour la compréhension de texte, BERT a inspiré des modèles capables également de générer du texte en tirant parti de sa profonde compréhension bidirectionnelle.
XLNet : Combine les atouts des modèles autorégressifs (comme GPT) et des modèles bidirectionnels (comme BERT) pour générer un texte qui prend en compte le contexte dans 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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