Prompt Futur Thinking : l’intelligence collective au service de la prospective

Le livre « Prompt Futur » a été rédigé pour proposer des éléments de compréhension et de méthodologie face à l’essor rapide de l’intelligence artificielle et de son impact sur divers domaines, notamment la prospective.

Note : le terme prospective tel qu’utilisé dans cet ouvrage renvoi à une approche multidisciplinaire qui permet d’analyser et d’anticiper les futurs possibles.

Il a été conçu comme un guide pratique et théorique pour ceux qui s’intéressent à l’intégration de l’IA dans leurs processus de réflexion et de planification stratégique. Il vise à montrer comment ces technologies peuvent être utilisées pour stimuler l’innovation, explorer des scénarios futurs, et contribuer à une réflexion collective plus efficace sur l’avenir. 

Prompt Future Thinking: une méthodologie pour accompagner votre réflexion prospective

Cette œuvre plurielle rassemble les connaissances et expériences de divers experts en IA et en prospective, ainsi que dans des domaines connexes, pour explorer et favoriser l’utilisation des modèles de langage génératif, tels que Jasper.ai et ChatGPT, dans le cadre d’une méthodologie intitulé : « prompt future thinking ». Ses contributeurs partagent leurs réflexions, analyses et expériences pratiques, offrant ainsi une perspective riche et diversifiée sur l’utilisation de l’IA dans la réflexion prospective. Leur expertise couvre un large éventail de secteurs, allant de l’éducation et de la santé aux affaires et à la politique, soulignant ainsi l’universalité et la polyvalence de ces outils dans divers contextes. Vous découvrirez ainsi comment l’intelligence artificielle et les modèles de langage génératif peuvent servir à générer des idées innovantes, offrir des perspectives alternatives, synthétiser des discussions complexes et enrichir les connaissances, à titre d’exemples:

1. Éducation: élaborer des scénarios de futurs possibles en matière de politiques éducatives et de méthodes d’enseignement et permettre ainsi aux éducateurs et aux décideurs de mieux anticiper les évolutions du secteur et d’adapter leurs stratégies.
2. Santé: anticiper l’évolution des maladies, recouper des signaux faibles ou évaluer l’impact des nouvelles technologies médicales à la fois pour accompagner les professionnels de la santé dans leur expertise mais aussi pour améliorer le parcours de soin des patients.
3. Politique: proposer des orientations économiques et sociales à l’heure des grands bouleversements de notre monde, entre incertitude géopolitique et dérèglement climatique.
4. Travail: déceler de nouveaux rôles et de nouvelles orientations stratégiques à la faveur des évolutions du marché du travail, de l’évolution des compétences et des changements organisationnels.

Et de manière encore plus spécifique:

1. Services à la clientèle: les entreprises peuvent utiliser des modèles générateurs de texte pour créer des chatbots capables de répondre aux questions des clients en temps réel. Programmables et précis ils contribuent à améliorer l’expérience client, à réduire les coûts et à libérer en partie le travail.
2. Production de contenu: les modèles générateurs de texte peuvent également être utilisés pour produire des contenus de manière rapide et efficace tels que des descriptions de produits, des articles de blog ou des e-mails marketing.
3. Automatisation des processus métier: ces mêmes algorithmes peuvent être utilisés pour automatiser la rédaction de contrats, la rédaction de rapports et la génération de propositions commerciales.
4. La reconnaissance d’images: les algorithmes de machine learning sont par ailleurs largement utilisés pour identifier des objets, des personnes ou des caractéristiques dans des images. Cela a permis le développement de nombreuses applications dans des secteurs tels que la sécurité, l’automobile et la médecine. De la même manière, ils sont aussi utilisés fréquemment pour détecter les anomalies dans les chaînes de production avec par exemple l’analyse d’image pour détecter les défauts et, dans les chaînes d’approvisionnement, pour dépister les retards de livraison ou les erreurs de commande.
5. La reconnaissance des émotions: l’identification des émotions des clients à partir de leurs expressions faciales, de leur ton de voix ou de leur langage corporel, est de plus en plus employée dans les centres d’appels ou les commerces, ce qui peut aider les entreprises à mieux comprendre les besoins de leurs clients et surtout d’orienter leur proposition de manière extrêmement personnalisée.

On constate ainsi le rôle crucial des modèles de langage génératif dans le processus de « prompt future thinking » et la manière dont ils peuvent contribuer à l’élaboration d’idées et à l’exploration de scénarios futurs variés.

Étapes du Prompt Futur Thinking & des acteurs impliqués

Étape 1: OBSERVER 

• Tu es un expert en énergies renouvelables. Donne-moi un signal de changement sur le sujet. 
• ChatGPT: L’hydrogène vert. L’hydrogène produit à partir des énérgies renouvelables gagne
  en importance comme vecteur énergétique. 
• Prompt: /imagine De l’hydrogène produit à partir d’énergies renouvelables.

Étape 2: IMAGINER

• Tu es un expert en IA. Comment l’IA multilingue et transculturelle peut-elle changer la communication?
• ChatGPT: Traduction automatique de haute qualité : Les systèmes d’IA multilingues peuvent offrir une traduction automatique plus précise et fluide entre de nombreuses langues, ce qui permettra aux personnes de communiquer plus facilement au-delà des barrières linguistiques.
• Prompt: /imagine Une conversation dans plusieurs langues avec l’aide de traducteurs IA.

Étape 3: EXPLORER

• Tu es un expert en IA. Peux-tu imaginer une proposition transformatrice avec l’aide de IA pour le développement de l’agriculture autonome?
• ChatGPT: «L’irrigation intelligente»: Mettre en œuvre des systèmes d’irrigation intelligents qui ajustent automatiquement la distribution d’eau en fonction des besoins réels des cultures, de la météo et de la capacité du sol à retenir l’humidité.
• Prompt: /imagine Une irrigation intelligente pour l’agriculture.

Étape 4: ÉPROUVER

• Tu es un expert en industrie. Dans le domaine de la robotique avancée, comment pourrait-on mettre en oeuvre une productivité intelligente, operationnelle et efficace?
• ChatGPT: Automatisation de la robotique: Déployer des robots et des systèmes d’automatisation avancés pour les tâches répétitives et dangereuses. Les robots collaboratifs (cobots) pourraient travailler aux côtés des employés humains pour augmenter la productivité.
• Prompt: /imagine Des robots et systèmes d’automatisation avancés pour l’execution de tâches répétitives dans la production industrielle

Le livre aborde également de manière critique l’utilisation de l’intelligence artificielle. Il s’interroge notamment sur l’impact potentiel de ces technologies sur la compréhension des tendances du marché et sur la productivité dans le travail, en explorant des domaines aussi variés que l’industrie et la programmation informatique ; autant qu’il soulève aussi les questions de confidentialité et les défis éthiques liés à la gestion des informations traitées par ces technologies.

En résumé, dans une ère marquée par l’avancée fulgurante de l’intelligence artificielle, le livre « Prompt Futur » se présente comme un support clé pour démystifier et exploiter tout le potentiel de l’IA générative pour la prospective. Un effort collaboratif et une ressource précieuse pour celles et ceux qui cherchent à comprendre et à utiliser ces technologies de manière éthique et efficace dans la réflexion sur l’avenir en s’attachant aux signaux de changement et aux tendances émergentes.

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