IA Générative : du battage médiatique aux applications métier concrètes
À moins que vous n'ayez passé l'année sur une île déserte, vous avez entendu parler de Chat GPT, Dall-E, des LLM1 et de l'IA générative. Peut-être les utilisez-vous tous les jours. Peut-être votre PDG vous interroge-t-il tous les jours sur leur impact.
Eh bien, nous avons une bonne nouvelle pour vous : nous commençons à y voir plus clair, et les impacts vont être énormes, mais pas forcément là où vous les attendez !
Tout d'abord, quelques rappels si vous n'avez pas fait de doctorat en Intelligence Artificielle. Ce que nous appelons pompeusement Intelligence Artificielle est une partie du Machine Learning, fondamentalement une application sophistiquée de la régression linéaire. Vous prenez un nuage de points et tracez une ligne qui suit le nuage : la pente de la ligne devient la « règle » apprise par la machine. Si vous combinez cela des milliards de fois, avec un certain nombre d'autres idées astucieuses qui ont émergé au cours des dernières décennies, comme la vectorisation de mots2 ou l'« attention »3, et que vous permettez à des ordinateurs super-puissants d'apprendre de tout ce que vous pouvez trouver sur Internet et au-delà, quelque chose de magique se produit : la machine semble comprendre ce que vous dites et répond intelligemment. Elle peut traduire, générer du texte, des poèmes, résumer, générer des images à partir de texte ou de croquis.
Bien sûr, c'est incroyable !
Mais il y a des limites
Premièrement, la machine ne « comprend » pas vraiment, mais se contente de prédire le mot – ou le pixel – le plus probable suivant, en se basant sur tout ce qu'elle a lu ou vu. Il en résulte des réponses assez comiques, parfois drôles, parfois choquantes, mais assez souvent fausses (37% selon une étude4). Nous essayons donc de l'« entraîner » avec des humains qui l'affinent.
Ensuite, si vous utilisez la version publique, vos questions l'aident à progresser. Si vous lui demandez de résumer votre stratégie, elle peut la réutiliser pour répondre à une question de votre concurrent.
Enfin, la machine ne connaît pas votre entreprise, vos systèmes, vos processus, ni le monde réel. Elle est donc totalement hors de propos lorsqu'il s'agit de répondre à une question spécifique concernant votre activité.
Tout cela signifie que l'adoption réelle en entreprise est, au final, assez faible.
Mais tout cela est en train de changer
En effet, les développements récents signifient qu'il existe de nombreuses façons d'apprendre à la machine à raisonner, en suivant des processus, en faisant appel à vos bases de connaissances ou à vos systèmes. Le tout dans un environnement privé et sécurisé, où vous conservez la propriété intellectuelle de vos développements et de vos apprentissages.
Et c'est révolutionnaire.
Les modèles linguistiques comme GPT sont excellents pour comprendre le langage et formuler une réponse. Pas nécessairement pour trouver la bonne réponse. La réponse est en vous, mais les modèles la rendent accessible, en interne ou à vos clients, dans un cadre contrôlé.
À partir de là, une multitude d'applications sont possibles, de la simple interrogation d'un corpus de documents ou d'avis clients, à un automate sophistiqué capable d'accompagner un client, de prendre en charge une tâche répétitive, ou même de vous aider dans des tâches plus créatives.
Nous avons mis en œuvre avec succès de telles applications (bot) pour nos clients, et nous sommes à votre disposition pour imaginer vos cas d'usage et les développer avec des équipes agiles et performantes, dans des délais raisonnables.
Notes et références
1. LLM Large Language Model
2. https://fr.wikipedia.org/wiki/Word2vec
3. https://arxiv.org/pdf/1706.03762v3.pdf
4. https://arxiv.org/pdf/2302.04023.pdf
