L’IA générative produit des résultats de plus en plus similaires au contenu généré par l’homme – et avec une efficacité exponentiellement plus grande.
Cette technologie est encore en développement, mais ses utilisations potentielles sont vastes. Gen AI est habile à intégrer le langage naturel dans divers processus de travail. Les entreprises peuvent utiliser ces fonctionnalités à leur avantage, en accélérant l’analyse, en résumant des documents volumineux, en proposant de nouvelles idées et en augmentant la productivité et les performances.
Si vous êtes prêt à commencer à utiliser des modèles de langage basés sur des transformateurs pour résoudre diverses tâches de langage, téléchargez les premiers chapitres de la version préliminaire de cet ebook O’Reilly, « Conception d’applications de modèles de langage à grande échelle ». Avec ce livre, vous apprendrez les outils, les techniques et les playbooks permettant de créer des produits utiles intégrant la puissance des modèles de langage.
L’investissement initial peut sembler intimidant pour les entreprises qui envisagent d’utiliser l’IA. Ils doivent évaluer si cela en vaut le coût et l’excitation. Cependant, des lignes directrices pratiques sont disponibles pour ceux qui souhaitent commencer à explorer l’IA générative, qui peuvent les aider à prendre la bonne décision.
Commencez par définir vos cas d’utilisation
L’intégration de la génération AI dans votre entreprise ne doit pas nécessairement être un effort écrasant. Pour l’adapter à vos besoins spécifiques, suivez ces étapes pratiques :
- Commencez simplement : définissez vos objectifs avec précision. La loi de Gall souligne qu’un système fonctionnel complexe évolue généralement à partir d’un système plus simple. Commencez par une base de base qui peut être développée plus tard plutôt que de plonger dès le départ dans un système vaste et complexe.
- Soyez pratique : optez pour de petits projets réalistes. Concevoir un système massif sans l’expertise nécessaire peut conduire à l’échec. Se concentrer sur des objectifs réalisables ; par exemple, un cabinet d’avocats peut automatiser le tri et l’analyse des documents pour les clients potentiels.
- Identifiez les objectifs spécifiques : décomposez vos buts en tâches et objectifs spécifiques. Comprendre les étapes, les intrants et les résultats attendus nécessaires pour les réaliser. Que vous travailliez avec des technologies texte-image ou texte-texte, il est essentiel de comprendre le processus.
- Tenez compte de vos systèmes existants : évaluez la manière dont votre projet s’intègre aux systèmes ou applications actuels de votre entreprise. Cette considération méticuleuse garantit un alignement transparent et rationalise la mise en œuvre.
En suivant ces étapes, vous pouvez développer une stratégie Gen AI à la fois réalisable et bénéfique pour votre organisation. Il s’agit de commencer petit, en donnant la priorité aux éléments essentiels, puis de construire progressivement, toujours en se concentrant sur les besoins spécifiques de votre entreprise.
Évaluer les risques pour chaque cas d’utilisation
Utiliser la Gen AI dans votre entreprise est une perspective passionnante, mais il est essentiel d’être conscient de plusieurs considérations critiques.
La sécurité doit être une priorité, surtout si vous envisagez des solutions Gen AI gratuites ou open source. Ces plateformes peuvent présenter des risques pour vos informations confidentielles, car toutes les données saisies peuvent être utilisées pour entraîner le modèle. La solution la plus sûre consiste à éviter complètement d’utiliser des données commerciales sensibles avec ces plates-formes. Même avec des solutions d’entreprise conçues par des experts et offrant une sécurité plus robuste, la vigilance est requise pour empêcher tout accès non autorisé ou toute utilisation abusive.
La précision est une autre préoccupation vitale. L’approche de la génération AI peut parfois donner lieu à des « hallucinations » ou à des résultats inexacts. Comme l’explique Max Goff, consultant en science des données chez Mission Cloud, la génération AI crée quelque chose de nouveau à partir de ce qui n’existait pas auparavant. Il fonde ses décisions sur des probabilités, ce qui signifie qu’il peut « inventer des choses ». Comprendre cette possibilité aide à évaluer efficacement les résultats.
Les considérations juridiques et réglementaires doivent également être abordées avec soin. La propriété, les licences, la conformité et la réglementation nécessitent toutes une évaluation et une compréhension approfondies. Identifier l’impact de chacun de ces facteurs sur votre entreprise et prendre les précautions nécessaires contribuera à atténuer les risques.
Enfin, il peut être judicieux de commencer par des projets plus petits. Ce faisant, vous pouvez surveiller de près vos flux de travail, évaluer les risques, les coûts et les performances, et comprendre la valeur réelle qu’offre la Gen AI. Cela permet une prise de décision éclairée à mesure que vous évoluez potentiellement.
Évaluez les performances de votre IA
Dans Gen AI, l’évaluation des performances transcende les mesures numériques impliquant un équilibre délicat entre coût, valeur, taille et efficacité.
Alors que les modèles plus grands étaient autrefois considérés comme supérieurs, les progrès récents remettent en question cette notion. La taille n’est pas toujours un indicateur de la qualité ; souvent, des alternatives plus rationalisées s’avèrent tout aussi efficaces. Affiner les modèles pour cibler des tâches, des secteurs ou des domaines de connaissances spécifiques peut produire des résultats comparables sans avoir besoin de structures massives.
Amazon Bedrock illustre cette approche, proposant des modèles de base pré-entraînés, éliminant les complexités et les coûts liés à la gestion de modèles colossaux. L’accès est simplifié via une API, évitant ainsi la nécessité de créer un point de terminaison. C’est comme avoir une centrale électrique à portée de main.
Amazon SageMaker JumpStart propose un chemin similaire avec des distinctions nuancées, comme l’exigence des fonctions SageMaker dans la configuration du point de terminaison. Pour ceux qui s’aventurent au-delà d’AWS, l’hébergement de modèles open source sur une instance EC2 ou le déploiement d’un point de terminaison via SageMaker présente des options architecturales supplémentaires.
Essentiellement, le paysage de la Gen AI est diversifié et adaptatif, offrant des solutions sur mesure plutôt qu’une approche unique. Il s’agit de sélectionner l’outil adapté à la tâche, qu’il s’agisse d’un modèle robuste ou d’une merveille finement réglée. Profitez de la polyvalence, explorez les options et laissez Gen AI rationaliser efficacement vos opérations.
Comprendre le contexte
Une fois que vous avez choisi un modèle Gen AI et déterminé son hébergement, le véritable processus de personnalisation commence. Cette phase nécessite une interaction délicate entre mise au point, ingénierie rapide et compréhension du contexte.
Le contexte est primordial dans le travail de la Gen AI, d’autant plus que ces modèles sont formés dans des langues comme l’anglais et peuvent être spécialisés pour des tâches telles que la conversation ou des fonctions spécifiques à un secteur. Considérez-le comme un outil spécialisé : un modèle linguistique conçu pour une conversation informelle différera en termes de vocabulaire et d’orientation de celui conçu pour les soins de santé.
Max Goff met l’accent sur la compréhension de ce continuum de contexte dans les interactions de modèles. D’un côté, vous disposez d’interactions simples et rentables, comme l’utilisation d’interfaces prédéfinies telles que MidJourney ou Dall-E. « Ce que vous voyez est ce avec quoi vous interagissez. C’est peu coûteux, c’est facile et c’est une bonne façon de procéder », suggère Goff. À l’opposé, il existe des implémentations complexes et coûteuses, comme la formation d’un modèle entièrement à partir de zéro, exigeant du temps GPU et des ressources de données considérables.
La partie intéressante réside dans un juste milieu, un juste milieu offrant des fonctionnalités sur mesure sans coûts extravagants. Au lieu de repartir de zéro, vous pouvez affiner un modèle existant pour l’adapter à vos besoins spécifiques. Des techniques telles que l’ingénierie rapide ou la génération augmentée par récupération (RAG) vous permettent d’améliorer un modèle avec des données supplémentaires, le transformant en l’outil parfait pour le résultat souhaité.
Que vous ayez besoin de quelque chose de rapide et simple ou de hautement spécialisé, il existe une méthode pour répondre à vos besoins. L’art consiste à comprendre le contexte, à connaître vos outils disponibles et à les façonner pour qu’ils fonctionnent exactement comme vous l’envisagez. Ce processus ouvre des voies d’innovation, d’efficacité et un potentiel illimité pour votre projet ou votre entreprise.
Soyez conscient des politiques en vigueur
Les gouvernements du monde entier intensifient leur surveillance du développement et de l’utilisation de l’IA en évoluant dans des politiques abordant la sécurité des données, les préjugés et la responsabilité. Il est impératif de se tenir au courant des lois en vigueur et d’anticiper les législations à venir pour gérer les impacts potentiels sur votre entreprise.
La gouvernance de l’IA varie d’un pays à l’autre, ce qui nécessite de connaître les réglementations spécifiques de chaque pays. Certains secteurs, comme les secteurs juridique ou de la santé, peuvent avoir des restrictions supplémentaires. La croissance rapide de la génération IA a souvent dépassé les cadres réglementaires, créant des complexités d’interprétation. Cela a conduit les entreprises à assumer des rôles d’autoréglementation.
Même en l’absence de politiques explicites, les entreprises doivent donner la priorité aux considérations éthiques dans les initiatives de génération IA. Cela englobe une sécurité solide des données, des garanties de confidentialité et des mesures visant à atténuer les préjugés et la discrimination. Toutes les mises en œuvre de systèmes doivent respecter les droits et la vie privée des individus avec le plus grand respect.
Collaborez avec des experts expérimentés en IA
Libérer tout le potentiel de la génération AI ne se limite pas à suivre un ensemble de règles ; il s’agit d’utiliser cet outil puissant avec sagesse et intention. L’objectif n’est pas d’imposer aux modèles des processus fastidieux, mais de les exploiter de manière efficace et responsable.
Ces grands modèles linguistiques peuvent sembler magiques, mais ils ne sont pas sans défis, et le retrait n’est pas une option au premier signe d’échec. La surveillance, l’adaptation et la vigilance sont essentielles. N’oubliez pas que les modèles puissants d’aujourd’hui peuvent être un aperçu de ce qui arrivera demain.
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Cet article sponsorisé est fourni en collaboration avec Mission Cloud et ne reflète pas nécessairement les opinions de la rédaction d’ECT News Network.
