.svg)
L'IA ne fonctionne pas sans données, it fonctionne avec les bonnes données
Lorsque la plupart des gens pensent à l'IA, ils imaginent des résultats intelligents : des images, du texte, des recommandations. Mais qu'est-ce qui alimente réellement ces résultats ? Heidi Anthonis explique :
Les données sont le carburant du moteur de raisonnement. Vous pouvez demander à ChatGPT toute la journée, mais si vous ne it donnez pas de contexte, itne vous donnera que des réponses moyennes"
Heidi Anthonis
Chief Innovation Officer, Happy Horizon
Les grands modèles linguistiques tels que GPT-4 sont formés sur des ensembles de données massifs et accessibles au public ; pensez à Wikipedia, Reddit, des articles de presse. Bien qu'ils soient excellents pour les tâches générales, ils ne sont pas à la hauteur lorsqu'it s'agit de fournir des résultats adaptés à la voix de votre marque, à votre gamme de produits ou à vos processus internes. Sans contexte propre, l'IA ne peut tout simplement pas comprendre votre entreprise suffisamment bien pour fournir des résultats significatifs.
Les limites des modèles génériques d'IA et l'importance des données propriétaires
Des voix dignes de confiance dans l'industrie se font l'écho de ce point de vue. Selon un récent blog d'IBM, les données propriétaires offrent un avantage unique : it reflètent vos pics d'inventaire, votre logique de facturation et la manière dont votre équipe définit les indicateurs clés. Les entreprises qui exploitent les données propriétaires dans l'IA générative obtiennent des résultats nettement meilleurs, non seulement en adoptant l'IA, mais aussi en la personnalisant à it 'aide de données internes pertinentes. Conclusion ? Alors que les modèles publics peuvent connaître le langage, vos données connaissent votre entreprise.
Forbes renforce ce point de vue en notant que les données synthétiques et accessibles au public ne suffisent plus à différencier les modèles. Alors que le secteur de l'IA arrive à saturation, les ensembles de données exclusifs et de haute qualité sont devenus la clé d'une véritable différenciation, car les entreprises qui affinent les modèles d'IA avec des connaissances spécifiques à un domaine sont en mesure de surpasser les modèles génériques formés à partir de données publiques.
Comment fusionner les modèles avec vos données : RAG et mise au point
Pour transformer l'IA générique en quelque chose de vraiment utile pour votre entreprise, vous devez it connecter à vos propres données. Sinon, vous vous retrouverez avec des réponses par défaut qui manquent de nuance, de précision ou de pertinence. Il existe deux approches établies pour combler le fossé entre les modèles à usage général tels que GPT-4 et vos données propriétaires : la génération améliorée par récupération (RAG) et le réglage fin.
1. Génération améliorée par récupération (RAG)
RAG est l'un des moyens les plus efficaces et les plus accessibles pour permettre à l'IA d'accéder à vos connaissances sans modifier le modèle sous-jacent. It fonctionne en indexant vos données, telles que des documents, des manuels, des informations sur les produits ou des FAQ, et en récupérant uniquement le contenu pertinent en temps réel chaque fois que le modèle est sollicité.
- Avantage: Il n'est pas nécessaire de réentraîner le modèle, ce qui permet de gagner du temps et d'économiser des frais de calcul.
- Avantage: réduit considérablement les hallucinations et les réponses hors sujet en ancrant les réponses dans votre contexte réel.
RAG est particulièrement utile pour les chatbots d'assistance à la clientèle, les bases de connaissances internes et les équipes de marketing qui souhaitent que l'IA reste fidèle à la marque et précise. Selon Meta AI, les modèles RAG sont nettement plus performants que les LLM vanille dans les tâches de réponse aux questions lorsqu'ils sont étayés par des sources spécifiques au domaine.
2. Réglage fin / GPT personnalisés
La mise au point va encore plus loin. Au lieu de simplement référencer vos données, vous entraînez le modèle sur it. Cela signifie que vous it fournissez des exemples étiquetés, des données structurées ou des invites spécifiques à un domaine afin qu'it apprenne des modèles directement liés à vos flux de travail.
- Avantage: Accroît les performances pour les tâches spécialisées ou techniques, telles que la rédaction de contrats juridiques, les résumés de diagnostics médicaux ou l'automatisation ERP
- Compromis: Nécessite plus d'efforts, d'expertise et une conservation minutieuse des données afin d'éviter une dérive du modèle ou un surajustement.
OpenAI et d'autres fournisseurs permettent désormais un réglage fin sur des GPT personnalisés plus petits, ce qui rend cette approche plus accessible aux entreprises de taille moyenne, en particulier celles qui se trouvent dans des secteurs réglementés ou à contexte élevé.
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
.svg)
