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L'IA ne fonctionne pas sans données, ça marche avec le droit données
Lorsque la plupart des gens pensent à l'IA, ils imaginent des résultats intelligents : images, texte, recommandations. Mais qu'est-ce qui alimente réellement cette sortie ? Heidi Anthonis explique :
Les données sont le carburant du moteur de raisonnement. Vous pouvez lancer ChatGPT toute la journée, mais si vous ne lui donnez pas de contexte, vous obtiendrez simplement des réponses intermédiaires. »
Heidi Anthonis
Directeur de l'innovation, Happy Horizon
Les grands modèles linguistiques tels que GPT-4 sont entraînés à partir d'énormes ensembles de données accessibles au public ; pensez à Wikipedia, Reddit, aux articles de presse. Bien que cela les rende excellents pour les tâches générales, ils ne sont pas à la hauteur lorsqu'il 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 propriétaire, l'IA ne peut tout simplement pas comprendre suffisamment bien votre activité pour obtenir des résultats significatifs.
Les limites des modèles d'IA génériques et l'importance des données propriétaires
Des voix fiables du secteur partagent ce point de vue. Selon un blog IBM récent, les données propriétaires offrent un avantage unique : elles reflètent vos pics de stocks, votre logique de facturation et la manière dont votre équipe définit les indicateurs clés. Les entreprises qui exploitent des données propriétaires dans le cadre de l'IA générative obtiennent des résultats nettement meilleurs, non seulement en adoptant l'IA, mais en personnalisation avec les données internes pertinentes. En fin de compte ? Alors que les modèles publics le savent peut-être langue, vos données le savent votre entreprise.
Forbes renforce cette perspective, en notant que les données synthétiques accessibles au public ne suffisent plus à différencier les modèles. Alors que le secteur de l'IA atteint la saturation, des ensembles de données exclusifs et de haute qualité sont devenus la clé d'une véritable différenciation, car les entreprises qui peaufinent les modèles d'IA à l'aide de connaissances spécifiques à un domaine sont en mesure de surpasser les modèles génériques formés à partir de données publiques.
Comment fusionner des modèles avec vos données : RAG & Fine-tuning
Pour transformer l'IA générique en quelque chose de réellement utile pour votre entreprise, vous devez la 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 augmentée par extraction (RAG) et le réglage fin.
1. Génération augmentée par récupération (RAG)
Le RAG est l'un des moyens les plus efficaces et les plus accessibles de permettre à l'IA d'accéder à vos connaissances sans modifier le modèle sous-jacent. Il fonctionne en indexant vos données, telles que les documents, les manuels, les informations sur les produits ou les FAQ, et en récupérant uniquement le contenu pertinent en temps réel chaque fois que le modèle vous est demandé.
- Avantage: Il n'est pas nécessaire de réentraîner le modèle, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts 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 de support client, les bases de connaissances internes et les équipes marketing qui souhaitent que l'IA reste précise et fidèle à la marque. D'après Méta-IA, les modèles RAG surpassent de manière significative les LLM classiques pour les tâches de réponse aux questions lorsqu'ils sont soutenus par des sources spécifiques à un domaine.
2. Réglage fin/GPT personnalisés
La mise au point va encore plus loin. Au lieu de simplement référencer vos données, entraîner le modèle qui s'y trouve. Cela signifie qu'il doit lui fournir des exemples étiquetés, des données structurées ou des invites spécifiques à un domaine afin qu'il apprenne des modèles directement pertinents pour vos flux de travail.
- Avantage: Améliore les performances sur des tâches techniques ou de niche, telles que la rédaction de contrats juridiques, les résumés de diagnostics médicaux ou l'automatisation spécifique à un ERP.
- Compromis: Nécessite davantage d'efforts, d'expertise et une curation minutieuse des données pour éviter la dérive ou le surajustement des modèles.
OpenAI et d'autres fournisseurs permettent désormais d'affiner les GPT personnalisés plus petits, ce qui rend cette approche plus accessible aux entreprises de taille moyenne, en particulier celles des secteurs réglementés ou à contexte élevé.
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