Des données aux réponses : ce dont vous avez besoin pour l'IA générative

La technologie est là, les possibilités sont vastes, et des outils tels que ChatGPT, Copilot et Gemini ont fait de l'IA un sujet courant. Pourtant, de nombreuses organisations ont encore du mal à passer de l'expérimentation à une utilisation pratique et fiable.

Apprentissage automatique et IA générative

L'IA générative crée de nouveaux contenus à partir de données existantes. Contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui classifient ou détectent des modèles, les modèles génératifs peuvent écrire du texte, générer des images ou produire du code.

Au cœur de la plupart des solutions d'IA générative se trouvent les grands modèles linguistiques (LLM par son acronyme anglais). Ces modèles sont entraînés sur d'énormes quantités de données textuelles et peuvent comprendre et produire le langage humain. Pensez à des outils tels que ChatGPT, Google Gemini ou Microsoft Copilot. Ils “comprennent” le contexte, peuvent raisonner à partir d'une question et formuler des réponses en langage naturel.

Quelle est la principale différence avec l'apprentissage automatique classique ? Les modèles traditionnels sont entraînés pour une tâche unique et spécifique, telle que la prévision des pannes de machines. Les LLM, en revanche, peuvent gérer plusieurs tâches : répondre à des questions, résumer des documents, écrire du code ou analyser des rapports.

Applications pratiques de l'IA générative

La véritable puissance de l'IA générative apparaît clairement lorsqu'il s'agit de traiter des données non structurées. Les systèmes traditionnels ont du mal à gérer les nuances de langage et de format, tandis que les LLM s'en accommodent parfaitement.

• La gestion des connaissances est un point de départ évident. Au lieu de passer vingt minutes à rechercher le bon réglage pour une machine, vous pouvez simplement interroger un système formé à partir des manuels techniques, des rapports et des documents de dépannage de votre entreprise. La réponse arrive en quelques secondes, accompagnée de références sources pour validation.
• Le contrôle qualité en bénéficie également. Un LLM peut analyser et résumer des milliers de rapports d'inspection, identifier des schémas récurrents et suggérer des améliorations. Il ne remplace pas l'expertise humaine, il la renforce en accélérant l'obtention d'informations basées sur les données.
• La recherche sémantique va encore plus loin. Les outils de recherche traditionnels recherchent des mots exacts. La recherche sémantique comprend le sens. Si quelqu'un tape “écran ne fonctionne pas”, elle trouve également “pas d'alimentation” ou “l'écran reste noir”. Il s'agit d'un grand pas en avant pour le dépannage et le partage des connaissances.
• Le développement de software est un autre domaine dans lequel les LLM sont excellents. Ils peuvent écrire du code, trouver des bogues et même générer de la documentation. Les développeurs les utilisent comme des assistants intelligents, disponibles à tout moment, qui répondent aux questions en temps réel.

Le succès commence par les données

Pour que l'IA générative fonctionne, les données constituent votre base. Il ne s'agit pas seulement de leur qualité, mais aussi de la manière dont elles sont organisées et accessibles.

Pour de nombreuses organisations, les chatbots internes constituent un point d'entrée intéressant. Ces systèmes, alimentés par la génération augmentée par la récupération (RAG par son acronyme anglais), peuvent répondre à des questions liées aux processus à l'aide de données internes. Mais pour que cela fonctionne, le système doit avoir accès à tous les documents pertinents, souvent dispersés sur des sites SharePoint, des dossiers et des feuilles de calcul héritées.

Avant de former un modèle, vous devez savoir où se trouvent vos données et comment les rendre accessibles. Viennent ensuite les autorisations. Un système RAG bien conçu ne doit donner aux employés accès qu'aux informations qu'ils sont autorisés à consulter. Cela implique de repenser l'ensemble de votre architecture d'information, des restrictions relatives aux documents financiers aux flux de données opérationnelles.

Et bien sûr, la confidentialité et la sécurité restent essentielles. Quelles données peuvent être connectées en toute sécurité à des API externes telles que OpenAI ou Google ? Quelles informations doivent rester dans votre propre environnement ? Comment empêcher que des données sensibles de l'entreprise ne se retrouvent dans une réponse non souhaitée ?

Considérations clés pour la mise en œuvre

Les coûts sont souvent gérables. Chaque appel API vers ChatGPT ou Gemini ne coûte que quelques centimes, ce qui est négligeable par rapport au temps gagné en recherches manuelles d'informations.

L'évaluation est toutefois plus complexe. Comment mesurer si le résultat d'un modèle est “bon” ? Les modèles d'IA traditionnels peuvent être notés en fonction de leur précision ; l'IA générative nécessite une évaluation humaine. Certaines organisations utilisent un autre modèle pour recouper les résultats, tandis que d'autres s'appuient sur des avis d'experts ou des méthodes d'échantillonnage.

L'évolutivité introduit de nouveaux défis. Lorsque l'on traite quelques dizaines de requêtes par jour, l'examen manuel est faisable. Lorsque l'on passe à des milliers de requêtes, il faut des contrôles de qualité automatisés et une compréhension claire des erreurs acceptables et de celles qui ne le sont pas.

Pour les cas d'utilisation à haut risque, une prudence supplémentaire est essentielle. Une petite erreur dans un guide d'entretien est gênante ; dans les procédures de sécurité, elle peut être critique. Classez vos cas d'utilisation en fonction du risque et concevez vos contrôles en conséquence.

Par où commencer ?

Commencez par un cas d'utilisation spécifique, et non par la technologie elle-même. De nombreuses entreprises partent du principe qu'elles “devraient faire quelque chose avec l'IA”, pour finalement se rendre compte que leur problème ne nécessite pas réellement de modèle linguistique.

Si votre processus extrait des données à partir de documents au format fixe, la reconnaissance de formes peut s'avérer plus rapide et moins coûteuse. Les LLM sont particulièrement efficaces lorsqu'il s'agit de traiter des données non structurées, c'est-à-dire dans des situations où vous recherchez des informations difficiles à définir à l'avance.

Commencez modestement et itérez. Travaillez avec un ensemble de données limité et une question ciblée. Testez avec des experts du domaine, affinez vos invites et développez progressivement. La force des LLM réside dans cette approche itérative : une expérimentation rapide sans avoir à tout réapprendre depuis le début.

L'IA générative offre un potentiel énorme, mais sa mise en œuvre réussie nécessite plus qu'un simple accès à un modèle puissant. Elle commence par des données bien structurées, des processus clairs et des attentes réalistes. Les organisations qui se concentrent sur ces principes fondamentaux seront celles qui exploiteront pleinement la valeur de cette technologie transformatrice.