Intégration de l’IA générative : facteurs à prendre en compte

À l’heure actuelle, de nombreuses entreprises ont fait d’énormes progrès dans l’expérimentation de l’IA générative. Elles ont découvert comment l’intelligence artificielle peut automatiser les tâches répétitives et comment elle s’intègre dans leurs workflows. Toutefois, pour passer de l’exploration à la production, il faut relever les défis courants de l’intégration de l’IA et prendre en compte quelques facteurs inhabituels.

Vous avez peut-être testé des outils de génération de code alimentés par l’IA, comme GitHub Copilot, dans le cadre d’une start-up de développement de logiciels. Vous avez aussi, peut-être, testé des chatbots comme ChatGPT d’OpenAI pour scripter des podcasts et des vidéos et générer des messages sur les médias sociaux en tant qu’agence de création de contenu. Toutefois, vous pouvez passer à la vitesse supérieure en intégrant l’IA générative dans votre entreprise.

Vous avez défini vos objectifs et les résultats escomptés, élaboré une stratégie d’intégration de l’IA et même évalué les services d’intégration de l’IA générative. Que vous travailliez en autonomie ou que vous fassiez appel à une équipe, découvrez ces facteurs modestes mais essentiels qui peuvent influencer votre parcours d’intégration. Découvrez aussi une ou deux techniques qui pourront vous aider.

Des données de haute qualité peuvent conduire à des modèles d’IA générative performants. Et si les audits de données, l’intégration et la préparation des données sont des aspects classiques du processus d’intégration de l’IA générative, l’ajout d’un contexte pertinent peut encore améliorer la qualité des données et aboutir à des résultats plus sensibles au contexte.

Une façon d’inclure le contexte est d’affiner un modèle pré-entraîné sur des jeux de données plus petits, spécifiques à votre domaine ou à des tâches et des cas d’utilisation réels. Cela permet d’économiser le temps, les efforts et les coûts associés à l’entraînement des modèles à partir de zéro.

Par ailleurs, la génération augmentée de récupération (RAG) et le protocole de contexte de modèle (MCP) intègrent le contexte en temps réel. Un système RAG extrait des données d’une base de connaissances externe, complète le prompt avec un contexte amélioré à partir des données extraites et génère une réponse. Le MCP fonctionne de manière similaire, mais au lieu d’ajouter le contexte avant la génération comme le fait un système RAG, le MCP fusionne le contexte pendant la génération. Il agit comme une couche standardisée pour les applications d’IA afin de se connecter à des sources de données, des services et des outils externes, en exploitant des données en temps réel.

Le processus d’intégration ne serait pas complet sans déterminer la compatibilité des solutions d’IA générative avec vos systèmes existants. Votre équipe de développement de l’IA, par exemple, est peut-être déjà en train de concevoir des connecteurs tels que des middlewares pour relier le grand modèle de langage (LLM) que vous avez choisi à vos logiciels de CRM et d’ERP.

Parfois, cependant, un seul LLM ne suffit pas, en particulier pour les étapes complexes de l’automatisation des processus métier ou de l’automatisation des workflows. Par exemple, un service RH peut envisager d’exploiter les capacités de traitement automatique du langage naturel (NLP) des modèles de langage pour analyser les commentaires provenant des enquêtes régulières auprès des employés. Les petits modèles de langage (SLM) peuvent s’attaquer à des tâches simples telles que l’anonymisation des sondés afin de supprimer les informations d’identification et de résumer les thèmes clés. Les LLM plus puissants peuvent gérer des tâches plus complexes et plus nuancées telles que l’analyse des sentiments et la génération d’informations exploitables pour faciliter la prise de décision.

Dans de tels scénarios, l’orchestration LLM peut rationaliser la gestion de plusieurs modèles de langage. Un cadre des exigences d’orchestration LLM attribue les tâches aux bons modèles et coordonne les interactions, afin d’améliorer l’efficacité.

La sélection d’un modèle, le test de son comportement et l’évaluation de sa performance sont des éléments critiques de l’intégration des solutions d’IA générative. Mais la manière dont vous hébergez ou accédez au modèle est également importante, et vous avez le choix entre plusieurs options :

• Hébergement autonome : si vous disposez du budget, des ressources et de l’équipe nécessaires, vous pouvez héberger des modèles d’IA sur site ou sur un cloud privé. Vous aurez un contrôle total sur vos données et vous pourrez personnaliser les modèles comme bon vous semble. L’hébergement autonome peut convenir aux secteurs ayant des exigences strictes en matière de confidentialité des données et de sécurité des données, tels que la finance et la santé.

• Modèle en tant que service (MaaS) : les modèles de machine learning (ML) sont hébergés dans le cloud et sont accessibles par le biais d’API. Les LLM, en particulier, sont disponibles via les API LLM. Le MaaS permet une intégration rapide sans avoir à gérer votre propre infrastructure d’IA, tandis que sa tarification à la carte offre une grande flexibilité.

• Plans d’abonnement : accédez aux outils et applications d’IA générative sur les plateformes basées sur le cloud grâce aux abonnements. Certains fournisseurs adaptent les forfaits aux entreprises, avec des fonctionnalités avancées, un support client dédié, des accords de niveau de service améliorés et des fonctionnalités de sécurité et de conformité de niveau entreprise.

Le déploiement du modèle est l’étape naturelle qui suit la sélection et l’évaluation du modèle. Les workloads pilotés par l’IA générative peuvent toutefois nécessiter des approches plus spécifiques que celles fournies par l’approche DevOps.

C’est là qu’interviennent les MLOps et les LLMOps, qui permettent un processus d’intégration de l’IA générative plus fluide. Le MLOps s’appuie sur les principes DevOps, en intégrant le pipeline de machine learning dans les pipelines CI/CD existants, permettant ainsi l’intégration, le déploiement, la surveillance et l’observabilité, l’amélioration et la gouvernance en permanence des modèles. Le LLMOps s’inscrit dans le cadre du MLOps, mais il est plus adapté au cycle de vie et aux exigences des LLM, telles que la mise au point et l’évaluation à l’aide de points de référence LLM.

L’expérience utilisateur (UX) est un élément essentiel de l’intégration de l’IA générative. Des interfaces réfléchies, intuitives et conviviales peuvent contribuer à amplifier l’adoption de l’IA générative au sein de votre entreprise.

Suivez ces conseils axés sur l’UX :

• Impliquez les concepteurs d’expérience utilisateur dès le début du processus de mise en œuvre de l’IA, en particulier lors de la création de prototypes d’IA générative.

• Pour les modèles d’IA multimodale, allez au-delà d’une fenêtre de chat ou d’une barre de prompt et faites de la place pour prendre en charge des types d’entrée autres que le texte, comme l’audio et les images.

• Utilisez des indicateurs qui informent les utilisateurs de l’avancement des tâches, en particulier pour les workflows en plusieurs étapes ou les tâches à longs temps de traitement.

• Mettez en œuvre des prompts ou des modèles adaptés aux différents niveaux d’expertise des utilisateurs.

• Fournir un mécanisme pour conserver les préférences de l’utilisateur et le contexte précédent.

• Créez un guide ou un tutoriel interactif qui présente aux utilisateurs les fonctionnalités d’une application d’IA générative.

L’évaluation de votre écosystème informatique actuel est essentielle au processus d’intégration. Toutefois, les évaluations doivent être faites non seulement en gardant à l’esprit le présent, mais aussi en pensant à l’avenir. Les entreprises doivent s’assurer que leur infrastructure peut évoluer pour répondre aux exigences informatiques des systèmes d’IA générative ainsi qu’à leurs propres besoins professionnels en évolution.

Si vous envisagez d’opter pour des modèles d’hébergement autonome, pensez à optimiser votre matériel pour l’IA générative en investissant dans des accélérateurs d’IA et d’autres ressources de calcul à haute performance. Il est également judicieux de mettre à niveau vos capacités réseau pour gérer les transferts de données à grande vitesse et à faible latence. Toutefois, si vous optez pour une solution basée sur le cloud ou les API, vérifiez que la plateforme que vous utilisez est suffisamment robuste pour gérer les workloads d’IA générative et si elle est en phase avec les dernières avancées en matière d’IA générative.