Application dopées à l’intelligence artificielle : exemple et utilisations

L’Intelligence Artificielle n’est pas du tout nouvelle ; on la retrouve dans beaucoup d’outils d’aide à la décision ou plus globalement pour l’analyse de données, souvent sous le nom de « Machine learning ». Mais il s’agit ici d’IA prédictive, comparable à de supers algorithmes bodybuildés plus qu'à une réelle intelligence. Zoom sur les cas d’application de l’IA, à travers exemples et utilisations.

ChatGPT, une révolution dans le monde de l’IA

Il y aura un avant et un après 30 novembre 2022, date à laquelle le service ChatGPT a été révélé au grand public par OpenAI. L’engouement provoqué est alors sans précédent dans l’univers de l’IT car il s’agit de l’avènement d’un nouveau type d’intelligence artificielle : l’IA dite générative.

Ce type d’intelligence artificielle est basé sur un moteur (un Large Language Model – LLM) qui a été ‘entraîné’ sur des quantités monstrueuses de données. Fort de cet apprentissage, il peut alors répondre aux demandes que vous lui aurez adressées, en créant instantanément du contenu nouveau, le tout au travers d’échanges en langage naturel. On pourrait discuter longuement de la terminologie « Intelligence » quand cette solution ne se contente que de d’associer des mots ou des pixels en se basant sur une carte de probabilités qu’est le LLM (on parle alors d’inférence), mais il faut concéder que le résultat obtenu est extrêmement troublant.

Les principales utilisations de l’IA générative

Tirer parti de l’IA générative est désormais un objectif prioritaire pour beaucoup. Gain de temps, économies, augmentation de la productivité, … Les mérites des applications basées sur l’IA sont vantés par de nombreux experts. Cela ne fait qu’alimenter l’engouement autour de ces solutions, et c’est donc logiquement que les cas d’usage se multiplient. Parmi ceux-ci, il est possible de citer :

• Chatbot de service clients.
• Assistant permettant de résumer vos documents, écrire vos courriels.
• Aide à la création de code informatique.
• Aide au diagnostic médical.
• Génération de visuels.
• Doublage de jeux vidéo.

La liste est longue, et l’arrivée d’applications permettant la génération de vidéos très qualitatives va encore l’allonger.

Comment les entreprises peuvent-elles tirer profit de l’intelligence artificielle ?

Les entreprises qui souhaitent utiliser l’IA générative pour développer leur business ou rester au contact de la concurrence qui y a investi, ont plusieurs options :

• Créer sa propre application utilisant l’intelligence artificielle à base de briques open source :
  
  • Cette solution semble économiquement intéressante, mais requiert de solides compétences techniques, et sa maintenance s’annonce très complexe et très chère, compte tenu de l’aspect instable de l’écosystème.
• Utiliser les solutions SaaS de Cloud providers :
  
  • C’est une solution de simplicité pour intégrer de l’IA dans ses applications. En revanche, elle présente 2 inconvénients majeurs : le coût d’usage et le partage de propriété intellectuelle avec des acteurs tiers soumis à des législations peu enclines à la protéger.
• Mettre en œuvre des solutions pré-packagées dans ses datacenters :
  
  • Ces solutions sont nativement plus simples à déployer et maintenir, assurent que vos données seront confinées à votre système d’information, et donc qu’elles ne seront partagées avec personne d’autre.

Nutanix s’est engagé dans la dernière option. Forte de son expérience de fournisseur de cloud privé, où la simplicité d’usage est un élément différenciateur, l’éditeur a souhaité fournir à ses clients une solution clé en main permettant d’accélérer l’adoption de l’lA générative au sein de ses applications : GTP-in-a-box.

Cette solution s’appuie naturellement sur les services nativement fournis par la Nutanix Cloud Platform (entre autres : Machines virtuelles, clusters Kubernetes, stockage fichiers, stockage objet) et y adjoint une pile logicielle testée et validée par l’éditeur pour, in fine, fournir une solution complète clé-en-main destinée à exécuter les LLM open source de votre préférence dans votre système d’information. Et cela sans nécessiter de compétences particulières sur l'implémentation de moteurs d'intelligence artificielle.

Une fois votre LLM prêt à être consommé, vous pouvez alors déployer des solutions tierces qui viendront utiliser ce LLM local, ou développer vous-même votre application qui l’utilisera. Toutes ces applications pourront évidemment être hébergées sur la plateforme Nutanix qui héberge déjà votre moteur d’IA générative.

IA générative : apprendre à se méfier pour se protéger

Il est donc, aujourd’hui plus que jamais, relativement simple de mettre en œuvre une IA interne, privée, sécurisée et flexible. Cela permet à toute entreprise de démultiplier sa capacité à innover. Toutefois, il convient de garder à l’esprit qu’aucune de ces applications utilisant l’intelligence artificielle n’est infaillible.

En effet, aussi impressionnantes que soient les réponses fournies par une application comme ChatGPT ou équivalent, il faut garder en tête deux choses :

• Ces grands modèles de langages (LLM) ont été entraînés avec des données figées au moment de leur création, et ils sont potentiellement obsolètes.
• Les réponses ne peuvent être garanties exactes, et certains LLM vont jusqu’à produire ce qu’on appelle des « hallucinations ».

En conséquence, l’utilisation de l’IA générative en entreprise nécessite de mettre en œuvre des mécanismes d’intégrations de données fiables et fraîches, comme le permet le RAG (Retrieval Augmented Generation). Cette méthode permet d’utiliser les capacités de réponse en langage naturel du LLM, mais en se basant sur des données fiables, préexistantes dans l’entreprise (bases de données, référentiels, etc), et vérifiables par un mécanisme de sourcing.

Or les données les plus sensibles d’une entreprise sont rarement éligibles à un hébergement dans le Cloud. C’est pourquoi le déploiement d’une application utilisant l’IA Generative ne pourra se faire dans la plupart des cas que dans un modèle « On-Prem » ou hybride, ce que permet justement la solution GPT-In-a-Box.

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