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L’IA Générative dans le contexte de l’entreprise

Ce qui semble fonctionner pour ChatGPT ne fonctionnera pas nécessairement pour l’entreprise. Nous sommes devant des exigences différentes, que ce soit sur la fiabilité des réponses ou la confidentialité des échanges.

GPT 4.0 (si nous prenons la version premium du modèle de langage utilisé par ChatGPT) a été entraîné sur des volumes de données très importants et a nécessité d’importantes ressources informatiques et humaines. Une des questions qui se pose est de savoir quelle part de cet apprentissage est satisfaisant et donc utilisable par l’entreprise :

    • L’apprentissage de la langue française est-il suffisant pour réaliser une synthèse d’un document en intégrant le jargon technique du secteur d’activité de l’entreprise ?
    • L’apprentissage du droit français est-il suffisant pour réaliser un contrat ?
    • L’apprentissage des meilleures pratiques de codage est-il aligné avec celle de l’entreprise et ainsi garantir la qualité des développements ?

Nous touchons là, d’un côté, la question de la pertinence d’un modèle générique dans un contexte spécifique à l’entreprise, et, de l’autre, celle des modalités d’injection d’un historique métier dans le modèle pour parfaire son apprentissage ou garantir des réponses pertinentes.

L’entreprise doit-elle pour cela créer, entraîner et administrer son propre modèle ? Devant les coûts annoncés de création d’un modèle tel que GPT 4.0 ce n’est pas réaliste (rappelons qu’un cycle d’apprentissage est évalué à 12 millions de dollars). Même s’il existe des alternatives plus abordables, au-delà du budget d’investissement, la réussite d’une telle initiative (Model Training) repose sur le bon choix du modèle de départ, l’existence d’un corpus d’apprentissage adapté, et surtout d’une capacité à l’entraîner et le maintenir le modèle dans le temps.

Comment proposer une IA qui intègre le savoir-faire propre à l’entreprise ?

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