Article

Repenser l'IA générative : local, open source et multimodale

DE NOUVELLES OPPORTUNITÉS POUR DÉVELOPPER L'IA

Les grands modèles de langage sur site, les modèles open source et la multimodalité offrent de nouvelles opportunités aux organisations de toutes tailles.

La dynamique inébranlable du marché de l'IA générative

Ces deux dernières années, le marché a connu un dynamisme continu, avec le lancement de centaines de modèles, qu'il s'agisse des grands modèles de langage (LLM) largement reconnus introduits par les principaux fournisseurs ou de modèles de langage de petite taille spécifiques à un domaine, souvent basés sur des solutions open source soutenues par la communauté des développeurs.

Parallèlement, diverses méthodes de réglage ont évolué, allant du réglage additif au réglage sélectif et au réglage reparamétré. Machine Learning Reply a largement expérimenté la gamme complète des alternatives disponibles sur le marché et a développé une approche « 2.0 » basée sur trois piliers clés : les modèles sur site, les modèles open source et la multimodalité.

INDEX

Les avantages des modèles sur site

Les organisations adoptent de plus en plus de solutions sur site pour garantir la conformité au RGPD, protéger les données sensibles et conserver un contrôle total sur le stockage et le traitement des données. Ces modèles garantissent une confidentialité complète des données, minimisent les risques de violation et sont particulièrement utiles pour les secteurs hautement réglementés et sensibles à la confidentialité tels que la santé, la finance et le gouvernement.

Les solutions sur site aident également les entreprises à respecter des lois strictes en matière de souveraineté et de sécurité des données en empêchant toute exposition à des fournisseurs tiers. Ils offrent une plus grande indépendance par rapport aux services « boîte noire » proposés par les fournisseurs d'IA et permettent d'adapter les modèles aux besoins spécifiques des entreprises. En outre, pour les applications pilotées par l'IA avec des volumes de demandes élevés, telles que les systèmes conversationnels, les outils de traduction en temps réel ou les moteurs de recommandation, les déploiements sur site garantissent des opérations plus prévisibles et plus efficaces.

La grande valeur d'une approche hybride

Les déploiements sur site permettent aux entreprises d'équilibrer performances et coûts tout en ajustant les modèles pour répondre à des besoins commerciaux spécifiques. Cependant, une configuration entièrement sur site nécessite des investissements en matériel, en infrastructure, en personnel informatique, en mises à niveau, en évolutivité et en coûts énergétiques. Pour relever ces défis, le marché propose des solutions hybrides sensibles à la confidentialité.

Une approche hybride permet de conserver les tâches sensibles et volumineuses sur site tout en tirant parti du cloud pour les tâches à faible fréquence, garantissant à la fois la confidentialité et la rentabilité. Les machines virtuelles du cloud privé fournissent un matériel puissant avec des configurations configurables et sans frais de maintenance. Cette approche flexible permet aux entreprises de s'adapter de manière dynamique à l'évolution des besoins, en permettant le déploiement direct de modèles et une configuration sans serveur prête à l'emploi dans des environnements de cloud privé sécurisés.

Quand l'open source rencontre l'IA

Les modèles open source transforment le paysage de l'IA en offrant accessibilité, personnalisation et transparence, mettant ainsi des technologies de pointe à la disposition des entreprises de toutes tailles. En fait, ils éliminent les obstacles à l'entrée pour les jeunes entreprises et les petites entreprises en fournissant des fonctionnalités de pointe sans nécessiter d'investissements en capital importants ni encourir de frais d'utilisation élevés.

Les modèles open source favorisent également une innovation rapide, permettant aux organisations de modifier et d'améliorer les solutions existantes sans avoir à faire appel à des acteurs tiers pour les mises à jour. Leur transparence garantit le respect des réglementations du secteur et des normes éthiques, ce qui est particulièrement crucial dans des domaines tels que les produits pharmaceutiques et les services juridiques. En outre, l'IA open source réduit le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, ce qui permet aux entreprises de mieux contrôler leur technologie, leur évolutivité et leur intégration avec d'autres outils.

Adaptation et personnalisation des modèles

Les grands modèles linguistiques sont de puissants outils entraînés à partir de divers ensembles de données, mais leur caractère général ne répond pas toujours aux besoins, aux terminologies ou aux flux de travail spécifiques de secteurs d'activité particuliers. L'adaptation des modèles open source implique de les adapter pour améliorer leurs performances et leur pertinence pour des tâches ou des domaines spécialisés, en garantissant des résultats plus précis et tenant compte du contexte.

La personnalisation d'un LLM aide les organisations à aligner le modèle sur des exigences spécifiques, à améliorer l'efficacité et à obtenir des performances supérieures. Cela est particulièrement important non seulement pour améliorer l'expertise spécifique à un domaine, mais également pour se concentrer sur les performances spécifiques à des tâches telles que la synthèse ou l'analyse des sentiments, pour s'adapter à l'évolution des connaissances et pour surmonter les limites des modèles génériques, qui peuvent être entraînés sur la base de données obsolètes ou incomplètes, réduisant ainsi les erreurs dans les scénarios de niche.

L'avenir de l'IA générative est multimodal

La multimodalité permet d'appliquer des approches génératives à une gamme de domaines autres que le texte, y compris les scénarios dans lesquels les sources de données principales sont les images, la vidéo et le son, ainsi que l'interprétation de graphiques et de contenus visuels dans des documents ou issus du monde physique.

Le développement de modèles multimodaux implique la combinaison de caractéristiques uniques provenant de différentes sources de données avec de grands ensembles de données de référence, ce qui est essentiel pour créer des modèles ouverts convaincants applicables à divers domaines d'activité. Cette approche ouvre de nouvelles possibilités pour intégrer de multiples formes de données afin d'améliorer les performances et la polyvalence dans différents secteurs.

La multimodalité fonctionne mieux avec les solutions open source et sur site

Les modèles d'IA multimodaux avancés, en particulier ceux qui traitent l'audio et la vidéo, nécessitent souvent d'importantes ressources de calcul par appel. Pour les organisations qui utilisent fréquemment ces modèles, les coûts associés aux modèles de services payants à l'utilisation peuvent devenir prohibitifs, ce qui fait des solutions sur site une option plus économique.

En fait, les déploiements sur site de modèles d'IA multimodaux open source avec des exigences de calcul élevées sont rentables, car ils permettent d'éviter les dépenses liées au cloud propriétaire par appel. Par conséquent, les modèles multimodaux open source sont particulièrement utiles pour les organisations qui ont besoin de requêtes fréquentes, ont une faible tolérance aux pannes, ont besoin de modèles spécialisés pour diverses sources de données ou nécessitent des capacités de déploiement strictes à faible latence ou de déploiement informatique de pointe.

Exploitez les opportunités de l'IA générative 2.0

Machine Learning Reply a développé des méthodologies et des cadres robustes qui permettent aux organisations d'aller au-delà des modèles standard « en tant que service » et de créer des solutions d'IA hautement personnalisées. En tirant parti des avantages offerts par les modèles open source et les configurations sur site, Machine Learning Reply permet aux entreprises de créer des systèmes personnalisés et multimodaux adaptés à leurs besoins et objectifs uniques.

Ces solutions permettent de mieux contrôler le déploiement et la mise au point des modèles, garantissant ainsi qu'ils répondent à des exigences spécifiques en termes de performances, de sécurité et de confidentialité des données. L'approche de Machine Learning Reply facilite l'intégration aux flux de travail existants, offre la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'évolution des demandes commerciales et réduit la dépendance à l'égard de services tiers, garantissant ainsi une évolutivité et une résilience à long terme.

Contactez nous

Machine Learning Reply

Machine Learning Reply est la société du groupe Reply spécialisée dans les solutions d'apprentissage automatique, d'informatique cognitive et d'intelligence artificielle. Machine Learning Reply, basée sur les développements les plus récents dans le domaine de l'intelligence artificielle, applique des techniques innovantes d'IA générative, d'apprentissage profond, de traitement du langage naturel et de reconnaissance d'images/vidéos à différents scénarios d'utilisation tels que l'automatisation intelligente, les moteurs prédictifs, le traitement de documents, les systèmes de recommandation et les agents conversationnels.