Le paysage de l’intelligence artificielle évolue rapidement, apportant des modèles de plus en plus variés et puissants. Face à cette diversité, les entreprises doivent se questionner : quel type de modèle adopter ? Avec la montée en puissance des modèles de langage, notamment les LLM (Large Language Models) comme GPT-4 d’OpenAI et les petits modèles de langage (SLM), il est crucial d’analyser les besoins spécifiques de votre entreprise. Dans un monde où la personnalisation et l’efficacité sont devenues essentielles, savoir choisir entre ces deux types de modèles pourrait faire la différence.
Les dirigeants d’entreprise se retrouvent souvent face à un dilemme : opter pour un modèle LLM, connu pour sa taille et sa puissance, ou un SLM, plus léger et adapté à des applications spécifiques. L’avenir de l’IA semble prometteur, mais il est impératif de savoir quel modèle répond le mieux aux exigences de votre secteur d’activité. Voici cinq conseils d’experts pour vous aider dans cette démarche.
Envisager des opportunités spécifiques à un domaine
Claire Thompson, responsable des données chez L&G, se montre optimiste quant à l’utilisation de différents types de modèles. Elle souligne l’importance de l’adaptation des LLM à des cas d’utilisation spécifiques. Les entreprises peuvent tirer profit de l’exploitation des modèles existants tout en enrichissant leur base de données interne. Les modèles de grande taille peuvent ainsi être formés sur des informations plus précises, permettant de générer des résultats optimaux pour des domaines tels que la médecine ou le climat.
Utilisation des données internes
L’usage des données en interne, dans un cadre sécurisé, devient un enjeu central pour les entreprises. Nombreux sont celles qui investissent dans l’optimisation de leurs modèles afin d’atteindre des résultats probants dans des environnements variés. Ce faisant, les entreprises auront l’opportunité d’explorer davantage les modèles qui peuvent offrir des solutions spécifiques, notamment dans les domaines liés aux critères environnementaux, sociaux et de gouvernance. L’avenir semble donc s’orienter vers des modèles plus personnalisés.
Adaptation des grands modèles
De nombreux DSI commencent à explorer comment adapter les LLM pour obtenir des résultats plus ciblés. Il s’agit ici d’une approche proactive qui permet d’exploiter au mieux les outils à disposition. La clé est de cerner les demandes spécifiques des utilisateurs tout en intégrant les bonnes pratiques de sécurité des données. Ce modèle hybride pourrait devenir prépondérant dans le monde professionnel d’aujourd’hui.
Choisir le bon cheval
Nick Woods, DSI du groupe MAG Airports, évoque l’idée que choisir entre un LLM et un SLM dépend surtout du cas d’utilisation. Si certaines entreprises peuvent bénéficier d’un modèle de grande taille, d’autres tireront un plus grand avantage d’un modèle précis et restreint. Woods conseille de s’intéresser aux besoins globaux de l’entreprise et d’intégrer l’IA dans un programme de transformation de la société.
Prioriser l’usage pragmatique
Une des stratégies les plus significatives qu’un dirigeant peut adopter est d’évaluer l’impact de l’IA sur chaque section de l’activité. En s’appuyant sur des outils adaptés, il est possible de maximiser les bénéfices tout en réduisant le risque. La philosophie doit être axée non seulement sur l’outil lui-même, mais aussi sur le résultat escompté.
Application de modèles adaptés
L’utilisation de SLM dans le cadre d’applications itinérantes (Edge Computing) offre de nombreux avantages. Ce type de modèle est capable de résoudre des problèmes spécifiques, offrant ainsi un gain de temps et d’efficacité. Woods ajoute que les petites solutions, tout en étant moins connues, pourraient rapidement se transformer en des choix de premier plan dans le monde de l’entreprise.
Tenir compte du contexte
Gabriela Vogel, analyste pour Gartner, précise que beaucoup d’entreprises semblent plus enclines à opter pour des petits modèles spécifiques, surtout lorsqu’il s’agit d’appliquer l’IA à des bases de données restreintes. Les SLM peuvent répondre à des besoins spécifiques et permettent un usage plus ciblé. Un grand nombre d’entreprises passent donc de l’expérimentation à la mise en production de services d’IA adaptés à leurs attentes.
Contextualisation des schémas d’utilisation
Une approche ciblée sur l’environnement et les attentes des clients peut amener les entreprises à maximiser les bénéfices de l’IA. Utiliser un SLM permet de mieux encadrer les résultats. Les entreprises qui commencent à prendre conscience de l’importance de la contextualisation en constatent les bénéfices à moyen et long terme.
Tests et validations
Les entreprises qui ont expérimenté avec les SLM rapportent souvent des résultats positifs par rapport aux LLM. Ces tests incluent l’évaluation des performances de modèles variés dans des scénarios précis afin de déterminer ce qui fonctionne le mieux. Ainsi, connaître les options disponibles est crucial pour faire un choix avisé.
Réduire les hallucinations
Ollie Wildeman, responsable chez Big Bus Tours, fait remarquer que le type de modèle à adopter dépendra également du cas d’utilisation spécifique. Lorsqu’il s’agit de service client, par exemple, un SLM pourrait être plus approprié. Utilisant des outils comme Freshworks Customer Service Suite, l’entreprise s’assure que ses modèles ne sont pas exposés à un large éventail de données, ce qui aide à réduire les hallucinations.
Importance des données
Un des principaux avantages de l’utilisation de SLM réside dans leur capacité à gérer les données de manière sécurisée et efficace. En optant pour des modèles adaptés, les entreprises peuvent s’assurer que leurs informations sont traitées de manière optimale. Wildeman ajoute que cette approche présente l’avantage de réduire le risque lié à l’utilisation de l’IA générative dans des secteurs sensibles.
Optimisation des processus internes
Adopter des SLM peut également signifier un gain d’efficacité dans les processus internes. En utilisant des modèles spécifiques, les entreprises limitent leurs champs d’application aux données cruciales et à leur domaine d’expertise, ce qui offre une plus-value considérable dans leur management des données. Il est essentiel de mettre le doigt sur les résultats obtenus avec ces modèles spécifiques pour évaluer leur impact sur l’ensemble des processus d’affaires.
Concentrez-vous sur vos données de première main
Rahul Todkar, responsable des données chez Tripadvisor, explique que le choix du modèle ne doit pas uniquement dépendre de sa taille, mais de l’adéquation avec les données spécifiques que votre entreprise détient. Tester les différents modèles devient alors prioritaire pour choisir celui qui convient le mieux à l’activité. Les modèles personnalisés, qu’ils soient grands ou petits, sont l’avenir de l’IA.
Utilisation efficace des données
Il est essentiel de garantir que le modèle utilisé exploite les données propre à votre entreprise de manière optimale. Ce n’est pas la taille qui compte, mais plutôt l’application des modèles dans votre contexte spécifique. Savoir utiliser vos données de première main, tout en respectant les règles de sécurité, est la clé pour dépasser les capacités traditionnelles.
Les opportunités de personnalisation
Investir dans des modèles comme Mistral 7B, bien qu’il soit plus petit, peut offrir des résultats remarquables pour des tâches ciblées. Les entreprises doivent donc envisager d’adopter des modèles personnalisables qui leur permettront d’expérimenter et de s’adapter à leurs besoins spécifiques. Les entreprises qui prennent le temps d’analyser leurs données et de personnaliser leur modèle seront les grandes gagnantes sur le long terme.
