L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui au cœur des discussions. Ce sujet touche l’ensemble des entreprises et des secteurs industriels. Bien que des concepts comme le machine learning et le deep learning soient présents depuis plus de 15 ans, l’émergence récente des modèles de langage à grande échelle (LLMs) a propulsé l’IA sur le devant de la scène. Dans cet article, nous explorerons les nombreuses opportunités d’intégration de l’IA ainsi que les stratégies pour en tirer pleinement parti.
LES DÉFIS DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE
1. Compétences en interne
Le domaine de l’intelligence artificielle, notamment en ce qui concerne les LLM (modèles de langage de grande taille), est encore relativement récent, et beaucoup d’entreprises manquent actuellement des compétences nécessaires. En effet, un des principaux défis lors de la mise en œuvre de ce type de projet réside dans la capacité à mobiliser des expertises internes capables de déterminer les actions à entreprendre, les méthodes à adopter, l’organisation à mettre en place, la planification requise, et surtout d’assurer une intégration efficace au sein de l’entreprise.
2. Besoins en infrastructure
Les exigences d’infrastructure pour les LLM sont particulièrement élevées. Les modèles récents nécessitent des GPU consommant des centaines de watts, ce qui rend leur intégration dans les systèmes d’information existants délicate.
3. Délais d’approvisionnement
La demande croissante d’infrastructures adaptées à l’IA a entraîné des complications dans la chaîne d’approvisionnement, provoquant des délais pouvant atteindre un an pour certains composants.
4. Intégration dans la stratégie Cloud
Intégrer l’IA dans l’architecture Cloud existante d’une entreprise représente un défi majeur, mais cela peut également faciliter l’adoption des nouvelles technologies en permettant l’intégration de l’IA via le Cloud, et non seulement par des déploiements on-premise.
INTÉGRER L’IA GÉNÉRATIVE : QUATRE DIMENSIONS ESSENTIELLES POUR RÉUSSIR
Le Cloud offre agilité et rapidité. Les projets d’IA générative évoluent souvent par cycles itératifs : une phase d’expérimentation initiale, suivie de tests, puis un déploiement à grande échelle avec, à chaque étape, une montée en charge du nombre d’utilisateurs. Ce cycle de vie est très similaire à celui des générations précédentes d’IA.
Pour réussir un projet d’IA générative, il est crucial de considérer quatre dimensions essentielles :
1. La dimension du Business Case – son importance, ses spécificités et protocole de mesure de la valeur associée
La technologie de l’IA générative suscite un fort intérêt. Quelles sont les véritables opportunités qu’elle offre dans un contexte business ? Le marché concentre actuellement ses efforts sur des cas d’usage relativement communs, comme les systèmes de questions-réponses pouvant opérer dans un environnement sécurisé, ainsi que l’ensemble des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation). On retrouve également des applications dans la génération de contenu, telles que la création de fiches produits, de fiches de poste, etc.
Par ailleurs, d’autres cas d’usage gagnent en importance sur le marché, en particulier autour des agents et de leur capacité à automatiser partiellement ou intégralement divers processus. Le point de départ pour cela reste le business case, ainsi que l’implication d’un sponsor métier, afin de définir un protocole de mesure de la valeur. À chaque étape des itérations agiles, il est essentiel de disposer de métriques spécifiques permettant de caractériser la performance. Ces métriques doivent avant tout être orientées sur les résultats business.
2. L’importance de l’UX
C’est la première fois que l’on observe des modèles d’intelligence artificielle dont la performance dépend à la fois du prompt, mais aussi de la manière dont les utilisateurs vont formuler celui-ci et interpréter les réponses fournies par le modèle. Cela nécessite, d’une part, une formation des utilisateurs lors du déploiement d’un cas d’usage pour s’assurer qu’ils utilisent le modèle correctement et ne prennent pas une hallucination pour argent comptant. D’autre part, il est essentiel de réfléchir à l’UX entourant le modèle, afin de le rendre accessible via des outils comme des bibliothèques de prompts et des lignes directrices facilitant la configuration de pré-prompts de manière semi-automatisée. Concevoir l’UX de cette manière permet d’optimiser les performances du modèle dans le contexte utilisateur et d’assurer une intégration harmonieuse dans ses processus et son expérience.
3. L’importance des fondations en termes de données
Dès le début du cycle de vie du cas d’utilisation, il est essentiel d’identifier un ensemble de données documentées et non structurées, incluant des procédures et des métadonnées indiquant leur date ainsi que le corpus documentaire auquel elles appartiennent.
4. La maîtrise des risques et la cybersécurité
Il existe un risque opérationnel : que se passe-t-il si le modèle commence à halluciner ? Dans un contexte B2C, cela peut avoir des conséquences graves en termes d’impact. En matière de cybersécurité, le modèle crée-t-il de nouvelles vulnérabilités dans le système d’information ? Y a-t-il des failles potentielles introduites par l’usage du modèle ? Jusqu’à quel point le modèle est-il résistant aux attaques de type jailbreak ? En outre, sur le plan juridique et éthique, un cadre réglementaire, notamment l’IA Act, se développe pour encadrer certains cas d’usage à risque et orienter le choix des modèles, tout en assurant leur conformité aux prescriptions relatives aux fournisseurs d’IA générale.
Il existe un ensemble de dimensions à intégrer dans un cycle de livraison agile de bout en bout, à toutes les étapes du projet, afin de passer d’expérimentations rapides à un déploiement à grande échelle efficace, tant en termes de métriques que d’équilibre entre la valeur commerciale et les coûts.
MISTRAL AI x OUTSCALE : UNE OFFRE PACKAGÉE
Chez OUTSCALE, nous avons décidé de nous concentrer sur la manière dont nous allons accompagner notre écosystème, comme nous le faisons depuis plus de dix ans, afin d’apporter de la valeur à nos clients. Nous proposons donc une offre managée qui permet à nos clients de déployer une stack d’inférence complète. OUTSCALE gère l’infrastructure ainsi que la qualification de tous les composants techniques : système d’exploitation, déploiement des pilotes, gestion des bibliothèques, serveur d’inférence et serveur d’API. Tous ces éléments sont packagés et validés par nos soins. Notre partenariat avec Mistral AI nous permet de garantir la performance et la sécurité des solutions tout en minimisant les risques de mélange de données. Grâce au partenariat Mistral AI x OUTSCALE, vous bénéficierez d’un serveur d’inférence avec un modèle et une infrastructure qui vous sont dédiés, afin de garantir qu’il n’y ait pas de confusion entre les données.
L’intégration de l’IA générative requiert une approche globale, qui dépasse le simple choix technologique. Les compétences en interne, l’infrastructure, les données et la cybersécurité sont autant d’éléments clés à prendre en compte. En s’appuyant sur des solutions managées comme celle proposée par OUTSCALE et Mistral AI, les entreprises peuvent simplifier leur déploiement et se concentrer sur la création de valeur.
Pour en savoir plus sur la manière dont OUTSCALE peut vous aider à intégrer l’IA Générative dans votre organisation, découvrez Codestral, qui accompagne vos développeurs dans toutes leurs tâches de programmation, de la génération de code dans plusieurs langages à l’automatisation du débogage. Découvrez également Mistral Small, qui répond à vos cas d’usage conversationnels à faible latence, y compris ceux nécessitant du RAG.
