Les Assistants d’IA générative, un virage technologique immanquable. Les grands modèles de langage (LLM) existent depuis longtemps, mais l’émergence de ChatGPT et d’autres applications d’IA générative les ont propulsés sur le devant de la scène. Les LLM sont désormais au cœur de nombreuses applications innovantes, allant de la traduction à l’analyse des sentiments, en passant par les chatbots, les assistants virtuels et les applications de génération de contenu et de code.
Limites et difficultés des modèles d’IA générative
Cependant, dans le contexte de l’entreprise, les modèles d’IA générative présentent des limites importantes, notamment en raison des hallucinations et du contexte limité. Ils rencontrent des difficultés dans les cas d’utilisation basés sur des faits et ne peuvent traiter que des connaissances publiques. Pour être viables, les applications d’IA générative doivent fournir des informations précises et traçables de manière sécurisée et évolutive.
En 2023, le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est apparu comme une solution prometteuse. Cette technique consiste simplement à effectuer une recherche dans la base de donnée de l’entreprise avant d’engager le LLM : utilisez la recherche pour trouver (récupérer) les meilleures informations disponibles (R), demandez à la GenAI de répondre à votre question en utilisant ces informations (A) et la GenAI va générer une réponse (G). Comprendre comment fonctionnent les LLM et leurs limites permet de mettre les choses en perspective. Ils sont efficaces pour reformuler le texte (par exemple, la traduction, la synthèse, pour les tâches créatives non factuelles (par exemple, les poèmes) et pour les connaissances communes bien établies (par exemple, une dissertation d’histoire du lycée). Mais ils n’ont aucune véritable connaissance du monde réel. C’est pourquoi ils hallucinent – une hallucination est une situation où les mots correspondent à des modèles de langage acceptables, mais sont factuellement incorrects.
Dans ces contextes où précision et fiabilité sont cruciales, leur formation exclusive sur des données publiques engendre quatre écueils majeurs. Premièrement, les hallucinations génèrent des affirmations erronées mais convaincantes. Deuxièmement, l’opacité rend impossible la citation de sources vérifiables. Troisièmement, l’obsolescence résulte de l’absence d’actualisation post-formation. Enfin, l’ignorance des informations spécifiques à chaque organisation limite leur pertinence.
Le RAG résout ces problèmes en récupérant d’abord des informations factuelles au sein du corpus informationnel propre à l’entreprise, puis en demandant au LLM de répondre en utilisant ces informations (plutôt que sur le jeu de données sur lequel il a été formé).
Les Assistants d’IA générative, un collègue de travail
Les assistants d’IA générative, grâce au RAG, sont en train de devenir des acteurs clés dans le paysage de l’entreprise. Ils offrent une assistance précieuse en fournissant des informations précises et à jour, en répondant aux questions et en aidant à la prise de décision. Ces assistants peuvent accéder à une vaste gamme d’informations, y compris des données internes à l’entreprise, et fournir des réponses basées sur des faits.
Ainsi, ces nouveaux collaborateurs fournissent des informations précises et traçables de manière sécurisée et évolutive. En effectuant une recherche avant d’engager le LLM, le RAG assure que l’assistant IA est alimenté par les informations les plus pertinentes et les plus à jour disponibles. Cela permet à l’assistant IA de générer des réponses précises et pertinentes pour le contexte spécifique de l’entreprise.
Ces collègues virtuels s’intègrent en toute transparence dans l’environnement de travail. Ils peuvent aider à automatiser les tâches routinières, fournir des informations en temps réel et aider à la prise de décision. De plus, ils peuvent être utilisés pour améliorer la productivité, stimuler l’innovation et maintenir un avantage concurrentiel dans l’économie numérique en constante évolution.
Le RAG joue un rôle crucial dans la fiabilité et la performance des assistants d’IA générative. Il permet à ces assistants de fournir des informations précises et à jour, tout en respectant les exigences de sécurité et de confidentialité de l’entreprise. Avec le RAG, les assistants d’IA générative peuvent véritablement devenir des collègues virtuels, intégrés de manière transparente dans l’environnement de travail et prêts à aider à chaque étape.Les entreprises pionnières dans l’adoption et le déploiement d’assistants se démarqueront nettement de leurs concurrents. En exploitant pleinement le potentiel de l’IA générative, elles catalyseront l’innovation, optimiseront leur productivité et consolideront leur position concurrentielle dans un paysage économique numérique en constante mutation.
Les Assistants d’IA générative, un virage technologique immanquable
