L'IA Générative et les LLM: une adoption grâce au RAG
Dans le paysage en constante évolution de l’IA et l’IA Générative, notamment des modèles LLM ("langage de grande taille"), comme GPT d’OpenAI, Claude d’Anthropic ou encore les modèles de Mistral, la génération de contenu automatisée suscite un vif intérêt auprès des entreprises. Bien que performants pour reformuler du texte ou accomplir des tâches créatives, ces LLM classiques présentent des limites majeures pour une adoption dans le contexte professionnel (face aux clients ou même dans les usages internes). Leur déconnexion du monde réel de l’entreprise les rend sujets aux hallucinations, c’est-à-dire à la génération d’informations fausses ou erronées, souvent énoncées avec une assurance digne d’un consultant.
Mais pas de surprise ici : on demande aux modèles LLM de générer du texte, alors ils font le job demandé.
Le problème vient du fait que leur entraînement a été fait sur des données publiques, et non sur des connaissances métiers spécifiques. C’est pour remédier à ces faiblesses intrinsèques qu’un nouveau jargon a vu le jour, et vous l’avez certainement déjà entendu dans vos réunions avec vos experts et consultants IA : le RAG, pour Retrieval-Augmented Generation. Le RAG s’impose comme un des outils clés dans votre architecture technologique Data, permettant d’exploiter pleinement le potentiel des LLM.
Fonctionnement Technique du RAG
Si on devait simplifier au maximum (et pardon auprès des puristes), cela donnerait ceci : le RAG débute par une recherche exhaustive d’informations spécialisées, puis génère une réponse adaptée à une question. Le RAG permet d’ancrer les réponses des LLM dans des données vérifiées et contextualisées. C’est un processus en deux phases :
- Récupération de données pertinentes : L’indexation lexicale, la vectorisation de texte, et la reconnaissance d’entités nommées sont autant de techniques utilisées pour améliorer la précision de la recherche. L’objectif est de récupérer toutes les informations utiles et pertinentes pour répondre à la requête de l’utilisateur.
- Génération d’une réponse basée sur le contexte "augmenté" : Le modèle de langage génère une réponse adaptée à la question, en se basant sur les résultats de cette recherche spécialisée.
Avantages Concrets dans Divers Secteurs
Les bénéfices du RAG sont déjà tangibles pour les entreprises pionnières :
- Secteur bancaire : Dans une banque américaine, les analystes produisent des rapports de risque plus rapidement et avec un pourcentage d’erreurs bien inférieur à ceux générés par les LLM classiques.
- Santé : Le RAG a permis de générer des résumés médicaux personnalisés plus justes.
- Industrie automobile : Le RAG est utilisé pour rédiger des guides d’utilisation qui intègrent à la fois des données techniques et les retours clients.
Investissements et Considérations Réglementaires
Malgré son potentiel, le RAG représente un investissement conséquent : des ressources en technologie, data engineering, software engineering, et data science sont nécessaires pour les phases de collecte/structuration des données, d'entraînement, et d’intégration dans les systèmes d’information, via des APIs.
Sur le plan réglementaire, la confidentialité des données est primordiale. Des architectures bien pensées sont indispensables pour utiliser la puissance du Cloud tout en protégeant les informations sensibles. La transparence sur les processus IA et la traçabilité des décisions algorithmiques doivent également être assurées pour prévenir les biais discriminatoires.
Une solide gouvernance est nécessaire pour réaliser des contrôles et audits fréquents, assurant le respect des normes en vigueur au sein du secteur d’activité et de l’entreprise (protection des données et éthique de l’IA).
Annexes : Éléments Complémentaires
Fiabilité et Adaptation Continue des Modèles RAG
Un RAG dépend fondamentalement de la base de connaissances de l’entreprise. Une stratégie de knowledge management est donc essentielle pour s’assurer que cette base est à jour et fiable.
Intégration du RAG dans les Systèmes d’Information Existants
L’intégration du RAG dans les systèmes d’information existants est un enjeu crucial pour faciliter son adoption et son utilisation par les employés. Des API et des connecteurs dédiés peuvent être développés pour assurer une communication fluide entre les différentes plateformes et les modèles RAG. Autrement dit, le AI-Ops.
Évaluation et Suivi des Performances
Pour mesurer l’impact et les bénéfices des LLM au sein de l’entreprise, il est important de mettre en place des métriques et indicateurs de performance adaptés. Ces métriques peuvent inclure la précision, la pertinence, la rapidité, et la satisfaction utilisateur. Un suivi régulier des performances permettra d’identifier les axes d’amélioration et d’optimiser les modèles en conséquence.
Sensibilisation, Acculturation et Formation des Employés
L’adoption de ces technologies passe par les employés, et nécessite donc une sensibilisation et une formation adaptées. Des ateliers et formations sur-mesure peuvent être proposés pour familiariser les utilisateurs avec les fonctionnalités et bénéfices de ces solutions IA, ainsi qu’avec les bonnes pratiques en matière d’éthique et de protection des données.
Collaboration avec les Acteurs du Secteur et les Régulateurs
Un des points les plus importants à initier (et pas uniquement au niveau institutionnel) est la collaboration avec les autres acteurs du secteur et les régulateurs. Des partenariats et des échanges d’expertise peuvent contribuer à l’élaboration de normes et bonnes pratiques communes, y compris sur le chapitre Open Source, dans le but de créer un écosystème favorable à l’innovation et à la croissance responsable.
Licence : Cet article est publié sous la Licence MIT.
