Lorsque la vague ChatGTP a frappé, où étiez-vous? Que faisiez-vous? Si vous faites partie de ceux qui se sont empressés de créer un compte chez OpenAI ou un autre outil de génération via l’intelligence artificielle, alors vous êtes au bon endroit.
Cet article n’est pas un mode d’emploi pour l’IA et il n’a pas pour vocation de vous convaincre d’utiliser l’IA à n’importe quel prix. Il a été rédigé dans le but de partager des idées et des cas d’usage en lien avec ces robots conversationnels avec notre communauté, de manière transparente, où la technologie est au service de l’humain et non l’inverse.
Saviez-vous que selon le groupe Goldman Sachs, l’intelligence artificielle générative pourrait potentiellement avoir un impact majeur à l’échelle mondiale? En effet, ils estiment qu’au cours des dix prochaines années, le produit intérieur brut (PIB) mondial pourrait augmenter de 7%, soit environ 7 000 milliards de dollars américains, tandis que la productivité pourrait connaître une hausse de 1,5%.
Dans cet article, nous abordons le sujet de l’utilisation de l’intelligence artificielle dans votre quotidien et comment les outils d’IA peuvent redéfinir votre façon de travailler et celle de vos équipes.
*Uzinakod remercie le CRIM et Monsieur Houmane Zolfaghari d’avoir inspiré la rédaction de cet article et pour les diagrammes explicatifs présentés ci-après.
Cas concret: l’évolution de ChatGPT par OpenAI
L’IA générative est une technologie qui permet de produire de nouveaux contenus, tels que des images, des textes ou des sons, qui ressemblent à ceux créés par des humains. Ces agents conversationnels utilisent des algorithmes avancés et des données d’entraînement pour analyser et apprendre de grands ensembles de données spécifiques pour communiquer avec les utilisateurs. À partir de cette analyse, ils sont capables de générer de nouveaux éléments qui respectent, imitent, ou s’inspirent de ces données préalables.
L’IA générative est également appelée «Transformer » en raison de sa faculté à examiner et décoder la structure des données d’ entrée pour les réinventer sous une nouvelle forme unique.
Source: Conférence sur les IA génératives par Houman Zolfaghari, Directeur Scientifique du CRIM.
L’amélioration de contenu avec ChatGPT-2
Ce schéma très simple explique le fonctionnement de ChatGPT-2, qui matérialise le travail du décodeur/transformer grâce à des données d’entraînement. L’objectif est d’entrer un texte dans la machine pour que le transformer nous propose une version améliorée du texte, ou par exemple, une version traduite dans une autre langue.
Cette version de ChatGPT connaît toutefois ses limites en matière de création de contenu. En effet, sa taille est relativement restreinte comparée aux nouvelles versions de grands modèles de langage qui sont disponibles aujourd’hui, ce qui réduit sa capacité à capturer les nuances complexes et à générer des réponses diversifiées et cohérentes. De plus, la qualité des réponses de ChatGPT-2 peut être affectée par la qualité initiale des données d’entraînement, ce qui signifie qu’il peut générer du contenu inexact, des données synthétiques ou encore des renseignements erronés.
Un agent conversationnel reçoit chaque jour une grande quantité de données. Il est donc important d’être vigilant sur la qualité et la clarté de votre demande. Si celle-ci manque de contexte, cela peut entraîner la production de renseignements erronés. Pour assurer une production de contenu adéquate, il est recommandé d’effectuer des recherches complémentaires pour mesurer la véracité des informations. Cette pratique reste essentielle aujourd’hui pour les nouvelles versions de ChatGPT, bien que l’outil soit devenu beaucoup plus précis.
Source: Conférence sur les IA génératives par Houman Zolfaghari, Directeur Scientifique du CRIM.
La création de contenu avec ChatGPT-3
Dans ce schéma, on constate déjà l’évolution très rapide de ChatGPT-3. En effet, avec la nouvelle version de ce robot conversationnel, le «Transformer» est capable de recevoir plusieurs types d’entrées ou d’instructions. Pour ce faire, il vient cette fois avec un module complémentaire, dit d’adaptation/de spécialisation, qui lui permet de faire des jeux de données et de proposer des réponses personnalisées grâce à l’augmentation du nombre de sources des données.
De ce fait, la qualité de la création de contenu peut être grandement améliorée en lui donnant plus de contexte et plus de documents qui lui permettront de suivre des pratiques exemplaires, et ainsi, transmettre des réponses plus appropriées.
Même s’il y a des améliorations, il faut toutefois garder un esprit critique avec les assistants virtuels et toujours s’assurer que la communication des renseignements est bien véridique et qu’il y a une exactitude des données générées. Même si les robots conversationnels ont fait d’énormes progrès dans la production de contenu semblable à celle des humains, il y a quand même des risques au niveau de l’exactitude des réponses qui peuvent avoir des répercussions sans précédents.
Source: Conférence sur les IA génératives par Houman Zolfaghari, Directeur Scientifique du CRIM.
L’évolution vers ChatGPT-3+
Dans les dernières versions de ChatGPT, nous pouvons constater que l’ingénierie de prompt fait son apparition. Ainsi, le module complémentaire de ChatGPT 3+ devient donc un outil d’ajustement précis qui reprend les fonctions décrites plus haut, ce qui réduit le nombre de contenu inexact.
On distingue deux types de résultats:
- Le résultat initial dit brut, celui que l’on doit évaluer sur quatre points essentiels: fiabilité, conformité, sécurité et incertitude.
- Ce que l’humain fait du résultat brut.
En résumé, avec l’entraînement des modèles de langage, nous sommes passés en très peu de temps d’un système d’intelligence artificielle qui pouvait s’apparenter à un simple traducteur de texte, à un modèle capable de raisonnement, ou en d’autres termes, capable d’analyser et d’apprendre à partir d’énormes quantités de données en s’inspirant des meilleures pratiques disponibles sur le web.
Plusieurs experts en matière d’IA générative travaillent continuellement le cycle de vie et l’entraînement des outils associés aux grands modèles de langage pour assurer la qualité des résultats reçu par les utilisateurs des robots conversationnels.
Tour d’horizon de l’IA générative
Plusieurs outils d’intelligence artificielle générative ont récemment fait leur entrée sur le marché, surtout depuis l’arrivée de ChatGPT. On peut d’ailleurs penser à:
Ce type de modèle de langage fonctionne indépendamment les uns des autres et propose des services diversifiés, allant de la génération d’image ou de texte, au traitement de données ou à la création de vidéo, par exemple.
Pourquoi sont-ils si utiles? Les assistants virtuels possèdent énormément d’aspects positifs pour la modernisation des méthodes de travail et d’apprentissage. Ils permettent de gagner en productivité, car ils sont très efficaces pour exécuter des tâches simples. De surcroit, lorsqu’on parle d’augmentation de la productivité, cela vient naturellement diminuer les coûts associés.
Il faut toutefois garder un esprit critique et faire attention à la communication de renseignements sensibles, à l’exactitude des données générées et à la production de contenu inapproprié pour éviter les répercussions importantes.
Suivre ces pratiques exemplaires en utilisant un agent conversationnel vous permettra donc de gagner du temps, mais aussi de garantir une sécurité en matière de protection de vos données.
Quelques usages de l’IA générative
Il existe plusieurs cas d’usage de l’intelligence artificielle et certains d’entre vous l’utilisent probablement déjà sur une base récurrente. Nous avons décidé de les regrouper en trois catégories principales, à savoir:
- La génération de contenu: courriels, messages marketing, documents, contrats, code informatique, etc.
- L’intelligence documentaire: résumé de documents ou de corpus complets, analyse de contenus complexes, reformulation, traduction, etc.
- L’interaction: chatbots, dialogue en temps réel, interactions avec des contenus, etc.
Pour vous donner un aperçu plus concret, voici par exemple ce que nous pourrions ou pouvons déjà faire grâce à l’IA générative dans un centre de service à la clientèle.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est capable d’analyser une conversation entre un client et un agent de service à la clientèle. Lors d’un appel, l’IA analyse les réponses et l’intonation du client pour déterminer son niveau de satisfaction en temps réel.
Parallèlement, à la fin de l’interaction, l’agent reçoit un courriel récapitulatif généré par l’IA, qui non seulement résume les points clés de la conversation, mais intègre aussi l’historique des interactions précédentes. Ainsi, l’agent de service à la clientèle se verra proposer des scénarios de réponses personnalisées et contextualisées, ce qui permet d’améliorer le service client.
Ici, l’intelligence artificielle générative intervient à la fois dans le traitement et l’analyse de l’information mais aussi dans la formulation de recommandations précises, ce qui constitue un gain de temps considérable pour l’agent de service à la clientèle, tout en maintenant une qualité de service optimale pour le client.
L’utilisation d’un robot conversationnel de base et potentiellement gratuit ne pourra toutefois pas répondre à ce genre de mandat. C’est pourquoi il existe le développement de grand modèle de langage, dit custom, qui peut être adapté à la réalité de votre entreprise. Ceci permet entre autres de filtrer les données d’entrée, de gérer les données sensibles et de garantir des mesures de protection pour protéger les renseignements sensibles des clients. Par la suite, la conservation des renseignements sera enregistrée dans des bases de données qui pourront vous être utiles dans des contextes similaires, mais qui ne seront pas accessibles au grand public.
L’IA générative appliquée à la formation en entreprise
Lorsque nous prenons le temps de regarder les usages de l’IA générative, nous nous rendons compte qu’il s’agit d’un outil très puissant et qu’il s’intègre parfaitement dans notre quotidien. D’une part, il est un excellent assistant dans la réalisation de tâches quotidiennes et, d’autre part, il est un excellent professeur lorsqu’il s’agit d’apprendre des notions simples et essentielles sur un produit, un service, un processus, une formule Excel ou des lignes de programmations, par exemple. Ce qui pose la question suivante: quelle place donner à l’IA dans les méthodes d’apprentissages?
Cet outil représente indéniablement une innovation à considérer pour élever le niveau de compétence de vos collaborateurs. Vous pouvez l’imaginer comme un parcours pour former et amener plus loin vos employés dans leur environnement métier. L’IA générative apporte une grande adaptabilité, permettant de présenter les tâches essentielles à vos collaborateurs, générer des images plus ou moins complexes pour faire de la mise en situation, ou même de servir d’assistant interactif lorsque vos collaborateurs sont en formation et qu’ils souhaitent poser des questions et obtenir une réponse rapide.
Votre partenaire pour l’implémentation de l’IA
Il est important de rappeler que la puissance de ces IA repose sur un fonctionnement bien précis, la capacité à imiter en apprenant sur des modèles existants. Ce qui signifie qu’elles ont la capacité de créer de nouvelles données, sans vraiment comprendre le sens de ce qu’elles font. L’apprentissage se fait dans l’imitation.
Chez Uzinakod, nous sommes convaincus que l’implémentation de l’IA nécessite avant tout un partenaire de confiance, capable d’interpréter votre besoin pour le retranscrire du mieux possible. Qu’il s’agisse d’intégrer l’IA dans le traitement de vos données, en IoT, ou en matière de développement web, nos experts en IA serons ravis de vous accompagner. Contactez-les dès maintenant.
