ChatGPT a conquis le monde. Jamais auparavant une application n'avait attiré autant d'utilisateurs en si peu de temps. Dans cet article, nous examinons l'état actuel de l'IA générative, soulignons ses défis et proposons un aperçu de son avenir.
L'IA générative aujourd'hui
Il ne se passe quasiment pas une semaine sans une nouvelle annonce concernant l'IA générative. Début novembre, OpenAI, la société à l'origine de ChatGPT, a lancé la dernière version de son logiciel. Grâce à l'abonnement ChatGPT Plus, il est désormais possible de configurer ses propres chatbots sans aucune connaissance en programmation.
Infometis a saisi l'opportunité et a créé un petit outil GPT d'assistance Infometis capable de répondre aux questions concernant TACC et TAMI . Vous pouvez le tester avec un compte ChatGPT Plus via le lien suivant : https://chat.openai.com/g/g-hW9CfmCwf-infometis-support-gpt
Défis de l'IA générative
L'intelligence artificielle générative fait désormais partie intégrante de notre quotidien. Cependant, elle est confrontée à plusieurs défis, notamment les suivants (liste non exhaustive) :
Hallucinations de réponses: Les IA génératives ont tendance à inventer des réponses lorsqu'aucune réponse précise n'est possible.
Transparence et confiance : Le processus par lequel l’IA générative produit des réponses manque souvent de transparence. Comment, dès lors, faire confiance à cette technologie ?
Problèmes de droits d'auteur: Le contenu généré est souvent basé sur du contenu protégé par le droit d'auteur, ce qui peut entraîner des problèmes juridiques.
Besoins importants en ressources: Le déploiement de l'IA générative nécessite une grande puissance de calcul et engendre des coûts élevés en matériel et en électricité, ce qui a également un impact sur l'environnement.
Ensemble de données statiques : Les données utilisées pour entraîner l’IA générative sont statiquement limitées. Même avec le projet pionnier ChatGPT, l’ensemble de données reste en retard de plusieurs mois sur les données actuelles.
Génération augmentée par récupération (RAG) comme approche de solution
En 2020, Meta a publié un article de recherche sur la génération augmentée par la recherche (RAG). Depuis, cette approche a gagné en popularité. Elle représente une solution innovante et pragmatique aux défis actuels de l'IA générative. La RAG combine la recherche d'informations avec l'IA générative pour générer des réponses plus précises et pertinentes. En intégrant des informations actualisées provenant de sources prédéfinies, les modèles d'IA générative peuvent réduire le risque de réponses incohérentes. La RAG améliore également la transparence du processus décisionnel de l'IA générative, car les sources d'information utilisées sont traçables.
Comment fonctionne RAG ?
RAG fonctionne en deux étapes : tout d’abord, le « récupérateur » identifie les informations pertinentes, généralement à partir d’une base de données vectorielles. Une base de données vectorielle stocke les informations sous forme de vecteurs, c’est-à-dire des tableaux multidimensionnels représentant des points de données dans un espace vectoriel. Ces vecteurs contiennent une représentation condensée des informations, qui peuvent provenir de texte, d’images ou d’audio, par exemple. Les bases de données vectorielles permettent une récupération rapide et efficace des informations par comparaison de vecteurs.
Le générateur utilise ensuite une intelligence artificielle générative, basée sur ces informations, pour créer une réponse cohérente et informative. Cette méthode permet de générer des réponses fondées sur les informations les plus récentes et les plus pertinentes.
Comment RAG peut-il résoudre les problèmes de l'IA générative ?
Réduction des hallucinations : En utilisant des informations actuelles et pertinentes issues de sources auto-compilées, RAG peut réduire la tendance de l’IA générative à produire des réponses « hallucinatoires ». Il en résulte des réponses plus précises et fiables.
Amélioration de la transparence et renforcement de la confiance : La traçabilité des sources d’information utilisées par RAG permet une présentation plus transparente du processus de réponse. Cela renforce la confiance des utilisateurs dans l’IA générative.
Minimisation des problèmes de droits d'auteur: RAG permet d'identifier et d'éviter plus efficacement les contenus protégés par le droit d'auteur en s'appuyant sur un plus large éventail de sources d'information libres de toute restriction de droits d'auteur.
Utilisation plus efficace des ressources : RAG élimine la nécessité de réentraîner l’intégralité du modèle linéaire généralisé (LLM). Seule la base de données vectorielles doit être mise à jour, ce qui permet une utilisation plus efficace de la puissance de calcul et, par conséquent, une réduction des coûts et de l’impact environnemental.
Gestion des données d'entraînement statiques : En intégrant des sources de données facilement actualisables dans le processus de génération, RAG peut toujours prendre en compte les informations actuelles et ainsi fournir des réponses plus pertinentes.
Les prochaines étapes de l'IA générative
Douwe Kiela, l'un des co-inventeurs de RAG, a mis en lumière trois développements majeurs lors de sa présentation au Web Summit :
- Intégration dans les systèmes : l’IA est de plus en plus intégrée dans des systèmes plus complets, au lieu d’être utilisée de manière isolée.
- Multimodalité accrue : Nous assisterons à un développement accru des systèmes d’IA capables de traiter divers médias, tels que des images, des vidéos et des fichiers audio, au-delà du simple texte. Ces systèmes d’IA multimodaux pourraient, par exemple, générer des mondes virtuels réalistes ou créer des contenus multimédias complexes à des fins éducatives et de divertissement.
- IA spécialisée : On assistera probablement à une évolution des modèles d’IA généraux et polyvalents vers des solutions d’IA spécialisées, adaptées à des secteurs ou des tâches spécifiques. Ces solutions seront ainsi plus rapides et plus efficaces.
L'avenir de l'IA générative s'annonce prometteur. Des développements tels que RAG, la multimodalité et l'IA spécialisée ont le potentiel d'améliorer considérablement l'efficacité, la précision et la polyvalence des solutions d'IA.
Vous souhaitez utiliser l'IA dans votre entreprise, l'automatisation de vos processus ou vos tests ? N'hésitez pas à nous contacter pour plus d'informations.
