Les Large Language Models (LLM) : Révolution de l'IA dans les Entreprises
Partie 1 : Naissance & evolution de l’IA
L'intelligence artificielle a parcouru un long chemin depuis ses balbutiements, se frayant un chemin à travers les complexités technologiques pour devenir une force incontournable dans de nombreux domaines. Avec l'avènement des Large Language Models (LLM) tels que ChatGPT, l'IA a non seulement redéfini les frontières de ce qui est possible, mais a également élevé les attentes quant à ce que les entreprises peuvent réaliser grâce à la technologie.
Cet article en deux parties retrace l’historique de l’évolution des intelligences artificielles et le rôle transformateur actuel des LLM dans l'entreprise. Comment ces modèles avancés ont commencé à transformer la manière dont les affaires sont menées, des opérations internes aux interactions clients ?
L'Évolution de l'IA en Entreprise
Les débuts de l'IA remontent aux années 60, lorsque le premier chatbot "ELIZA" a été créé. À l'époque, ces programmes étaient limités dans leur capacité à comprendre et à répondre de manière significative aux requêtes humaines. Cependant, ils ont posé les fondations de ce que ces technologies allaient devenir.
En amont des technologies, ce sont surtout les algorithmes qui ont évolué jusqu’à la fin du 20ᵉ siècle, témoignant d'une sophistication croissante. Dans les années 70 et 80, les algorithmes comme le backpropagation ont permis aux premiers réseaux de neurones de s'ajuster et d'apprendre de leurs erreurs, rendant l'apprentissage profond possible. Ensuite, dans les années 90, des avancées comme les machines à vecteurs de support (SVM) et les forêts aléatoires ont offert des outils puissants pour la classification et la régression, préparant le terrain pour les systèmes d'IA plus complexes du 21ᵉ siècle.
Il faudra attendre 2011, lorsque’ Apple lance Siri, le premier assistant personnel, pour voir une première démocratisation et utilisation de ces technologies pour le grand public. D'autres géants de la technologie, tels qu'Amazon avec Alexa et Google avec Google Assistant, ont ensuite suivi, respectivement en 2014 et 2016, introduisant la reconnaissance vocale et la conversation naturelle dans notre quotidien.
Dans le contexte professionnel, l'utilisation de l'intelligence artificielle s'est spécialisée au cours de ces années dans une série d'applications métier très spécifiques, allant au-delà de la simple reconnaissance d'images, des traductions, et de la reconnaissance de motifs. Notamment, les IA ont été déployées dans le secteur financier pour la détection de la fraude en analysant des schémas de transaction inhabituels, dans la santé pour la prédiction de maladies à partir de données biométriques, ou encore dans la fabrication pour l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement grâce à la prédiction des défaillances d'équipement. Cependant, les entreprises capables de constituer des équipes de data engineers et data scientists et d'investir massivement dans le traitement des données devaient se doter des moyens à la hauteur de leurs ambitions. L’utilisation de ces technologies restait donc encore relativement confidentielle.
Plusieurs challenges à l’adoption de ces technologies ont été progressivement résolus dans la dernière décennie :
Accès aux Données et au Savoir-faire
Le premier défi majeur freinant l’accès à ces technologies était l'accès aux données. Les modèles d'IA, qu'ils soient basés sur le machine learning ou le deep learning, nécessitent des quantités massives de données pour être entraînés efficacement. Au départ, seules les entreprises disposant de vastes ensembles de données pouvaient tirer parti de l'IA. Cela a créé un fossé entre les géants de la technologie et les entreprises plus modestes.
Le développement considérable du cloud computing dans les années 2010 a joué un rôle clé dans la réduction de cette disparité. Il a permis aux entreprises de stocker, de traiter et d'analyser d'énormes volumes de données sans avoir besoin d'infrastructures matérielles coûteuses. Une partie du problème était résolu.
Coût et Complexité de l'Adaptation
Une autre difficulté majeure résidait dans l'adaptation des modèles d'IA aux besoins spécifiques de chaque entreprise. L'ajustement des modèles existants ou la création de modèles sur mesure étaient des processus coûteux et complexes, nécessitant souvent des équipes de data scientists hautement qualifiées.
La démocratisation de l'IA est devenue possible grâce à l'émergence de solutions SaaS et notamment les "IA as a Service." Ces services offrent des modèles pré-entraînés, réduisant ainsi la nécessité de disposer d'équipes de spécialistes en interne. Cela a permis aux entreprises de déployer plus rapidement des solutions basées sur l'IA pour résoudre des problèmes spécifiques sans devoir investir massivement dans la formation et l'infrastructure.
Complexité de l'Intégration dans le SI
Intégrer des technologies d'IA dans le système d'information (SI) d'une entreprise était également un défi majeur. Les systèmes informatiques existants n'étaient pas toujours conçus pour gérer des données non structurées ou des interactions avec des modèles d'IA.
Les entreprises ont progressivement surmonté la difficulté d'intégrer l'intelligence artificielle grâce au développement d'API et d'interfaces standardisées, simplifiant l'incorporation de modèles d'IA dans leurs systèmes. Par exemple, des API comme celles fournies par IBM Watson permettent d'intégrer facilement des capacités de compréhension du langage naturel dans diverses applications.
L'émergence de plateformes de données cloud, telles que Snowflake, a facilité la centralisation et l'analyse de grandes quantités de données issues de sources multiples, rendant les insights plus accessibles. En outre, des plateformes telles que TensorFlow Extended (TFX) ou Kubeflow ont émergé pour gérer et orchestrer le déploiement de modèles d'IA, ainsi que pour automatiser les flux de travail, améliorant ainsi l'efficacité des processus métier.
Les Enjeux de Sécurité et de Confidentialité
Enfin, la sécurité et la confidentialité des données ont toujours été des préoccupations majeures lors de l'adoption de l'IA en entreprise. Les modèles d'IA, en particulier lorsqu'ils traitent des données sensibles, doivent être sécurisés pour éviter les fuites d'informations et les vulnérabilités.
Les entreprises ont répondu à ces préoccupations en développant des pratiques de sécurité et de gouvernance des données plus strictes. L'utilisation de techniques de chiffrement, d'authentification à deux facteurs, et de l'isolation des données sensibles a contribué à renforcer la confiance dans l'utilisation de l'IA en entreprise.
En somme, l'évolution de l'IA en entreprise a été jalonnée par la résolution progressive de ces défis. Les entreprises ont réussi à accéder aux données, à réduire les coûts et la complexité, à intégrer les technologies dans leurs systèmes, et à renforcer la sécurité et la confidentialité. Ces avancées ont ouvert la voie à une utilisation plus répandue et efficace de l'IA dans des domaines allant de l'automatisation des tâches au support à la prise de décision.
L’évolution des IA au cours des dernières décennies a permis les avancées majeures que nous constatons aujourd’hui avec la démocratisation des LLM et notamment de ChatGPT dans les entreprises. Mais ces nouvelles technologies posent de nombreux challenges, notamment sur la définition du cadre propre à leur utilisation, et des responsabilités environnementales et en matière de sécurité.
Dans la deuxième partie de cet article, nous analyserons comment les LLM sont en train d’imprégner progressivement toutes les couches du SI et quels challenges cela implique pour les entreprises.