Équipe de rédaction de Getronics
Dans cet article :
Ces dernières années, l'intelligence artificielle (IA) est devenue un outil commercial non négociable. Toutes les IA ne se valent pas et, à mesure que leur adoption se généralise, les entreprises qui utilisent l'IA cherchent de plus en plus à renforcer leur avantage concurrentiel et se tournent vers des modèles spécialisés pour y parvenir.
Les modèles d'apprentissage automatique spécialisés sont adaptés aux besoins spécifiques des entreprises et aux préférences des clients, à un tel niveau de personnalisation que les solutions d'IA génériques ne peuvent les égaler. Lorsque les modèles génériques d'IA sont polyvalents, ils sont limités dans leurs applications potentielles et peuvent devoir être optimisés pour une tâche ou un domaine spécifique. Par conséquent, leurs performances peuvent être limitées par rapport à des modèles spécialisés conçus pour un cas d'utilisation particulier.
Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur des stratégies basées sur les données et mettent en œuvre l'IA dans des workflows de niche, l'adoption de l'IA spécialisée a connu une hausse significative, avec une projection récente suggérant une croissance de plusieurs milliards de dollars sur le marché au cours des prochaines années.
IA hybride
L'IA hybride, qui combine les systèmes traditionnels basés sur des règles et les techniques modernes d'apprentissage automatique, est au cœur de cette montée en puissance. Cette évolution remonte aux premiers jours de la recherche en intelligence artificielle, lorsque les limites des approches purement symboliques ou statistiques sont devenues évidentes.
En combinant l'explicabilité et le déterminisme des systèmes basés sur des règles avec la puissance prédictive et l'adaptabilité de l'apprentissage automatique, les modèles d'IA hybrides offrent le meilleur des deux mondes. Les modèles spécialisés, un sous-ensemble de l'IA hybride, sont conçus en fonction d'un domaine ou d'une tâche particulière, ce qui permet d'améliorer les performances et l'efficacité dans des contextes commerciaux spécifiques.
Si les modèles pré-entraînés et l'IA générative ont contribué à réduire le temps de mise sur le marché de nouvelles applications, ils sont souvent insuffisants pour répondre à des cas d'entreprise uniques et ne constituent pas la réponse à tous les cas d'entreprise en matière d'IA. C'est pourquoi l'IA spécialisée est devenue la référence pour de nombreuses entreprises ; elle promet de révolutionner les industries grâce à l'automatisation et en fournissant des solutions intelligentes sur mesure qui sont spécifiques, adaptables et évolutives.
Les différents types de modèles d'IA
Modèles fondateurs
Les modèles d'IA de base sont derrière les systèmes d'IA génériques qui peuvent être adaptés à une variété de tâches qui peuvent ou non avoir été anticipées par le développeur du modèle, telles que la reconnaissance des formes ou l'automatisation des processus de base sans intervention humaine. Ils fonctionnent en appliquant des algorithmes aux données d'entrée afin de réaliser les tâches pour lesquelles ils ont été programmés.
Les modèles de base sont parfois appelés modèles traditionnels ou IA à usage général ("general-purpose AI"). Ils commencent tous comme des modèles d'entrée généraux et prépackagés et peuvent devenir plus avancés grâce à une formation supplémentaire.
Modèles génératifs
Les modèles d'IA générative se concentrent sur la création de nouveaux contenus ou données sur la base de leur apprentissage à partir de vastes ensembles de données. En revanche, l'IA hybride met l'accent sur l'intégration de l'apprentissage automatique avec des règles ou une logique spécifiques à un domaine.
Cette distinction est cruciale pour les entreprises qui ont besoin non seulement de générer des données, mais aussi d'appliquer une logique complexe, basée sur des règles, que l'IA générative seule pourrait ne pas prendre en compte de manière adéquate. L'utilité de l'IA générative dans les applications commerciales peut également être limitée par sa nature universelle et uniforme, qui manque souvent de la flexibilité nécessaire pour les cas business spécifiques.
Grands modèles de language
Les grands modèles de langage (LLM = Large Language Models) relèvent de l'apprentissage profond et constituent également un type d'IA générative. Un LLM est un modèle linguistique statistique qui estime la probabilité qu'une séquence de mots apparaisse ensemble dans un contexte donné, qui est souvent fourni sous la forme d'un dialogue parlé ou d'un texte écrit.
Modèles spécialisés
Les modèles spécialisés sont conçus et formés pour effectuer une tâche spécifique ou opérer dans un domaine particulier de manière efficace et précise. Contrairement aux modèles d'IA généraux qui visent à traiter un large éventail de fonctions avec des degrés de compétence variables, les modèles d'IA spécialisés se concentrent sur un ensemble restreint de capacités, souvent adaptées aux besoins et défis uniques d'un secteur, d'une application ou d'une entreprise spécifique, afin d'obtenir des performances supérieures.
Parmi les exemples de modèles spécialisés, citons SpaCy, un outil NER populaire connu pour sa capacité à traiter un large éventail de langues, et IBM Granite, un modèle de base à décodeur unique pour les tâches d'IA générative, prêt à être utilisé par les entreprises.
Voici un aperçu de la manière dont ces différents types de modèles sont regroupés sous l'égide de l'IA:
Analyse des avantages, des inconvénients et des entre-deux
Lorsqu'elles décident de mettre en œuvre des modèles d'IA spécialisés, les entreprises doivent prendre en compte différents facteurs, notamment les avantages et les inconvénients dans le contexte de leurs activités.
L'analyse de votre cas particulier d'IA spécialisée vous aidera à déterminer si les points suivants s'appliquent à vous. Comme toujours, la collaboration avec un expert externe peut vous aider à prendre la bonne décision quant à la pertinence des modèles spécialisés.
Les avantages
Les modèles spécialisés sont adaptés aux besoins business spécifiques des entreprises
L'avantage le plus évident est que l'IA spécialisée est adaptée à un cas d'utilisation plus spécifique ou à un besoin de l'entreprise. Elle offre une personnalisation inégalée, permettant aux entreprises d'affiner les paramètres et les fonctionnalités afin de les aligner au plus près de leurs défis. Cette approche sur mesure garantit que le système d'IA peut gérer les nuances des opérations, de la clientèle ou des offres de produits d'une entreprise, ce qui permet d'obtenir des résultats plus efficaces et plus pertinents.
Par exemple, une entreprise de vente au détail peut développer un modèle d'IA pour prédire les habitudes d'achat des clients sur la base de leurs données, ce qui permet une gestion plus précise des stocks et des stratégies de marketing ciblées. Ce niveau de personnalisation n'est pas possible avec les solutions d'IA prêtes à l'emploi, qui sont souvent conçues pour répondre à un large éventail d'applications.
Les modèles spécialisés sont plus rationalisés
Les modèles d'IA spécialisés ont généralement une architecture plus rationalisée et moins complexe que leurs homologues génériques. Cette simplicité s'explique par le fait que le modèle ne doit être performant que pour un ensemble de tâches ou de données étroitement défini, ce qui permet de supprimer les composants et les couches inutiles qui seraient nécessaires pour un champ d'application plus large. Une architecture plus simple facilite la compréhension et la maintenance du modèle et réduit le temps de développement et de débogage, ce qui permet d'accélérer les cycles de déploiement et d'itération.
Les modèles spécialisés sont plus rentables
L'utilisation de modèles d'IA spécialisés peut être nettement moins coûteuse que celle de leurs homologues génériques. Comme ces modèles sont adaptés à des tâches spécifiques, ils nécessitent potentiellement moins de puissance de calcul pour s'entraîner et fonctionner, ce qui se traduit par une baisse des coûts d'environnement cloud et de traitement des données. En outre, l'efficacité des modèles spécialisés signifie qu'ils peuvent atteindre les résultats souhaités avec moins de ressources, ce qui réduit encore les dépenses opérationnelles. Cet aspect économique est particulièrement bénéfique pour les PME dont les budgets d'intégration de l'IA sont limités.
Les modèles spécialisés ont également des coûts d'infrastructure inférieurs à ceux de la mise en œuvre de grands modèles génériques comme le GPT-4. Les modèles d'IA spécialisés sont optimisés pour des tâches spécifiques, ce qui leur permet de fonctionner efficacement sur du matériel moins puissant ou dans des environnements cloud.
Cela peut réduire considérablement le besoin de ressources informatiques coûteuses et très performantes, rendant l'IA accessible aux entreprises de toutes tailles. Par exemple, une IA de service à la clientèle conçue pour comprendre et répondre aux demandes d'un secteur spécifique peut être beaucoup plus petite et moins gourmande en ressources qu'un modèle conçu pour couvrir tous les secteurs possibles.
Même si les modèles spécialisés peuvent être plus coûteux à mettre en place au début en raison des exigences de formation, ces coûts sont compensés par la rentabilité à long terme.
Les modèles spécialisés ont une plus grande longévité
Les modèles d'IA spécialisés offrent aux entreprises une plus grande agilité et la capacité de s'adapter aux avancées technologiques. Lorsqu'une nouvelle technologie ou méthodologie apparaît, les entreprises peuvent plus facilement mettre à jour ou remplacer des parties de leurs systèmes d'IA spécialisés sans avoir à réviser l'ensemble du modèle.
Cette approche modulaire garantit non seulement que la solution d'IA reste à la pointe de la technologie, mais elle prolonge également la longévité du modèle en permettant des améliorations continues et une adaptabilité à l'évolution de l'environnement ou des objectifs de l'entreprise. Cette flexibilité est un avantage crucial dans le monde des affaires, où rester à l'avant-garde des tendances peut faire la différence entre dominer le marché et se laisser distancer.
Les inconvénients
Les modèles spécialisés nécessitent une formation approfondie
Les modèles d'IA spécialisés nécessitent une formation approfondie pour atteindre le niveau de précision et d'efficacité souhaité. Ce processus implique la constitution de vastes ensembles de données très pertinentes pour le cas d'entreprise spécifique ou le secteur industriel pour lequel le modèle est conçu.
La formation de ces modèles peut être gourmande en ressources, car elle nécessite non seulement une puissance de calcul importante, mais aussi du temps et de l'expertise pour gérer efficacement le processus de formation. Cela peut constituer un obstacle à un déploiement rapide pour les entreprises qui ont besoin de plus de connaissances en interne ou d'un meilleur accès aux données.
Les modèles spécialisés ont une spécificité industrielle
Le fait d'être dédié à un secteur industriel spécifique présente l'avantage d'une grande spécialisation, mais aussi la limitation d'une flexibilité réduite. Les modèles d'IA spécialisés sont conçus pour exceller dans un domaine étroit, ce qui signifie qu'ils risquent de ne pas être performants en dehors de leur champ d'application prévu.
Cette spécificité verticale oblige les entreprises à investir dans de multiples modèles spécialisés pour couvrir les différents aspects de leurs opérations, ce qui accroît la complexité et les coûts. L'adaptation de chaque modèle à un secteur vertical spécifique implique un cycle de développement plus long, car chaque modèle doit être conçu, formé et optimisé individuellement.
Les modèles spécialisés nécessitent une programmation
Le développement et la maintenance de modèles d'IA spécialisés nécessitent des compétences de programmation spécialisées et une compréhension approfondie des technologies d'IA et du domaine spécifique auquel le modèle est destiné. Cette spécialisation peut représenter un défi pour les entreprises qui ne disposent pas d'une expertise interne en matière de développement de modèles d'IA.
Cette lacune peut être comblée en faisant appel à des consultants ou à des prestataires de services externes. Bien que cette approche puisse accroître le coût et la complexité du déploiement de solutions d'IA spécialisées, le fait de travailler avec le bon partenaire qui possède une expertise dans le domaine de l'IA spécialisée peut vous aider à combler les lacunes en matière de connaissances ou d'expérience qui existent au sein de votre organisation.
Le partenariat entre Getronics et WATsNEXT, que nous examinerons plus en détail, est un exemple de la manière dont l'expertise spécialisée de fournisseurs tiers peut être utilisée pour mettre en œuvre des modèles spécialisés qui donnent de bons résultats.
Les modèles spécialisés dépendent fortement des données
La dépendance à l'égard des données provenant de modèles d'IA spécialisés est une arme à double tranchant. D'une part, elle permet à ces modèles de fournir des solutions hautement personnalisées ; d'autre part, elle nécessite des pratiques de gouvernance des données robustes pour garantir la qualité, la confidentialité et la sécurité des données.
L'efficacité des modèles d'IA spécialisés est directement liée à la disponibilité et à l'intégrité des données pertinentes, ce qui fait de la gouvernance des données un élément essentiel de leur déploiement. Les entreprises doivent investir dans des systèmes et des processus pour gérer la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des données, en veillant au respect des exigences réglementaires et des normes éthiques. Cela ajoute une couche supplémentaire de complexité et de coût à la mise en œuvre d'une IA personnalisée.
L'entre-deux
Les modèles spécialisés sont plus longs à mettre en œuvre
La mise en place de systèmes d'IA spécialisés peut prendre beaucoup de temps, car elle nécessite une analyse et une compréhension détaillées des tâches spécifiques qu'ils sont censés automatiser. Cette granularité dans la conception et la mise en œuvre nécessite une plongée plus profonde dans les nuances du processus qu'elle vise à améliorer, ce qui entraîne des phases préliminaires plus longues.
Cependant, le positif de cette approche détaillée est que l'infrastructure requise pour soutenir l'IA spécialisée est souvent plus petite et plus ciblée que celle nécessaire pour des applications d'IA plus larges. Cette spécificité peut en fait conduire à une réduction du temps et des ressources nécessaires à la livraison et à la mise en œuvre une fois la configuration initiale achevée.
Un partenariat avec un fournisseur ayant une grande expérience dans le déploiement de l'IA spécialisée peut accélérer considérablement ce processus en tirant parti de ses connaissances et de son expérience pour rationaliser le processus de mise en place.
Les modèles spécialisés ne sont pas toujours la solution
Les modèles d'IA généralisés offrent une large base d'application, mais peuvent s'avérer insuffisants lorsqu'il s'agit de répondre aux besoins uniques des organisations individuelles. Si un modèle généralisé s'avère inadéquat, il n'est pas toujours possible de le modifier pour répondre à des besoins spécifiques, ce qui oblige souvent à repartir de zéro.
C'est là que les modèles d'IA spécialisés se distinguent ; ils sont intrinsèquement conçus pour être personnalisés et adaptés aux besoins spécifiques d'une entreprise. Cette adaptabilité est toutefois une arme à double tranchant. Si elle permet à l'IA d'être finement ajustée aux besoins actuels de l'entreprise, garantissant ainsi un degré élevé de pertinence et d'efficacité, elle signifie également que l'entreprise doit être prête à mettre à jour et à ajuster en permanence le système d'IA pour suivre le rythme des changements internes et du développement rapide de l'IA elle-même.
Ce besoin permanent d'adaptation peut nécessiter un investissement important en temps et en ressources, mais il offre également la possibilité au système d'IA de rester à la pointe de la technologie, ce qui lui confère un avantage concurrentiel et garantit que les investissements de l'entreprise dans l'IA continuent de produire des avantages tangibles.
L'IA spécialisée est-elle la bonne solution ? Cela dépend du contexte.
Un exemple particulièrement intéressant d'IA spécialisée en action est un récent projet d'intelligence économique de l'entreprise énergétique allemande ABO Wind, qui développe des sources d'énergie renouvelables.
Avec l'objectif de doubler la capacité éolienne d'ici 2028, ABO avait besoin d'un meilleur suivi des opportunités de projets éoliens et photovoltaïques, mais cela devenait complexe et chronophage en raison du système d'enchères des contrats en France et d'une grande concurrence avec les géants de l'énergie.
Pour obtenir une meilleure connaissance du marché, ABO Wind s'est associé à WATsNEXT - un partenaire commercial d'IBM - dont la solution comprend les logiciels IBM Watson Discovery et IBM Watson Knowledge Studio afin d'obtenir des informations sur la concurrence.
Il automatise la collecte de tous les documents à partir des sites web institutionnels, rationalisant ainsi le processus d'extraction, de structuration et de présentation des données. Le système est conçu pour agréger et organiser les informations de manière efficace, en les présentant à travers une interface conviviale qui simplifie l'accès et l'analyse. La mise en œuvre de la solution d'IA de WATsNEXT offre également à ABO Wind un avantage concurrentiel significatif en permettant une réactivité unique et en fournissant une vue d'ensemble du marché.
Des techniques avancées d'intelligence artificielle sont au cœur de l'efficacité de ce système. Plus précisément, la solution utilise deux modèles distincts de reconnaissance d'entités nommées (NER) pour extraire avec précision les données essentielles des documents. Un modèle est dédié à l'extraction de données à partir de chapitres de texte, tandis que l'autre est spécialisé dans le traitement des données contenues dans les tableaux.
Bien qu'ils aient été entraînés sur quelques dizaines de documents seulement, les modèles spécialisés atteignent un haut niveau d'efficacité, ce qui élimine le besoin de LLM, en s'appuyant plutôt sur deux modèles Transformer pré-entraînés sans avoir besoin de ressources GPU pendant l'inférence. Depuis la mise en œuvre de la solution, ABO Wind a amélioré son efficacité de 80 %, en éliminant des tâches telles que l'exploration et l'extraction manuelles des données.
Comment démarrer
La première étape de tout projet d'IA consiste à identifier les processus qui ont réellement besoin d'être automatisés. Quels sont les processus récurrents qui nécessitent beaucoup de temps et de main-d'œuvre ? Ce sont ceux qui sont mûrs pour l'automatisation, tout comme ceux qui sont répétitifs, qui prennent du temps et qui requièrent un effort humain important, mais qui sont relativement routiniers par nature.
Après avoir identifié les processus susceptibles d'être automatisés, l'étape suivante consiste à déterminer le modèle d'IA le plus approprié pour les automatiser. Ce processus de décision est nuancé et nécessite un examen attentif de plusieurs facteurs clés :
- Volume de données: La quantité de données disponibles et nécessaires au processus influe considérablement sur le choix du modèle d'IA. Par exemple, les processus pour lesquels le volume de données est faible peuvent ne pas justifier les dépenses liées à la formation d'un modèle hautement spécialisé pour des raisons de rentabilité.
- Hébergement et accessibilité des données : Les décisions relatives à l'hébergement des données et à leur accessibilité sont également importantes. L'organisation des données et la compatibilité de la plateforme avec les systèmes existants de l'entreprise jouent un rôle crucial dans la sélection d'un modèle d'IA. Certains modèles peuvent exiger que les données soient hébergées sur des plateformes spécifiques ou dans certains formats pour une performance optimale.
- Sécurité et conformité aux réglementations : Les exigences en matière de sécurité et de réglementation peuvent réduire considérablement le nombre d'options. Par exemple, si les données sont très sensibles, les modèles qui offrent des fonctions de sécurité renforcées ou ceux qui peuvent être déployés sur site plutôt que les solutions SaaS peuvent être préférés pour se conformer aux réglementations et protéger l'intégrité des données.
Getronics travaille avec des partenaires de confiance pour fournir des solutions d'IA spécialisées.
Comme nous l'avons mentionné précédemment, travailler avec le bon fournisseur tiers peut vous aider à déterminer si les modèles spécialisés sont adaptés à votre entreprise. Elle peut également faire la différence entre un déploiement d'IA spécialisée réussi et un déploiement raté.
Lorsque vous travaillez avec un fournisseur tiers, il est important qu'il dispose des compétences et de l'expertise nécessaires pour piloter votre projet d'intelligence artificielle, de l'idée initiale à la réalisation. C'est là qu'intervient le partenariat entre Getronics et WATsNEXT.
Getronics s'est récemment associé à WATsNEXT pour fournir des solutions d'IA robustes et spécialisées aux clients qui n'ont pas les ressources nécessaires pour créer leurs modèles.
Notre partenariat permet aux entreprises de travailler avec nous pour trouver des solutions adaptées à un large éventail de cas d'entreprise, afin de débloquer les avantages que nous avons évoqués précédemment tout en limitant les inconvénients.
Rappelez-vous qu'il n'est pas nécessaire d'utiliser des solutions leaders sur le marché ou des modèles d'IA trop compliqués pour atteindre vos objectifs commerciaux ; il vous suffit de dimensionner votre modèle d'IA en fonction de votre analyse de rentabilité. C'est la raison d'être du partenariat Getronics-WATsNEXT.
Si vous souhaitez en savoir plus, prenez contact avec l'un de nos experts.
À propos de Getronics
Getronics se positionne comme une puissance mondiale en matière de solutions technologiques, avec une équipe de plus de 4 000 professionnels répartis dans 22 centres à travers le monde. Ce vaste réseau permet à Getronics de fournir des services complets de bout en bout à l'échelle mondiale, garantissant aux clients l'accès à l'assistance et aux solutions dont ils ont besoin, quel que soit l'endroit où ils se trouvent.
À propos de WATsNEXT
WATsNEXT est spécialisée dans l'IA et l'automatisation des processus métiers, offrant des solutions sur mesure qui s'appuient sur les meilleures technologies open-source et IBM. Privilégiant l'aspect pratique et l'efficacité, WATsNEXT adopte une approche pragmatique, exécutant les projets dans des délais courts.
