Utiliser l’intelligence artificielle pour l’analyse et la prévision
Systèmes conversationnels et langage parlé : hier et aujourd’hui
Il y a deux décennies déjà, des systèmes capables de converser en langage naturel existaient, mais ils étaient loin d’être parfaits et limités à bien des égards. Même si les technologies de reconnaissance vocale étaient disponibles bien avant l’arrivée de ChatGPT, elles se heurtaient à des défis complexes et à de fortes limites de performance.
Les défis de l’entraînement des systèmes d’IA
Développer des systèmes d’IA exige de les alimenter avec une quantité massive d’exemples. Pour qu’un système réponde correctement aux questions, il faut un entraînement intensif sur des scénarios variés. Par exemple, à la question « comment chante un oiseau ? », on attend du système qu’il réponde « cui cui ». S’il se trompe, on le corrige, et il s’améliore ainsi avec le temps.
Apprendre de ses erreurs
Pour qu’un système d’intelligence artificielle puisse repérer ses erreurs et se corriger lui-même, il est indispensable de connaître à l’avance la bonne réponse à chaque question. Si le système se trompe, on lui fournit la réponse correcte et il apprend de manière dirigée. Autrefois, ce processus exigeait un apprentissage supervisé : un travail considérable consistant à rédiger des milliers de questions et leurs bonnes réponses.
Ilya Sutskever et la percée d’OpenAI
Ilya Sutskever, né en Russie puis installé en Israël, est devenu l’une des figures majeures de l’intelligence artificielle. Docteur en informatique au Canada et scientifique en chef d’OpenAI, il a choisi de changer d’approche et d’explorer de nouvelles méthodes d’entraînement pour les agents conversationnels : l’apprentissage non supervisé.
Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?
Cette approche consiste à entraîner le système sur des phrases entières tirées de textes existants, dont on retire le dernier mot que le système doit deviner. S’il se trompe, il est corrigé et continue d’apprendre. Naît ainsi un processus d’entraînement automatique et bien plus efficace.
L’apport de la technologie Transformer
L’apprentissage non supervisé a connu une avancée décisive avec le développement du Transformer par des chercheurs de Google en 2017. L’association du Transformer et de l’approche non supervisée a donné naissance à GPT-1, dont les performances dépassaient largement celles de ses prédécesseurs.
L’évolution des modèles GPT
OpenAI a continué d’améliorer et d’étendre le modèle, jusqu’à son apogée avec le lancement de GPT-3.5 en 2022. Considéré comme l’un des agents conversationnels les plus avancés, entraîné sur des volumes d’information colossaux, il offre des capacités impressionnantes et inédites.
Des modèles open source sur votre propre réseau
De nombreuses organisations évitent d’intégrer des modèles de langage comme ChatGPT par crainte de fuites d’informations sensibles, tandis que d’autres achètent des licences de services commerciaux tout en en restreignant l’usage, surtout lorsqu’il s’agit de contenus partageables. Nous assistons depuis peu à une révolution des modèles de langage open source : ils se distinguent par leur qualité et surpassent parfois les modèles commerciaux.
Nous proposons d’exécuter ces modèles open source sur votre réseau interne, sans connexion à Internet (On-Premise), ce qui procure des avantages considérables. D’abord, une sécurité totale de l’information : toutes les données restent à l’intérieur du réseau interne, sans aucun risque de fuite. Ensuite, une adaptation unique aux besoins de votre organisation : l’accès complet au modèle permet des ajustements précis à vos univers de contenu. Enfin, une économie substantielle : les modèles eux-mêmes sont gratuits, la seule dépense étant celle du calcul, généralement bien inférieure au coût des licences commerciales.
Notre équipe se fera un plaisir de vous conseiller sur l’architecture de votre réseau interne et de bâtir pour vous un plan sur mesure de déploiement d’un modèle de langage privé.
Ce que les modèles de langage savent lire
Les modèles fondés sur le langage et les solutions avancées d’analyse linguistique ouvrent la porte à un nouveau monde de compréhension approfondie des textes et de la parole. Grâce à cette technologie, ils sont capables de lire et d’analyser des textes de toute longueur et d’en tirer des enseignements précieux au service d’un large éventail d’applications.
Ces modèles permettent de comprendre et d’évaluer les textes en profondeur, y compris de détecter les émotions que reflète le contenu — joie, frustration ou colère — et même de distinguer les demandes urgentes de celles qui le sont moins. Il est également possible d’évaluer le niveau de politesse d’un échange ou de différencier le langage courant du registre formel, ce qui permet d’optimiser les services et d’améliorer l’expérience client.
Cette technologie, qui comprend des modèles comme Llama 3 et Mixtral, prend en charge l’hébreu et analyse textes et conversations avec précision, y compris des enregistrements vocaux en temps réel. Ces applications contribuent à améliorer le service client, que ce soit en repérant des schémas et en optimisant les processus de vente ou en identifiant des tendances commerciales émergentes. On peut ainsi concevoir des programmes de formation personnalisés, améliorer les stratégies marketing et extraire de nouveaux enseignements de l’information métier.
D’autres modèles de compréhension et d’analyse du langage
Outre les modèles déjà cités, il en existe d’autres, utilisés pour comprendre et analyser le langage de manière avancée, qui prennent en charge un large éventail d’applications :
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — développé par Google, il sert à comprendre le contexte et le sens des mots dans une phrase grâce à une analyse bidirectionnelle du texte. Il est adapté à des tâches telles que la réponse aux questions, la reconnaissance d’entités nommées et la classification de textes.
- GPT-4 (Generative Pretrained Transformer) — un puissant modèle génératif d’OpenAI, utilisé pour produire des textes personnalisés, traduire, analyser des conversations et bien plus. Il fonctionne dans de nombreuses langues et permet de générer un contenu automatique et précis selon les besoins de l’utilisateur.
- RoBERTa (Robustly Optimized BERT) — une version améliorée de BERT, conçue spécifiquement pour une compréhension approfondie du texte, avec des données d’entraînement supplémentaires et des méthodes nouvelles qui la rendent plus rapide et plus précise.
- DistilBERT — un modèle plus petit et plus léger que BERT, qui conserve néanmoins d’excellentes performances sur les tâches de compréhension du langage. Idéal pour les applications exigeant un traitement rapide avec des ressources limitées.
- XLNet — un modèle plus avancé que BERT, développé par l’équipe de Google pour dépasser les limites de l’apprentissage de l’ordre des mots. Il analyse le texte selon plusieurs ordres possibles et améliore la précision de la compréhension du contexte.
- T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) — un modèle polyvalent qui traite tout problème comme une tâche de conversion de texte en texte, ce qui permet de résoudre un large ensemble de problèmes de TAL : résumé de textes, traduction, réponse aux questions, etc.
- ALBERT (A Lite BERT) — une version plus efficiente de BERT, qui réduit le nombre de paramètres et optimise le traitement tout en conservant une grande précision, ce qui en fait un outil accessible et efficace pour l’analyse du langage.
- Whisper — un modèle génératif d’OpenAI dédié à l’analyse et à la compréhension du langage parlé, qui assure la reconnaissance vocale et la conversion des conversations en texte, y compris l’identification de la langue, la transcription et la traduction.
Le recours à ces modèles aide les organisations à améliorer des processus tels que le service client, l’analyse des conversations, la compréhension de documents complexes et l’expérience utilisateur, avec un ajustement précis aux besoins de l’entreprise et aux exigences linguistiques spécifiques.
Points clés
- Analyse de données par l’IA : comprendre les données et le comportement des utilisateurs.
- Automatisations intelligentes : bâtir des processus automatiques qui font gagner du temps.
- Prévisions métier : utiliser des modèles pour anticiper les tendances futures.
Exemples d’application
- Analyser les données et le comportement des utilisateurs pour détecter les tendances et les pistes d’amélioration.
- Créer des automatisations qui exécutent les tâches répétitives sans intervention humaine.
- Développer des modèles pour prévoir les tendances du marché et les performances de l’entreprise.
Rythme de l’impact
- Entreprises technologiques : impact rapide ; en quelques mois, on observe une amélioration nette des performances.
- Entreprises financières : un rythme plus lent, mais avec un effet cumulatif sur la prévision des tendances et l’amélioration des résultats.
L’apprentissage automatique impressionne sur le papier, mais dans les faits, sans données accessibles et propres, il n’y a rien à enseigner. Et lorsqu’on déploie l’IA dans une organisation, la première question devrait porter sur l’infrastructure, pas sur la technologie.