Que sont les modèles d'IA ?

Qu'est-ce qu'un modèle d'IA ?

Les modèles d'IA sont des programmes informatiques qui utilisent des données pour reconnaître des motifs, faire des prédictions et prendre des décisions. Les modèles d'IA utilisent des algorithmes, qui sont des successions d'opérations reposant sur l'arithmétique, la répétition et la logique décisionnelle. Ces opérations leur permettent de réaliser des fonctions typiques de l'intelligence humaine, comme le raisonnement, l'apprentissage et la résolution de problèmes, en toute autonomie.  
 
Les modèles d'IA sont doués pour analyser les informations et résoudre des problèmes complexes et dynamiques. Ils sont aussi très performants pour fournir des informations sur la base d'une grande quantité de données. Ils accélèrent la prise de décision et atteignent des niveaux d'efficacité et de précision hors de portée des humains. Les modèles d'IA sont le socle de toutes les activités d'IA. Parce qu'ils accélèrent et automatisent de nombreuses tâches, de la création de contenu au service client, ils sont aujourd'hui incontournables dans les processus métier fondamentaux.

Les différents types de modèles d'IA  

Modèles de machine learning  
L'apprentissage automatique, ou machine learning (ML), est l'un des domaines de l'IA. Si tous les modèles de ML relèvent de l'IA, les modèles d'IA n'utilisent pas systématiquement le ML. L'objectif de l'IA est de faire en sorte que des machines reproduisent des comportements humains. Le ML, quant à lui, vise à enseigner aux machines comment prendre des décisions et faire des prédictions sans programmation explicite. Les modèles de ML identifient les motifs remarquables dans les données : c'est comme cela qu'ils apprennent et améliorent leurs performances au fil du temps. 
  
Modèles de deep learning  
Formes avancées de ML, les modèles d'apprentissage profond, ou deep learning, sont également appelés « réseaux neuronaux profonds ». S'inspirant de la structure et du fonctionnement du cerveau humain, ces modèles savent traiter de grandes quantités de données non structurées : texte, images, sons, etc. Ils excellent dans la reconnaissance de modèles, ce qui leur sert à générer des informations et des prédictions. Leurs applications sont variées et déjà courantes : reconnaissance faciale, traitement du langage naturel (NLP), réalité virtuelle et véhicules autonomes.

Modèles d'IA générative  
L'IA générative désigne l'IA capable de créer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique, des vidéos, des traductions et du code. Ces modèles sont entraînés à l'aide de vastes ensembles de données et utilisent le deep learning pour identifier et analyser les motifs afin de produire des résultats originaux. ChatGPT, pour l'IA conversationnelle, et DALL-E, pour la génération de texte en image, en sont deux exemples majeurs. L'IA générative a révolutionné le paysage de l'IA en élargissant ses applications pour les entreprises comme pour le grand public.

Modèles de langage  
Les modèles de langage sont des systèmes d'IA conçus pour comprendre le langage humain et produire des énoncés. Les grands modèles de langage (LLM), qui en sont la forme la plus sophistiquée, appartiennent au domaine de l'IA générative. Les LLM sont entraînés sur des volumes considérables de données en langage naturel, à l'aide de techniques avancées de ML. Ils sont capables de donner des réponses textuelles nuancées, pertinentes et contextualisées aux consignes, ou prompts, qu'ils reçoivent. Les exemples sont déjà nombreux et bien connus : ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot et Meta AI, notamment.
 
Modèles d'IA prédictive 
Les modèles d'IA prédictive s'appuient sur l'IA et le ML pour identifier des motifs, prédire des résultats et produire des prévisions en procédant à une analyse statistique des données. En tant que telle, l'analyse prédictive n'est pas un domaine nouveau. En revanche, l'IA améliore la vitesse et la précision de ces processus en exploitant de vastes datasets. La gestion des stocks, l'analyse du comportement des clients, la gestion des risques et la prévision des tendances en sont les principales applications actuellement.
 
Modèles d'IA de vision par ordinateur  
Les modèles d'IA de vision par ordinateur utilisent le ML pour entraîner les machines à interpréter et comprendre les données visuelles, à l'instar de la perception humaine. Ces modèles analysent des images et des vidéos pour reconnaître des motifs et classer les objets. Cette technologie a un large éventail d'applications, dont la reconnaissance faciale, la navigation des véhicules autonomes et l'imagerie médicale. Si DALL-E et DALL-E 2 sont des outils de génération d'images, ils reposent avant tout sur la combinaison de la vision par ordinateur et du NLP.
 
Modèles d'IA de recommandation 
Les modèles d'IA de recommandation analysent le comportement des utilisateurs grâce à l'analyse des big data et à des algorithmes de ML, afin de faire des suggestions pertinentes. Courants sur les plateformes comme Netflix, Spotify et les réseaux sociaux, ces modèles personnalisent l'expérience des utilisateurs en s'appuyant sur de nombreux critères, comme leurs précédents achats, leur historique de recherche et leurs données démographiques.

Comment fonctionnent les modèles d'IA ?

La création d'un modèle d'IA capable de comprendre des données, de les interpréter et d'en extraire des informations se fait en plusieurs étapes : 

• Collecte de données :  les données sont le socle de tous les projets d'IA, d'où l'importance de l'étape de collecte, qu'il s'agisse d'un simple texte ou d'un ensemble de données complexe.  
• Nettoyage et préparation des données :  les données collectées doivent être nettoyées et préparées pour être exploitables. Cette étape vise à exclure les données inutiles, non pertinentes et fausses, puis à les mettre en forme pour que l'IA puisse les utiliser. La qualité des données joue un rôle décisif : elle affecte directement la précision et la fiabilité du modèle. 
• Entraînement :  on entraîne un modèle d'IA en soumettant les données à l'algorithme choisi. C'est ce qui permet au modèle d'apprendre, de se perfectionner et d'améliorer ses performances. 
• Tests :  une fois le modèle entraîné, la précision de ses réponses est évaluée. 
• Affinement : si la qualité des résultats du modèle n'est pas conforme aux attentes, il est ajusté et affiné jusqu'à ce qu'il réponde aux critères. 
• Déploiement :  lorsque le modèle est prêt, il peut être mis en service au sein de l'organisation. 
• Amélioration continue :  en travaillant régulièrement avec de nouvelles données, les modèles d'IA peuvent apprendre et s'adapter au fil du temps afin d'améliorer leurs performances en continu.

Usages et applications de l'IA

Les entreprises utilisent l'IA dans un large éventail d'applications, qui ne cesse de se diversifier. Passons en revue les principaux usages actuels : 
 
Service client : c'est sans doute l'une des applications les plus connues de l'IA. De nombreuses entreprises utilisent déjà des chatbots et des assistants virtuels pour répondre aux questions des clients et résoudre leurs problèmes courants. Ces outils sont de plus en plus sophistiqués et prennent en charge des tâches toujours plus variées, ce qui permet aux agents humains de se consacrer pleinement aux situations plus délicates. L'IA est également un puissant outil de personnalisation et de recommandation, et peut ainsi aider les clients à découvrir de nouveaux produits ou services intéressants en fonction de leur historique.  
 
Productivité et efficacité : l'IA est très efficace lorsqu'il s'agit d'automatiser les tâches fastidieuses pour gagner du temps et économiser des ressources. Les humains peuvent alors se consacrer à des travaux de plus grande valeur. L'IA peut aussi analyser les processus en place pour identifier les pertes de performance et les goulets d'étranglement, suggérer des améliorations et utiliser la hiérarchisation basée sur les données pour gagner en efficacité. 
 
Gestion de la chaîne d'approvisionnement : l'IA peut automatiser et améliorer de nombreux processus logistiques pour doper l'efficacité de la chaîne et la qualité du service client. Par exemple, les applications d'IA prédisent la demande avec davantage de précision. Elles optimisent les stocks, surveillent la production, automatisent l'expédition et réduisent les temps d'arrêt grâce à une approche prédictive de la maintenance et du dépannage. 
 
Création de contenu : les outils d'IA génératives permettent de créer du contenu écrit, graphique et musical de qualité à partir de consignes en langage naturel. Les applications sont innombrables : rédaction, édition et relecture de texte, conception graphique, création et édition d'images et de vidéos, narration interactive, etc. L'IA facilite également la rédaction et le débogage du code. 
 
Atténuation des risques et sécurité : l'IA est utile pour réduire les risques et protéger les actifs physiques et virtuels importants. Elle occupe déjà une place centrale dans la cybersécurité, notamment en identifiant les vulnérabilités des systèmes, en surveillant les opérations et en arrêtant les menaces. L'IA peut aussi détecter les fraudes potentielles et gérer les données à des fins de conformité réglementaire. 
 
Innovation : les capacités d'automatisation et d'optimisation de l'IA permettent de rationaliser les processus pour offrir aux humains de nouvelles opportunités de création et de réflexion stratégique. L'IA peut également accélérer la R&D et la conception de nouveaux produits, et optimiser les efforts de marketing et de vente. Enfin, en analysant les données grâce à l'IA, les entreprises peuvent mettre au jour de nouvelles opportunités, gages d'une compétitivité durable. 
 
Ce n'est qu'un aperçu des nombreux usages de l'IA en entreprise. De nouvelles applications voient régulièrement le jour, et les organisations apprennent à adapter l'IA aux particularités de leurs besoins. 

Implications éthiques et sociétales

Si l'IA a un grand potentiel pour aider les humains, elle a également le pouvoir de nuire, et il appartient aux personnes qui la développent l'IA de prévenir ces résultats néfastes. L'IA soulève des préoccupations éthiques et sociétales dans plusieurs domaines : 

• Précision : les modèles d'IA générative sont connus pour générer des « hallucinations », des réponses fausses ou entièrement inventées au lieu d'être basées sur des données factuelles.  
• Biais : lorsque les modèles sont entraînés sur des ensembles de données qui contiennent des biais, ceux-ci peuvent être inscrits dans le modèle. De ce fait, des préjugés sociétaux comme le racisme peuvent être perpétués dans les résultats produits par l'IA. 
• Falsification de contenu numérique : des acteurs malveillants peuvent utiliser des modèles d'IA pour créer des deepfakes afin de causer des préjudices personnels ou de mener des activités cybercriminelles.  
• Protection du droit d'auteur : les modèles d'IA utilisent souvent des contenus disponibles publiquement sans le consentement de leur propriétaire. Cela soulève de nombreux problèmes de droit d'auteur et de plagiat, car il est difficile de déterminer comment un modèle d'IA utilise un contenu. 
• Confidentialité : les données personnelles sensibles utilisées pour entraîner les modèles d'IA doivent être protégées. 
• Transparence et responsabilité : le processus de prise de décision des modèles d'IA est souvent opaque, et c'est pourquoi il est difficile d'évaluer ses résultats et de déterminer les responsabilités.  

Les normes d'éthique de l'IA, et notamment la Recommandation de l'UNESCO sur l'éthique de l'intelligence artificielle, offrent des directives aux organisations qui cherchent à développer et à gérer des modèles d'IA de manière éthique et responsable. Un nombre croissant de gouvernements développent également une législation pour réguler l'IA. 

Tendances et avenir des modèles d'IA

L'ère de l'IA ne fait que commencer, et la création de modèles est destinée à évoluer. On peut toutefois dégager quelques tendances d'intérêt pour les entreprises : 
 
IA agentique : l'IA agentique repose sur des « agents » capables d'effectuer des tâches pour une autre entité en toute autonomie. Alors que les systèmes d'IA traditionnels ont besoin de consignes et de programmation, les modèles d'IA agentique sont conçus pour se comporter davantage comme des employés humains : ils comprennent le contexte et les instructions, se fixent des objectifs et agissent de manière indépendante pour les atteindre, en s'adaptant si nécessaire, avec le minimum d'intervention humaine. Ces modèles sont capables d'apprendre du comportement des utilisateurs et de puiser dans d'autres sources que celles à partir desquelles ils ont été entraînés.
 
IA multimodale : l'IA multimodale désigne les systèmes qui traitent et génèrent du contenu de plusieurs catégories, comme le texte, l'image et la vidéo. Aujourd'hui, de nombreux modèles d'IA se spécialisent dans une seule forme de données. Mais des avancées permettent aux systèmes d'intégrer différentes formes et de passer de l'une à l'autre sans difficulté. Certains modèles d'IA, par exemple, peuvent générer des images à partir de descriptions textuelles, ou créer des vidéos sur la base d'indications rédactionnelles ou graphiques. Ces capacités fluidifient les interactions utilisateur en permettant l'élaboration d'applications plus flexibles et intuitives. 
 
IA en source fermée : les modèles d'IA les plus connus – ChatGPT, DALL-E, Claude, Google Gemini Google et Microsoft Copilot – sont des modèles propriétaires. Ces modèles commerciaux fermés sont entraînés sur des quantités de données considérables, hors de portée de la plupart des entreprises. Et ils sont très puissants. Mais ils ne sont pas exempts d'inconvénients. Véritables « boîtes noires », ils posent des problèmes de gouvernance en raison de la difficulté à superviser le processus de création des résultats. Quant aux entreprises, elles sont – à juste titre – méfiantes à l'idée d'injecter des données sensibles et des secrets industriels dans un système appartenant à un tiers.  
  
IA open source : les modèles open source offrent une alternative à la création et l'entraînement d'un LLM qui nécessite beaucoup moins de ressources. Ils sont souvent gratuits et permettent aux entreprises de s'appuyer sur une base de code. Ces modèles offrent davantage de possibilités de supervision et de personnalisation par affinement que leurs homologues propriétaires, et restent indéfiniment à la disposition de l'organisation. Une entreprise choisira d'utiliser des modèles open source pour préserver la confidentialité de ses données tout en exploitant la puissance de l'IA pour en extraire de la valeur dans le cadre d'applications personnalisées. Les modèles open source démocratisent l'IA, et leur utilisation est destinée à se généraliser.  

Par exemple, Databricks propose DBRX, un LLM polyvalent qui permet aux entreprises de toutes tailles de créer des applications d'IA générative personnalisables et transparentes. DBRX offre un point de départ qui doit être affiné ou adapté pour élaborer des applications d'IA spécifiques. DBRX surpasse tous les modèles open sources courants sur les benchmarks standard.

IA centrée sur les données avec Databricks

Pour rester compétitives, les entreprises doivent impérativement pouvoir gérer des modèles d'IA. Mosaic AI, qui fait partie de la Databricks Data + AI Platform, rassemble les données, l'entraînement des modèles et les environnements de production au sein d'une solution unique. Les organisations peuvent ainsi utiliser leurs données propriétaires en toute sécurité pour enrichir, affiner ou développer leurs propres modèles de ML et d'IA générative. Mosaic AI, offre un moyen sécurisé et rentable de développer des systèmes d'IA de qualité production. Il centralise le déploiement et la gouvernance de tous les modèles d'IA, ainsi que la surveillance des données et des caractéristiques.