Permettre à un chatbot IA d’accéder à vos données d’entreprise offre de nombreux avantages, notamment un accès rapide à l’information, l’automatisation de certaines tâches et l‘amélioration de la productivité de vos équipes.
Pour assurer une mise en place réussie, il est important d’aborder les deux enjeux clés.
- La sensibilité des données : Déterminez si vos données d’entreprise contiennent des informations sensibles nécessitant une protection particulière.
- La structure des données : Analysez comment les informations pertinentes sont organisées et structurées dans vos données.
L’évaluation de la sensibilité de vos données permettra de déterminer les potentiels danger en cas de fuite d’informations sensibles, ainsi que les implications pour la protection de votre propriété intellectuelle et le risque d’exposition aux attaques.
D’un autre côté l’analyse des caractéristiques structurelles de vos données vous orientera vers le choix d’un modèle de données ainsi qu’une technique permettant l’intégration de données dans un LLM, tel que le RAG ou le fine-tuning.
En combinant ces évaluations, vous serez en mesure de décider si l’utilisation d’un LLM open source ou commercial est plus adaptée à vos besoins.
Quelles sont les différences entre les LLM commerciaux et LLM open sources ?
- Les LLM commerciaux sont des grands modèles de langage, comme ChatGPT (OpenIA) ou Gemini (Google), maintenus et fournis par des entreprises spécialisées. Ils offrent une solution clé en main.
Cette première solution est exclusivement disponible via l’utilisation du cloud ce qui impose un flux de données sortant vers des serveurs externes. Exposant donc votre entreprise à des risques de fuite de données.
La contrepartie d’avoir une solution clé en main sont une limitation dans la modification des options et du paramétrage des modèles. Il est donc important de s’informer sur vos accès aux paramétrages des modèles avant de vous engager avec un éditeur, par exemple pour la mise en place d’un fine-tuning si vous souhaitez en faire.
Une attention particulière doit aussi être portée sur les coûts d’utilisation fixés par l’éditeur, avec des frais potentiels sur le long terme qui peuvent être plus élevés que les solutions locales.
- Les LLM open sources sont comme leur nom l’indique, ouverts à tous. Contrairement aux LLM commerciaux qui sont propriétaires, les LLM opensource (ex : Mistral, Llama4 de Meta…) peuvent être installés par quiconque sur une machine locale, mais aussi sur une machine dans un cloud privé.
En général, les LLM open sources sont moins volumineux, mais aussi légèrement moins performants que les LLM commerciaux, bien que cet écart tende à diminuer avec le temps. (source : llm-stats.com)
Contrairement à une solution clé en main, une réflexion sur le dimensionnement de l’architecture informatique est nécessaire afin d’avoir une puissance de calcul suffisante ainsi qu’une infrastructure réseau adaptée à l’utilisation. L’hébergement en cloud peut alléger cet effort de réflexion, il est néanmoins nécessaire d’avoir des ordres de grandeur en tête.
Le principe de l’open source, donnant accès de manière complète aux modèles, permet un haut niveau de personnalisation et de paramétrage, y compris la possibilité de faire du fine-tuning pour adapter le modèle à des besoins spécifiques.
L’absence de frais par requête signifie que les coûts sont principalement liés à l’électricité et à l’infrastructure initiale. Vous n’êtes pas engagé avec un éditeur, vous avez donc la liberté de changer de modèle pour suivre l’apparition des nouveaux modèles.
Après avoir étudié ce sujet, vous serez donc en mesure de savoir de quel type de LLM vous avez besoin.
Vous pourrez alors réfléchir sur le type de technologies (RAG et/ou fine-tuning) utilisé pour intégrer vos données d’entreprise.
Qu’est-ce qu’un RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation), ou Génération Augmentée par Récupération, est une approche innovante qui permet d’intégrer efficacement les données de votre entreprise dans un chatbot. Il permet de fournir des réponses plus précises, contextualisées et pertinentes, en enrichissant la capacité du LLM avec des informations provenant de votre propre base de connaissances.
Le principe est simple, une base de données structurée est créée, contenant les informations clés nécessaires à la réponse aux requêtes des utilisateurs. Cette base de données est ensuite connectée au LLM. Chaque fois qu’une requête est formulée, le système RAG recherche dans la base de données les informations les plus sémantiquement proches de la question posée. Ces informations contextuelles sont ensuite transmises au LLM, qui les utilise pour générer une réponse plus juste et pertinente.
La base de données « spéciale » du RAG est en réalité une base de connaissances structurée, conçue pour extraire rapidement et efficacement les informations les plus pertinentes de vos données à chaque requête.
Avantages clés du RAG :
- Modularité : grâce à l’architecture modulaire du RAG, vous pouvez mettre à jour ou remplacer votre base de connaissances, ou même changer de modèle LLM, sans modifications majeures sur l’ensemble du système.
- Flexibilité : cette méthode peut être appliquée sur des modèles aussi bien open sources que commerciaux
- Transparence : chaque réponse du LLM peut être facilement vérifiée en confrontant les documents extraits de votre base de connaissances. Cette transparence renforce la confiance dans la fiabilité des réponses fournies.
Qu’est-ce que du fine-tuning ?
Le fine-tuning est une technique puissante qui permet de personnaliser un LLM pour qu’il excelle dans des tâches spécifiques ou qu’il réponde à des besoins particuliers.
La logique est de modifier les paramètres internes du modèle, le rendant plus performant pour vos cas d’utilisation précis. Effectuer du fine-tuning, c’est réentraîner un LLM existant sur vos données d’entreprises.
Avantage clé du fine-tuning :
- Unicité : contrairement au RAG, le fine-tuning ne nécessite pas le maintien d’une base de connaissances, toutes vos données sont apprises par le LLM au moment du réentraînement.
Points faibles du fine-tuning :
- Mise à jour : les mises à jour du modèle fine-tuné ne sont pas immédiates et nécessitent un réentrainement du modèle.
- Accessibilité : le fine-tuning n’est disponible, en général, que sur les modèles open sources.
Quelle méthodologie met en place EURODECISION pour la mise en place d’un CHATBOT personnalisé ?
Chez EURODECISION, nous sommes des experts en Data Science et en Intelligence Artificielle, et nous comprenons les défis liés à l’intégration de vos données d’entreprise dans des chatbots IA. Notre mission est de vous accompagner de manière complète et personnalisée, depuis la conception jusqu’à la maintenance de ces solutions.
Pour développer la solution la plus adaptée à vos besoins, notre approche commence par une phase de cadrage et d’analyse approfondie de vos données et de vos besoins métier. Nous évaluons en détail la sensibilité des informations qu’elles contiennent et comment elles sont organisées.
Ensuite, nous vous conseillons sur le choix du LLM le plus adapté à vos besoins : modèles commerciaux ou modèles open sources. Nous vous conseillons également sur le type d’hébergement, local ou cloud. Nous prenons en compte vos contraintes techniques et budgétaires pour vous guider. Nous assurons également le dimensionnement précis de votre infrastructure informatique, en évaluant les besoins en puissance de calcul, stockage et réseau pour garantir une performance optimale.
À l’issue de cette phase de cadrage, peut débuter la phase de développement, avec la mise en place concrète de votre solution. Que ce soit par le biais d’une architecture RAG ou par le fine-tuning, nous développons des solutions sur mesure en suivant une gestion de projet agile afin de vous fournir régulièrement des outils déployables et fonctionnels tout au long du développement.
Notre engagement ne s’arrête pas à la mise en œuvre unique de la solution. Nous pouvons assurer une veille technologique continue pour suivre les dernières avancées dans le domaine de l’IA, vous conseillant sur les opportunités d’optimisation et de mise à jour. Enfin, pour vous rendre autonomes, nous vous proposons une passation de connaissance et montée en compétences de votre équipe, vous permettant de comprendre et de maintenir vos solutions dans le temps.
Avec EURODECISION, vous bénéficiez d’un accompagnement expert pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA et transformer votre entreprise.