La méthodologie, clef du succès de l'intégration de l'IA

Si OpenAI avec chatGPT a largement contribué à la démocratisation de l'Intelligence Artificielle, l'exploitation efficace de l'IA en entreprise nécessite de transcender la vision d'un simple système de questions-réponses par tchat.

"Ne vous contentez pas d'utiliser juste chatGPT comme tout le monde... le potentiel de l'IA est bien plus vaste à explorer !"

Aujourd’hui, l’IA est un potentiel game changer pour les entreprises désireuses de maintenir leur compétitivité et d’innover dans un environnement en perpétuelle évolution. Mais pour automatiser les processus métiers, gagner en efficacité et créer de la valeur, l’IA doit être intégrée de manière efficace, personnalisée et sécurisée, tout en s’appuyant sur les bases de connaissances de l’entreprise.

Dans cet article, nous partageons les clefs d’une bonne méthodologie pour une intégration réussie de de l'IA en entreprise.

Les règles d’une bonne méthodologie :

1️⃣ Construire des fondations solides

Dans le domaine de l'intégration de l'intelligence artificielle en entreprise, il est essentiel de construire des bases solides. Travailler sur un long prompt unique sur un "large" modèle de langage naturel (LLM) comme ChatGPT est une pratique que nous considérons comme inefficace.

Cette approche pose plusieurs problèmes :

• La lenteur des “gros” LLM et leur coût élevé
• Leur incapacité a être personnalisées pour répondre aux besoins spécifiques de chaque entreprise,
• Leurs potentielles lacunes en matière de protection des données
• Une forte dépendance au modèle utilisé
• Des risques accrus d'hallucinations

Pour répondre à ces problématiques, nous préconisons de décomposer votre solution IA en plusieurs blocs, chacun traitant des taches distinctes et pouvant faire appel à des modèles LLM adaptés aux différents besoins. Plutôt que d'utiliser systématiquement un gros modèle LLM, certaines taches pourront être allouées à des modèles plus petits et ciblés.

Chez Synrune, notre stratégie de développement de POC* IA (Proof Of Concept) repose sur une approche “agnostique” qui permet de facilement tester et explorer les capacités de l'IA sans être limité par un modèle spécifique. Cette architecture permet une évaluation objective des différentes solutions IA disponibles sur le marché et de facilement implémenter (et tester) une mise à jour ou un nouveau modèle sans impacter les autres processus !

2️⃣ Identifier les besoins

Une étape cruciale de notre méthodologie chez Synrune est la compréhension approfondie des besoins spécifiques de chaque entreprise. Nous reconnaissons l'importance de choisir entre une utilisation d'IA locale et un service centralisé, en tenant compte des implications en matière de confidentialité des données.

Il est crucial de déterminer si une approche d'IA locale, où les données et les modèles sont gérés localement, ou un service centralisé, où les données sont envoyées à un serveur distant pour le traitement, convient le mieux aux besoins de l'entreprise.

Dans le cadre de notre méthodologie, nous recommandons de commencer par identifier un premier périmètre fonctionnel avec un retour sur investissement (ROI) clair. Cette approche permet de concentrer les efforts sur des domaines spécifiques où l'IA peut apporter une valeur ajoutée immédiate, tout en minimisant les risques et en démontrant rapidement le potentiel de cette technologie. Une fois ce premier périmètre fonctionnel défini, il est ensuite possible d'élargir progressivement l'utilisation de l'IA dans l'entreprise, en fonction des besoins et des objectifs stratégiques.

De plus, nous tenons compte des considérations de coût en recommandant l'utilisation de solutions open source lorsque cela est possible. Les solutions open source offrent souvent une alternative plus économique aux solutions propriétaires, tout en permettant une personnalisation et une flexibilité accrues. Cette approche permet de garder le contrôle sur vos investissements et la confidentialité de vos données stratégiques.

En travaillant étroitement avec nos clients pour comprendre leurs besoins spécifiques et en intégrant ces différents éléments dans notre méthodologie, nous sommes en mesure de proposer des solutions d'IA qui sont à la fois efficaces, rentables et alignées sur les objectifs stratégiques de l'entreprise.

3️⃣ Appliquer et démystifier l'IA

Comme nous l’avons vu, notre approche repose sur une méthodologie axée sur la déconstruction de l'utilisation d'une IA avec un modèle très général en des blocs de traitements et de logique plus petits et plus ciblés. Nous croyons fermement à l'importance d'explorer les problèmes et leur résolution en considérant l’IA comme un nouvel outil au service du développeur. L’IA n’est pas une solution magique mais un outil puissant qui peut être utilisé dans le cadre de pratiques de programmation traditionnelles pour élargir le spectre fonctionnel !

Cette approche nous permet d'atteindre un équilibre optimal entre l'utilisation d'algorithmes classiques, qui numérisent la méthodologie attendue par l'entreprise, et la puissance de l'IA générative pour générer des contenus et produire des analyses sur de gros volumes de données. En évitant simplement “d'envelopper” un modèle général existant, nous conservons un contrôle total sur l'environnement dans lequel l'IA évolue. De plus, les codes que nous développons suivent une logique modulaire, ce qui nous permet de les adapter facilement à différents types de modèles d'IA, offrant ainsi une flexibilité et une extensibilité accrues à nos solutions.

4️⃣ Accompagner les équipes

La réussite de l'intégration de l'IA dans les entreprises dépend également d'une gestion efficace du changement et de la formation des collaborateurs. Nous proposons des stratégies éprouvées pour faciliter la transition vers une culture d'entreprise axée sur l'IA et assurer une adoption réussie de la technologie. En investissant dans la formation du personnel (prompt engineering, dev IA…) et en fournissant un support et une veille continue, notre volonté est de permettre à nos clients de garder la maîtrise du projet et de les aider à exploiter le potentiel maximum de leur investissement IA.

De la vision au succès 🎯

Les clefs de notre méthodologie d'intégration de l'IA chez Synrune reposent sur une architecture agile par blocs de logique (plutôt qu'un monolithe), une compréhension approfondie des besoins et des objectifs des entreprises, une vision démystifiée de l’IA et un accompagnement des clients pour garder la maitrise du projet.

Nous sommes convaincus que cette approche est essentielle pour réussir la transformation digitale de nos clients grâce à l’IA.

Pour résumer :

Les bases d’une stratégie efficace pour l’intégration de l’IA en entreprise :

• Un découpage en plusieurs étapes clés claires
• Des processus de traitement ciblés et personnalisés à chaque besoin
• Une approche “agnostique” permettant de garder le contrôle sur les évolutions
• Un déploiement progressif en associant un périmètre fonctionnel à un ROI

Les avantages de l’approche Synrune Lab IA :

• Une réduction des coûts (en utilisant des plus petits modèles open source)
• Une amélioration de performance et temps d’exécution
• Une réduction de la variabilité et des “hallucinations” dans les résultats
• Un contrôle sur la sécurité des données sensibles

Nous invitons donc les entreprises intéressées à rejoindre notre laboratoire Synrune pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé dans l'intégration de l'IA dans leur entreprise.

Contactez-nous dès maintenant pour bénéficier d'un accompagnement personnalisé dans l'intégration de l'IA dans votre entreprise. Rejoignez notre laboratoire Synrune pour maximiser votre potentiel d'innovation!