Notre vision de l'utilisation de l'IA

Dans notre travail quotidien, nous sommes confrontés à des outils de plus en plus performants, notamment grâce à l'intelligence artificielle. Parmi ces outils, les LLM (modèles de langage) sont de plus en plus plébiscités pour leur capacité à générer du texte de manière autonome. Cependant, force est de constater que ces modèles ne sont pas exempts de limites et d'imperfections.

Chez mAIstrow, nous avons développé une vision singulière de l'utilisation des LLM : nous privilégions une approche plus efficiente et maîtrisée des données. Dans cette optique, nous avons développé une solution de gestion de documents d'entreprise qui permet de capturer, d'analyser et de synthétiser les informations de réunion de manière efficace et maîtrisée, sans avoir à utiliser des ressources de calculs énormes.

Les LLM : des outils performants, mais perfectibles

Les LLM sont des outils remarquables, capables de générer du texte de manière autonome et de s'adapter à de nombreux contextes. Cependant, ils ne sont pas exempts de limites. Parmi celles-ci, on peut citer leur propension à l'hallucination, c'est-à-dire la capacité à inventer des informations qui ne sont pas présentes dans les données d'entraînement. Par ailleurs, il a été constaté que les LLM peuvent générer des réponses qui sont parfois contradictoires avec les données d'entraînement. Enfin, lorsqu'on travaille sur des documents d'entreprise, on peut se demander ce qu'un LLM vient faire avec la température au Nicaragua pendant l'été 1947 ?

L'importance de la maîtrise des données

Face à ces limites, nous sommes convaincus qu'il est nécessaire de repenser l'utilisation des LLM. Pour cela, nous devons nous interroger sur la quantité de données nécessaires à l'entraînement de ces modèles. En effet, est-il vraiment nécessaire d'entraîner un LLM sur des pétaoctets de données pour qu'il soit performant ? N'est-il pas possible de tirer parti de données déjà disponibles et de privilégier la qualité à la quantité ? C'est précisément ce sur quoi insiste Ilya Sutskever, cofondateur d'OpenAI, dans un article récent. Selon lui, l'avenir des LLM passe par une utilisation plus efficiente et maîtrisée des données.

L'importance de la recherche d'information

Pour nous, chez mAIstrow, l'avenir des LLM passe par une capacité accrue à rechercher et à extraire des informations pertinentes dans des documents déjà disponibles. Plutôt que de s'appuyer sur des connaissances acquises lors de l'entraînement, les LLM doivent être capables de puiser dans des sources d'information déjà existantes et de les exploiter de manière pertinente. C'est en cela que réside, selon nous, l'avenir des LLM : dans leur capacité à s'adapter à des contextes spécifiques et à fournir des réponses pertinentes et adaptées.

Conclusion

En conclusion, les LLM sont des outils remarquables, mais perfectibles. Chez mAIstrow, nous sommes convaincus qu'il est nécessaire de repenser leur utilisation et de privilégier une approche plus efficiente et maîtrisée des données. C'est précisément ce sur quoi insiste Ilya Sutskever dans un article récent, article qui vient confirmer nos intuitions et notre vision de l'avenir des LLM.