Tag: L’IA dans les entreprises

Qu’est-ce que l’API RAG et comment fonctionne-t-elle ?

Posted on October 23, 2023 by Oriol Zertuche - Base de connaissances sur l'IA, Entreprises, Intelligence artificielle

RAG API is a framework with the commitment to enhance generative AI by guaranteeing that its outputs are current, aligned with the given input, and, crucially, accurate.

La capacité à récupérer et à traiter efficacement les données a changé la donne dans l’ère technologique actuelle. Voyons comment l’API RAG redéfinit le traitement des données. Cette approche innovante combine les prouesses des grands modèles de langage (LLM) avec des techniques basées sur la recherche pour révolutionner la recherche de données.

Que sont les grands modèles linguistiques (LLM) ?

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont des systèmes d’intelligence artificielle avancés qui servent de base à la génération améliorée par la recherche (RAG). Les LLM, comme le GPT (Generative Pre-trained Transformer), sont des modèles d’IA très sophistiqués, basés sur le langage. Ils ont été formés sur de vastes ensembles de données et peuvent comprendre et générer des textes de type humain, ce qui les rend indispensables pour diverses applications.

Dans le contexte de l’API RAG, ces LLM jouent un rôle central dans l’amélioration de la recherche, du traitement et de la génération de données, ce qui en fait un outil polyvalent et puissant pour optimiser les interactions entre les données.

Simplifions le concept d’API RAG.

Qu’est-ce que le RAG ?

RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, est un cadre conçu pour optimiser l’IA générative. Son principal objectif est de garantir que les réponses générées par l’IA sont non seulement à jour et pertinentes par rapport à la demande d’entrée, mais aussi exactes. Ce souci d’exactitude est un aspect essentiel de la fonctionnalité de RAG API. Il s’agit d’un moyen novateur de traiter les données à l’aide de programmes informatiques super intelligents appelés grands modèles de langage (LLM), comme GPT.

Ces LLM sont comme des magiciens numériques capables de prédire les mots qui suivent dans une phrase en comprenant les mots qui les précèdent. Ils ont appris à partir de tonnes de textes, ce qui leur permet d’écrire d’une manière qui semble très humaine. Avec RAG, vous pouvez utiliser ces assistants numériques pour vous aider à trouver et à travailler avec des données de manière personnalisée. C’est comme si un ami très intelligent, qui connaît parfaitement les données, vous aidait !

Essentiellement, RAG injecte des données extraites à l’aide d’une recherche sémantique dans la requête adressée au LLM pour référence. Nous approfondirons ces terminologies dans la suite de l’article.

Pour en savoir plus sur les RAG, consultez cet article détaillé de Cohere.

RAG ou mise au point : Quelle est la différence ?

Aspect	API RAG	Mise au point
Approche	Complète les LLM existants avec le contexte de votre base de données	Spécialisation du LLM pour des tâches spécifiques
Ressources informatiques	Nécessite moins de ressources informatiques	Demande d’importantes ressources informatiques
Exigences en matière de données	Convient aux petits ensembles de données	Nécessite de grandes quantités de données
Spécificité du modèle	Modèle agnostique ; possibilité de changer de modèle en fonction des besoins	Spécifique au modèle ; il est généralement assez fastidieux de changer de LLM.
Adaptabilité du domaine	Indépendant du domaine, polyvalent pour diverses applications	Il peut être nécessaire de l’adapter à différents domaines
Réduction des hallucinations	Réduit efficacement les hallucinations	Risque d’hallucinations plus nombreuses en l’absence d’un réglage minutieux.
Cas d’utilisation courants	Idéal pour les systèmes de questions-réponses (QA), diverses applications	Tâches spécialisées telles que l’analyse de documents médicaux, etc.

Le rôle de la base de données vectorielle

La base de données vectorielle joue un rôle essentiel dans la génération assistée par récupération (RAG) et les grands modèles linguistiques (LLM). Ils constituent l’épine dorsale de l’amélioration de la recherche de données, de l’augmentation du contexte et des performances globales de ces systèmes. Voici une exploration du rôle clé des bases de données vectorielles :

Surmonter les limites des bases de données structurées

Les bases de données structurées traditionnelles sont souvent insuffisantes lorsqu’elles sont utilisées dans le cadre de l’API RAG en raison de leur nature rigide et prédéfinie. Ils ont du mal à gérer les exigences flexibles et dynamiques liées à l’apport d’informations contextuelles aux gestionnaires de l’apprentissage tout au long de la vie. Les bases de données vectorielles permettent de remédier à cette limitation.

Stockage efficace des données sous forme vectorielle

Les bases de données vectorielles permettent de stocker et de gérer des données à l’aide de vecteurs numériques. Ce format permet une représentation polyvalente et multidimensionnelle des données. Ces vecteurs peuvent être traités efficacement, ce qui facilite la recherche avancée de données.

Pertinence et performance des données

Les systèmes RAG peuvent accéder rapidement à des informations contextuelles pertinentes et les récupérer en exploitant des bases de données vectorielles. Cette récupération efficace est cruciale pour améliorer la vitesse et la précision des réponses générées par les mécanismes d’apprentissage tout au long de la vie.

Regroupement et analyse multidimensionnelle

Les vecteurs permettent de regrouper et d’analyser des points de données dans un espace multidimensionnel. Cette fonction est inestimable pour le RAG, car elle permet de regrouper les données contextuelles, de les mettre en relation et de les présenter de manière cohérente aux gestionnaires de l’apprentissage à long terme. Cela permet une meilleure compréhension et la génération de réponses adaptées au contexte.

Qu’est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est la pierre angulaire de l’API RAG (Retrieval-Augmented Generation) et des grands modèles linguistiques (LLM). On ne saurait trop insister sur son importance, car il a révolutionné la manière dont on accède à l’information et dont on la comprend.

Au-delà des bases de données traditionnelles

La recherche sémantique dépasse les limites des bases de données structurées qui ont souvent du mal à gérer les exigences de données dynamiques et flexibles. Au lieu de cela, il exploite les bases de données vectorielles, ce qui permet une gestion des données plus polyvalente et adaptable, cruciale pour le succès des RAG et des LLM.

Analyse multidimensionnelle

L’un des principaux atouts de la recherche sémantique est sa capacité à comprendre les données sous forme de vecteurs numériques. Cette analyse multidimensionnelle améliore la compréhension des relations entre les données en fonction du contexte, ce qui permet de générer un contenu plus cohérent et mieux adapté au contexte.

Récupération efficace des données

L’efficacité est essentielle dans la récupération des données, en particulier pour la génération de réponses en temps réel dans les systèmes API RAG. La recherche sémantique optimise l’accès aux données, ce qui améliore considérablement la vitesse et la précision de la génération de réponses à l’aide de LLM. Il s’agit d’une solution polyvalente qui peut être adaptée à diverses applications, de l’analyse médicale aux requêtes complexes, tout en réduisant les inexactitudes dans le contenu généré par l’IA.

Qu’est-ce que l’API RAG ?

Considérez l’API RAG comme un service RAG. Il rassemble tous les éléments fondamentaux d’un système RAG en un seul paquet, ce qui facilite l’utilisation d’un système RAG au sein de votre organisation. RAG API vous permet de vous concentrer sur les principaux éléments d’un système RAG et de laisser l’API s’occuper du reste.

Quels sont les trois éléments des requêtes API RAG ?

Lorsque nous nous plongeons dans les subtilités de la génération assistée par récupération (RAG), nous constatons qu’une requête RAG peut être disséquée en trois éléments cruciaux : Le contexte, le rôle et la requête de l’utilisateur. Ces composants sont les éléments constitutifs du système RAG, chacun jouant un rôle essentiel dans le processus de génération de contenu.

Le contexte Le contexte constitue la base d’une requête API RAG, servant de référentiel de connaissances où résident les informations essentielles. L’exploitation de la recherche sémantique sur les données de la base de connaissances existante permet d’obtenir un contexte dynamique correspondant à la requête de l’utilisateur.

Le rôle Rôle définit l’objectif du système RAG et l’oriente vers l’exécution de tâches spécifiques. Il guide le modèle dans la génération de contenu adapté aux besoins, en offrant des explications, en répondant à des questions ou en résumant des informations.

La requête de l’utilisateur Requête de l’utilisateur est l’entrée de l’utilisateur, signalant le début du processus RAG. Il représente l’interaction de l’utilisateur avec le système et communique ses besoins d’information.

Le processus de recherche de données au sein de RAG API est rendu efficace par la recherche sémantique. Cette approche permet une analyse multidimensionnelle des données, améliorant ainsi notre compréhension des relations entre les données en fonction du contexte. En bref, comprendre l’anatomie des requêtes RAG et de la recherche de données via la recherche sémantique nous permet de libérer le potentiel de cette technologie, en facilitant l’accès efficace aux connaissances et la génération de contenu tenant compte du contexte.

Comment améliorer la pertinence des messages ?

L’ingénierie des prompts est essentielle pour orienter les grands modèles linguistiques (LLM) au sein de RAG afin de générer des réponses contextuellement pertinentes dans un domaine spécifique.

Bien que la capacité de la génération améliorée par récupération (RAG) à exploiter le contexte soit formidable, fournir le contexte seul n’est pas toujours suffisant pour garantir des réponses de haute qualité. C’est là qu’intervient le concept des messages-guides.

Une invite bien rédigée sert de feuille de route au LLM et l’oriente vers la réponse souhaitée. Il comprend généralement les éléments suivants :

Déverrouiller la pertinence contextuelle

La génération augmentée par récupération (RAG) est un outil puissant qui permet de tirer parti du contexte. Toutefois, le simple contexte peut ne pas suffire à garantir des réponses de qualité. C’est là que les messages-guides jouent un rôle crucial dans l’orientation des grands modèles linguistiques (LLM) au sein de RAG, afin de générer des réponses qui correspondent à des domaines spécifiques.

Feuille de route pour créer un rôle de robot pour votre cas d’utilisation

Une invite bien structurée agit comme une feuille de route, orientant les MFR vers les réponses souhaitées. Il se compose généralement de plusieurs éléments :

Identité du robot

En mentionnant le nom du robot, vous établissez son identité dans l’interaction, ce qui rend la conversation plus personnelle.

Définition des tâches

La définition claire de la tâche ou de la fonction que le MLD doit accomplir garantit qu’il répond aux besoins de l’utilisateur, qu’il s’agisse de fournir des informations, de répondre à des questions ou d’effectuer toute autre tâche spécifique.

Spécification de la tonalité

La spécification du ton ou du style de réponse souhaité crée l’ambiance adéquate pour l’interaction, qu’elle soit formelle, amicale ou informative.

Instructions diverses

Cette catégorie peut englober toute une série de directives, notamment l’ajout de liens et d’images, l’envoi de messages d’accueil ou la collecte de données spécifiques.

Créer une pertinence contextuelle

La formulation réfléchie des questions est une approche stratégique qui permet de garantir que la synergie entre les RAG et les LLM débouche sur des réponses qui tiennent compte du contexte et qui sont très pertinentes par rapport aux exigences de l’utilisateur, ce qui améliore l’expérience globale de l’utilisateur.

Pourquoi choisir l’API RAG de Cody ?

Maintenant que nous avons élucidé l’importance de RAG et de ses principaux éléments, présentons Cody, le partenaire idéal pour faire de RAG une réalité. Cody propose une API RAG complète qui combine tous les éléments essentiels requis pour une récupération et un traitement efficaces des données, ce qui en fait le meilleur choix pour votre parcours RAG.

Agnostique au modèle

Vous n’avez pas à vous soucier de changer de modèle pour rester au fait des dernières tendances en matière d’IA. Grâce à l’API RAG de Cody, vous pouvez facilement passer d’un modèle linguistique à l’autre à la volée, sans frais supplémentaires.

Une polyvalence inégalée

L’API RAG de Cody fait preuve d’une remarquable polyvalence, en gérant efficacement divers formats de fichiers et en reconnaissant les hiérarchies textuelles pour une organisation optimale des données.

Algorithme de regroupement personnalisé

Sa particularité réside dans ses algorithmes de découpage avancés, qui permettent une segmentation complète des données, y compris des métadonnées, garantissant ainsi une gestion supérieure des données.

Une vitesse incomparable

Il garantit une recherche de données ultrarapide à grande échelle avec un temps d’interrogation linéaire, quel que soit le nombre d’index. Il garantit des résultats rapides pour vos besoins en données.

Une intégration et une assistance sans faille

Cody offre une intégration transparente avec les plates-formes les plus courantes et une assistance complète, ce qui améliore votre expérience de RAG et consolide sa position en tant que premier choix pour la récupération et le traitement efficaces des données. Il garantit une interface utilisateur intuitive qui ne nécessite aucune expertise technique, ce qui le rend accessible et convivial pour les personnes de tous niveaux de compétence, rationalisant ainsi davantage l’expérience de recherche et de traitement des données.

Fonctionnalités de l’API RAG qui améliorent les interactions avec les données

Dans notre exploration de la génération assistée par récupération (RAG), nous avons découvert une solution polyvalente qui intègre les grands modèles de langage (LLM) à la recherche sémantique, aux bases de données vectorielles et aux messages-guides afin d’améliorer la récupération et le traitement des données.

Le RAG, qui ne dépend pas d’un modèle ni d’un domaine, est très prometteur pour diverses applications. L’API RAG de Cody permet de tenir cette promesse en offrant des fonctionnalités telles que la gestion flexible des fichiers, le regroupement avancé, la récupération rapide des données et les intégrations transparentes. Cette combinaison est sur le point de révolutionner l’engagement des données.

Êtes-vous prêt à vous engager dans cette transformation des données ? Redéfinissez vos interactions avec les données et entrez dans une nouvelle ère du traitement des données grâce à Cody AI.

FAQ

1. Quelle est la différence entre les RAG et les grands modèles linguistiques (LLM) ?

L’API RAG (Retrieval-Augmented Generation API) et les LLM (Large Language Models) fonctionnent en tandem.

RAG API est une interface de programmation d’applications qui combine deux éléments essentiels : un mécanisme de recherche et un modèle linguistique génératif (LLM). Son objectif principal est d’améliorer la recherche de données et la génération de contenu, en mettant l’accent sur les réponses contextuelles. L’API RAG est souvent appliquée à des tâches spécifiques, telles que la réponse à des questions, la génération de contenu et le résumé de texte. Il est conçu pour apporter des réponses contextuelles pertinentes aux requêtes des utilisateurs.

Les LLM (Large Language Models), quant à eux, constituent une catégorie plus large de modèles linguistiques tels que le GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui leur permet de générer des textes de type humain pour diverses tâches de traitement du langage naturel. Bien qu’ils puissent gérer la recherche et la génération, leur polyvalence s’étend à diverses applications, notamment la traduction, l’analyse des sentiments, la classification des textes et bien d’autres encore.

Par essence, RAG API est un outil spécialisé qui combine la recherche et la génération de réponses adaptées au contexte dans des applications spécifiques. Les LLM, en revanche, sont des modèles linguistiques fondamentaux qui servent de base à diverses tâches de traitement du langage naturel, offrant un éventail plus large d’applications potentielles au-delà de la simple recherche et de la génération.

2. RAG et LLM – Qu’est-ce qui est mieux et pourquoi ?

Le choix entre RAG API et LLM dépend de vos besoins spécifiques et de la nature de la tâche que vous souhaitez accomplir. Voici un aperçu des éléments à prendre en compte pour vous aider à déterminer ce qui convient le mieux à votre situation :

Choisir RAG API Si :

Vous avez besoin de réponses adaptées au contexte

RAG API excelle à fournir des réponses contextuelles pertinentes. Si votre tâche consiste à répondre à des questions, à résumer du contenu ou à générer des réponses spécifiques au contexte, l’API RAG est un choix approprié.

Vous avez des cas d’utilisation spécifiques

Si votre application ou votre service a des cas d’utilisation bien définis qui nécessitent un contenu contextuel, l’API RAG peut être mieux adaptée. Il est conçu pour les applications où le contexte joue un rôle crucial.

Vous avez besoin d’un contrôle précis

L’API RAG permet un réglage fin et une personnalisation, ce qui peut être avantageux si vous avez des exigences ou des contraintes spécifiques pour votre projet.

Choisissez les LLM si :

Vous avez besoin de polyvalence

Les LLM, comme les modèles GPT, sont très polyvalents et peuvent traiter un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Si vos besoins concernent plusieurs applications, les LLM offrent une certaine flexibilité.

Vous souhaitez élaborer des solutions personnalisées

Vous pouvez créer des solutions de traitement du langage naturel personnalisées et les adapter à votre cas d’utilisation spécifique ou les intégrer à vos flux de travail existants.

Vous avez besoin d’une compréhension linguistique pré-entraînée

Les LLM sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données, ce qui signifie qu’ils ont une bonne compréhension de la langue dès le départ. Si vous devez travailler avec de grands volumes de données textuelles non structurées, les LLM peuvent être un atout précieux.

3. Pourquoi les LLM, comme les modèles GPT, sont-ils si populaires dans le traitement du langage naturel ?

Les LLM ont fait l’objet d’une grande attention en raison de leurs performances exceptionnelles dans diverses tâches linguistiques. Les LLM sont formés sur de grands ensembles de données. Par conséquent, ils peuvent comprendre et produire des textes cohérents, adaptés au contexte et grammaticalement corrects en comprenant les nuances de n’importe quelle langue. En outre, l’accessibilité des LLM pré-entraînés a rendu la compréhension et la génération de langage naturel par l’IA accessible à un public plus large.

4. Quelles sont les applications typiques des LLM ?

Les LLM trouvent des applications dans un large éventail de tâches linguistiques, notamment :

Compréhension du langage naturel

Les LLM excellent dans des tâches telles que l’analyse des sentiments, la reconnaissance des entités nommées et la réponse aux questions. Leurs solides capacités de compréhension du langage les rendent très utiles pour extraire des informations à partir de données textuelles.

Génération de texte

Ils peuvent générer des textes semblables à ceux des humains pour des applications telles que les chatbots et la génération de contenu, en fournissant des réponses cohérentes et pertinentes en fonction du contexte.

Traduction automatique

Ils ont considérablement amélioré la qualité de la traduction automatique. Ils peuvent traduire des textes d’une langue à l’autre avec une précision et une aisance remarquables.

Résumé du contenu

Ils sont capables de produire des résumés concis de longs documents ou de transcriptions, offrant ainsi un moyen efficace de distiller des informations essentielles à partir d’un contenu étendu.

5. Comment les LLM peuvent-ils être tenus au courant des nouvelles données et de l’évolution des tâches ?

Il est essentiel de veiller à ce que les programmes d’éducation et de formation tout au long de la vie restent d’actualité et efficaces. Plusieurs stratégies sont employées pour les tenir au courant des nouvelles données et de l’évolution des tâches :

Augmentation des données

L’augmentation continue des données est essentielle pour éviter la dégradation des performances due à des informations obsolètes. L’ajout de nouvelles informations pertinentes à la base de données permet au modèle de conserver sa précision et sa pertinence.

Recyclage

Le réentraînement périodique des LLM à l’aide de nouvelles données est une pratique courante. En affinant le modèle sur la base de données récentes, on s’assure qu’il s’adapte à l’évolution des tendances et qu’il reste à jour.

Apprentissage actif

La mise en œuvre de techniques d’apprentissage actif est une autre approche. Il s’agit d’identifier les cas où le modèle est incertain ou susceptible de commettre des erreurs et de collecter des annotations pour ces cas. Ces annotations permettent d’affiner les performances du modèle et de maintenir sa précision.

Que propose le dernier outil d’IA générative d’Amazon pour les vendeurs ?

Posted on October 17, 2023 by Oriol Zertuche - Croissance des entreprises, Entreprises, Intelligence artificielle, Outils d'IA

La dernière initiative d’Amazon dans le domaine du commerce électronique est son IA générative pour les vendeurs, lancée lors de sa conférence annuelle des vendeurs,
Amazon Accelerate 2023
. Grâce aux nouvelles capacités de l’IA, la création de listes de produits convaincantes et utiles est devenue beaucoup plus simple ! Dans ce blog, nous verrons de quoi il s’agit.

L’IA générative d’Amazon pour les vendeurs

Amazon a intensifié son jeu de vente en introduisant l’IA générative pour les vendeurs. Grâce à son nouvel ensemble de capacités d’IA, les vendeurs d’Amazon peuvent créer plus facilement des descriptions de produits, des titres et des détails d’inscription détaillés et attrayants.

Oui, c’est bien cela ! Pas de processus longs et compliqués. Les vendeurs n’auront plus besoin de remplir un grand nombre d’informations différentes pour chaque produit. Il sera beaucoup plus rapide et plus simple d’ajouter de nouveaux produits. Ils peuvent ainsi améliorer leurs listes actuelles, ce qui donne aux acheteurs une plus grande assurance lors de leurs achats.

Source

“Grâce à nos nouveaux modèles d’IA générative, nous pouvons déduire, améliorer et enrichir la connaissance des produits à une échelle sans précédent et avec une amélioration spectaculaire de la qualité, de la performance et de l’efficacité. Nos modèles apprennent à déduire des informations sur les produits grâce aux diverses sources d’information, aux connaissances latentes et au raisonnement logique qu’ils apprennent. Par exemple, ils peuvent déduire qu’une table est ronde si les spécifications indiquent un diamètre ou déduire le style de col d’une chemise à partir de son image”.

Robert Tekiela

Vice-président d’Amazon Selection and Catalog Systems

Que fait exactement l’IA générative d’Amazon pour les vendeurs ?

Voici ce que les nouvelles capacités d’Amazon en matière d’IA apportent aux vendeurs :

Les vendeurs n’ont qu’à soumettre un bref résumé de l’article en quelques mots ou phrases, et Amazon créera un texte de haute qualité pour leur évaluation.
S’ils le souhaitent, les vendeurs peuvent les modifier.
Il leur suffit de soumettre le contenu créé automatiquement au catalogue d’Amazon.

Le résultat ? Des annonces de qualité pour les vendeurs. Et devinez quoi ? Les acheteurs trouveront plus facilement le produit qu’ils souhaitent acheter.

Comment fonctionne l’IA d’Amazon pour les vendeurs ?

Amazon a utilisé l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond pour extraire et améliorer automatiquement les informations sur les produits. Plus précisément, il utilise les grands modèles linguistiques (LLM) pour créer des descriptions de produits plus complètes. Mais pourquoi les LLM ? Ces modèles d’apprentissage automatique sont formés à partir de vastes volumes de données. Ils peuvent donc détecter, résumer, traduire, prédire et générer des textes et d’autres documents.

Il est à noter que le géant américain du commerce électronique n’a pas précisé les informations qu’il a utilisées pour enseigner à ses diplômés en droit. Toutefois, il semble que l’entreprise pourrait utiliser ses propres données de référencement.

L’utilisation de modèles d’IA générative à si grande échelle soulève toutefois certaines inquiétudes : la propension à générer des informations fausses et erronées, ainsi que d’autres erreurs qui peuvent passer inaperçues si elles ne sont pas vérifiées par un être humain.

Néanmoins, au cours des derniers mois, de nombreux vendeurs ont testé les nouveaux produits d’IA d’Amazon, et les premiers retours d’information suggèrent que la majorité d’entre eux utilisent activement le contenu des listes généré par l’IA.

Conclusion

Amazon commence à simplifier l’utilisation de l’IA par les créateurs de listes, ce qui n’est qu’un des moyens mis en œuvre pour aider les vendeurs à lancer et à développer des activités rentables. Ce n’est que le début de la manière dont elle entend utiliser l’IA pour améliorer l’expérience des vendeurs et soutenir les vendeurs les plus performants.

En savoir plus : AI Studio de Meta

Qu’est-ce que Mistral AI : Modèles Open Source

Posted on October 14, 2023 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle, Outils d'IA

The French startup Mistral AI has introduced the GenAI model. Is it the next best AI business assistant?

La startup française Mistral AI a fait un grand pas pour bouleverser le domaine de l’IA en lançant l’assistant professionnel GenAI. Elle est prête à s’imposer face aux géants de l’industrie tels que Meta et OpenAI. Ce blog explore les implications potentielles de ce développement passionnant de l’intelligence artificielle.

L’étonnante valorisation de 113 millions de dollars de Mistral AI : Qu’est-ce qui se passe ?

Mistral AI, une start-up d’IA basée à Paris, a attiré beaucoup d’attention lorsqu’elle a levé 113 millions de dollars pour une valorisation de 260 millions de dollars. L’entreprise n’avait que trois mois d’existence et comptait moins de 20 employés. Cela semblait donc être un jeu d’évaluation à ce moment-là.

Quelques mois plus tard, Mistral AI a lancé son propre modèle linguistique à code source ouvert, Mistral 7B. Il est meilleur sur tous les paramètres que le modèle Llama 2 13B, qui est deux fois plus grand que le Mistral 7B. Mistral AI est également meilleur que Llama-1 34B sur
de nombreux points de repère
.

Mistral 7B contre les géants : Comment cette IA Open Source surpasse les performances

Ce modèle d’IA léger est en concurrence avec les modèles d’IA lourds existants. Et il ne recule pas !

Les performances de Mistral AI jusqu’à présent, pour une fraction du coût et des ressources, ont prouvé qu’il était digne de son énorme évaluation. Voici quelques-unes des principales raisons du succès de Mistral AI :

Les méthodes de formation utilisées par Mistral AI pour former son modèle d’IA de première génération sont plus efficaces.
Les méthodes de formation de Mistral AI sont au moins deux fois moins coûteuses à mettre en œuvre que les méthodes existantes.
La nature open-source offre une plus grande flexibilité.
Le modèle open-source est facile à affiner, ce qui est la cerise sur le gâteau.

Mistral AI a rendu ces modèles accessibles à tous. Cela signifie-t-il que cette start-up française va proposer des modèles plus grands, plus performants et plus complexes ? Eh bien, oui !

Jusqu’à présent, les passionnés d’IA du monde entier dépendaient de Meta pour mettre au point des assistants commerciaux et des modèles de base d’IA de bonne qualité. Le modèle GenAI de Mistral AI est donc une bonne chose qui leur est arrivée.

Ouvrir la voie à de nouveaux acteurs de l’IA

Le secteur des assistants d’IA est un oligopole dont la majorité des acteurs sont américains. Mais qu’est-ce qui a empêché les autres joueurs d’agir jusqu’à présent ? La raison en est la barrière élevée à l’entrée. Il faut une technologie difficile à fabriquer et des investissements considérables pour rivaliser avec ces géants potentiels de l’emploi de l’IA.

Avec des millions de dollars de financement et l’équipe la plus rare, l’arrivée de Mistral peut perturber ce secteur. En effet, Mistral cherche à développer un assistant IA pour les entreprises supérieur à GPT-4 dès 2024, tout comme LLaVA.

Qu’est-ce qui distingue Mistral dans le domaine de l’IA ? L’équipe fondatrice de Mistral est composée de leaders dans le domaine des assistants d’IA pour les entreprises. Avec des chercheurs expérimentés, issus de Meta et DeepMind, le succès rapide de Mistral n’est pas le fruit du hasard, et leurs futurs plans pour rivaliser avec Meta et OpenAI semblent bien pensés.

La flexibilité et la licence libre du nouveau modèle d’assistant commercial de Mistral AI offrent un terrain d’entente à tous pour entrer dans l’espace de l’IA. Cependant, comme ce modèle peut être utilisé sans restrictions, son utilisation éthique pourrait être un sujet de préoccupation.

Conclusion

Mistral surfe sur la vague de l’IA en douceur, et cette start-up française est prête à concurrencer durement les solutions propriétaires d’IA pour les entreprises fournies par Meta et OpenAI, et ce en l’espace de quelques années depuis sa création.

Maintenant qu’un autre acteur important entre en scène, vous pouvez vous attendre à voir apparaître d’autres types de modèles, et pas seulement des modèles linguistiques. Ces modèles libres de haute qualité témoignent d’un changement dans l’industrie de l’IA. Cela signifie que de nouveaux modèles d’IA commerciale comme Mistral AI sont là pour concurrencer directement les géants américains de l’IA comme Meta et OpenAI.

En savoir plus : Les 6 meilleurs annuaires d’outils d’IA en 2023

AI Studio de Meta : Créez votre propre chatbot, outil et logiciel d’IA

Posted on October 11, 2023 by Oriol Zertuche - Entreprises, Intelligence artificielle, Outils d'IA

With AI Studio's advanced capabilities addressing a range of chatbot requirements, coupled with the sandbox tool, Meta's efforts toward making AI accessible for all can be expected to transform the chatbot arena for professional and personal usage.

Lors de la récente conférence
Meta Connect 2023
Mark Zuckerberg, PDG de Meta, a présenté une série d’expériences d’IA pour les particuliers et les entreprises, notamment
AI Studio
. AI Studio vous permet de créer votre propre chatbot, outil ou logiciel d’IA ! Avec 1,5 milliard d’ utilisateurs de chatbots IA dans le monde, Meta, la société mère de Facebook, souhaite mettre le développement de l’IA à la portée de tous.

La nouvelle innovation de Meta en matière d’IA vous permet de créer des chatbots personnalisés sans aucune connaissance en matière de codage.

“Il est clair que les petites entreprises et les entreprises sont également concernées, principalement en termes de productivité, d’amélioration de la communication et d’engagement des utilisateurs”, déclare Arun Chandrasekaran, analyste chez Gartner.

Grâce à un éventail de modèles pré-entraînés et aux outils conviviaux de type “glisser-déposer” qu’il propose, AI Studio permet à tout un chacun de créer et d’entraîner ses chatbots d’IA. Des chatbots de service à la clientèle aux chatbots d’IA qui parlent comme des célébrités ou des personnalités historiques, le potentiel créatif d’AI Studio n’a pas de limites !

Meta contribue à l’écosystème de l’IA

De l’IA générative et du traitement du langage naturel (NLP) à la vision par ordinateur et à d’autres domaines clés de l’IA, Meta se concentre depuis longtemps sur la mise en relation des personnes de manière amusante et inspirante grâce à des solutions d’IA collaboratives et éthiques. Meta Connect 2023 a également vu le lancement d’autocollants AI, d’Emu pour l’édition d’images, de classes intelligentes Ray Ban, de Quest 3, etc.

Regardez ! Histoires d’origine – Meta AI

En 2016, Meta, qui s’appelait alors Facebook, a publié un kit de développement Messenger pour les chatbots de messagerie destinés aux entreprises. C’est à cette époque qu’AI Studio a été introduit pour la première fois. Mais aujourd’hui, ces robots d’IA Studio n’ont plus rien à voir avec les robots du passé, programmés de manière rigide et basés sur des règles. Ils sont plus capables et plus dynamiques dans leurs réponses.

Comment ?

Ils ont utilisé des modèles linguistiques puissants.

L‘un d’entre eux est le Llama 2 de Meta, formé à partir de plus d’un million d’annotations humaines.

Et devinez ce qui se passera dans les semaines à venir ? Les développeurs peuvent utiliser les API de Meta pour créer des IA tierces pour ses services de messagerie. Ce développement démarrera avec Messenger. Instagram et WhatsApp sont les prochains sur la liste.

Qu’il s’agisse de petites entreprises désireuses de se développer ou de grandes marques souhaitant améliorer leur communication, chaque entreprise sera en mesure de développer des IA qui amélioreront le service à la clientèle et incarneront les valeurs de leur marque. Le principal cas d’utilisation d’AI Studio est actuellement le commerce électronique et l’assistance à la clientèle. Bien que Meta ait commencé avec une version alpha, elle prévoit d’étendre et d’affiner AI Studio en 2024.

En outre, les créateurs pourront développer des IA qui renforceront leur présence numérique dans toutes les applications de Meta. Ils pourront approuver ces IA et les contrôler directement.

Le bac à sable d’IA de Meta et la synergie du Metaverse

Parallèlement à la présentation d’AI Studio, Meta a révélé l’existence d’un outil “bac à sable” qui sera disponible en 2024. Cette plateforme permettra aux utilisateurs de jouer avec la création d’IA, ce qui pourrait démocratiser la création de produits alimentés par l’IA.

Ce qui est encore plus étonnant ? Meta a de grands projets d’intégration de cet outil de bac à sable dans ses plates-formes de métavers. L’une de ces plateformes est Horizon Worlds. Cela vous permettra d’améliorer une variété de jeux et d’expériences du métavers réalisés à l’aide d’AI Studio.

Conclusion

Grâce aux capacités avancées d’AI Studio, qui répondent à toute une série d’exigences en matière de chatbot, et à l’outil sandbox, les efforts de Meta pour rendre l’IA accessible à tous devraient transformer l’arène des chatbots d’IA pour un usage professionnel et personnel.

L’IA générative SAP ” Joule ” peut-elle devenir le copilote de votre entreprise ?

Posted on October 10, 2023 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle, Outils d'IA

Joule is designed to generate responses based on real-world situations. The German multinational software giant is putting in the effort to make sure Joule is not just productive but also ethical and responsible. They're gearing up for a future where generative AI plays a central role in personal and professional settings.

Reconnaître la prévalence croissante de l’IA générative dans la vie quotidienne, SAP l’assistant d’IA générative, un copilote d’entreprise nommé Jouleest là ! Il est intéressant de voir comment l’IA générative gagne du terrain dans différentes parties du monde. Environ la moitié des Australiens interrogés, soit 49 %, utilisent l’IA générative. Aux États-Unis, ce taux est de 45 % ; au Royaume-Uni, il est de 29 %.

Qu’est-ce que SAP Generative AI Joule ?

Joule est conçu pour générer des réponses basées sur des situations réelles. La multinationale allemande de l’informatique s’efforce de faire en sorte que Joule ne soit pas seulement productif, mais aussi éthique et responsable. Ils se préparent à un avenir où l’IA générative jouera un rôle central dans les environnements personnels et professionnels.

Joule fera partie de toutes les applications SAP. Joule sera à vos côtés, que vous vous occupiez des RH, de la finance, de la chaîne d’approvisionnement ou de l’expérience client.

De quoi s’agit-il ?

Imaginez que vous puissiez poser une question ou exposer un problème en langage simple et obtenir des réponses intelligentes, qui tiennent compte du contexte.

C’est précisément ce que Joule apporte. Il s’appuie sur de nombreuses données d’entreprise issues du portefeuille complet de SAP et de sources externes pour vous garantir les réponses les plus pertinentes et les plus perspicaces.

Considérez que vous êtes confronté à un défi : déterminer les moyens d’améliorer vos processus logistiques. Pour présenter des solutions viables au fabricant en vue d’une évaluation, Joule peut repérer les régions où vos ventes risquent d’être moins performantes.

En outre, il peut se connecter à d’autres ensembles de données qui indiquent un problème de chaîne d’approvisionnement et se connecter instantanément au système de la chaîne d’approvisionnement. Mais cela ne s’arrête pas là. Joule est un assistant polyvalent qui vous accompagne dans toutes les applications SAP, en vous proposant sans cesse de nouvelles situations.

Qu’est-ce qui fait de Joule un assistant d’IA générative SAP de premier ordre ?

SAP est l’un des principaux fournisseurs mondiaux de logiciels de planification des ressources d’entreprise et prend très au sérieux la protection des données et la loyauté. L’une des caractéristiques les plus remarquables est son engagement à éviter les biais dans les grands modèles de langage (LLM) que Joule déploie.

Efficacité accrue

Source

Améliorez votre productivité grâce à un assistant IA qui comprend votre rôle spécifique et collabore de manière transparente au sein des applications SAP, rationalisant ainsi vos tâches.

Intelligence renforcée

Accédez à des réponses rapides et à des informations intelligentes dès que vous en avez besoin, pour une prise de décision plus rapide sans interruption du flux de travail.

Amélioration des résultats

Source

Il vous suffit d’en faire la demande pour recevoir un contenu personnalisé qui vous permettra de démarrer vos tâches. Générez des descriptions de postes, obtenez des conseils en matière de codage, et bien d’autres choses encore, en toute simplicité.

Autonomie totale

Source

Gardez le contrôle total de votre prise de décision et de la confidentialité de vos données tout en utilisant l’IA générative dans un environnement sécurisé et contrôlé.

Joule ne formera pas de stagiaires en droit en utilisant des informations sur les clients. Vos données restent en sécurité et il n’y a pas de risque de biais involontaire dans les réponses de l’IA.

Plan de déploiement de l’assistant d’IA générative de SAP

Le déploiement de Joule se fait par étapes dans l’ensemble des solutions SAP. Voici ce à quoi vous pouvez vous attendre :

Dans le courant de l’année, Joule fera ses débuts avec les solutions SAP SuccessFactors.
solutions SAP SuccessFactors
et sera accessible via le site
site SAP Start
.
L’année prochaine, elle étendra son champ d’action à
SAP S/4HANA Cloud
édition publique. Si vous utilisez cette méthode, Joule sera là pour vous aider.
Au-delà, Joule poursuivra son voyage et deviendra une partie intégrante de l’expérience SAP.
SAP Customer Experience
et
SAP Ariba
.
Il rejoindra également la
plateforme SAP Business Technology
ce qui garantira sa disponibilité dans un large éventail d’applications SAP.

Ainsi, Joule est en mouvement, se frayant progressivement un chemin dans différents coins de l’écosystème SAP afin d’améliorer vos expériences.

Qu’attendre de SAP Generative AI Joule ?

L’incertitude règne en matière de tarification. Selon les projections antérieures de SAP, l’IA intégrée dans les capacités commerciales pourrait rapporter un milliard d’euros par an. 30% prime. Mais la bonne nouvelle, c’est que certaines des fonctionnalités de Joule seront accessibles aux clients sans coût supplémentaire. En revanche, pour certaines fonctionnalités avancées adaptées aux besoins spécifiques des entreprises, une prime peut être demandée. Tout dépend donc de l’usage que vous comptez en faire.

Conclusion

En tant qu’assistant génératif d’IA, Joule est prêt à révolutionner les opérations commerciales grâce à ses réponses intelligentes et à la résolution de problèmes dans les applications SAP.

Avec SuccessConnect du 2 au 4 octobre, Spend Connect Live du 9 au 11 octobre, Customer Experience LIVE le 25 octobre, la conférence SAP TechEd les 2 et 3 novembre, et bien d’autres encore, gardez vos agendas bien remplis car SAP a prévu toute une série de mises à jour passionnantes !

Lire la suite : Microsoft Copilot : L’IA la plus récente dans les entreprises

Microsoft Copilot : L’IA la plus récente dans le monde des affaires

Posted on October 2, 2023 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle, Outils d'IA

Microsoft Copilot has been meticulously architected to uphold the standards of security, compliance, and privacy. It is integrated into the Microsoft 365 ecosystem.

Imaginez qu’un assistant virtuel soit présent dans vos applications Microsoft 365, telles que Word, Excel, PowerPoint, Teams, etc. Comme l’IA dans les entreprises, Microsoft Copilot est là pour rendre votre vie professionnelle plus facile et plus efficace. Découvrons ce qu’il en est !

Impact de Microsoft Copilot sur vos flux de travail quotidiens

Pensez-y : vous êtes en réunion et vous vous tournez vers Microsoft Copilot pour obtenir des réponses relatives à l’ordre du jour. Ensuite, Copilot ne se contente pas de vous donner une réponse générique, il rassemble des informations provenant d’échanges de courriels, de documents et de discussions en ligne antérieurs. C’est comme s’il se souvenait de tous les détails, tous ancrés dans le contexte unique de votre entreprise.

Microsoft Copilot en action dans les applications

Microsoft Copilot est conçu pour être votre collaborateur, intégré dans Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams ou d’autres apps Microsoft 365 que vous utilisez quotidiennement. Que vous utilisiez Outlook pour rédiger des courriers électroniques ou que vous travailliez sur une présentation dans PowerPoint, Copilot offre un langage de conception commun pour les invites, les améliorations et les commandes.

Mais les capacités de Copilot ne s’arrêtent pas là. Il peut commander des applications, permettant des actions telles que l’animation d’une diapositive, et il est capable de travailler avec plusieurs applications, traduisant sans effort un document Word en une présentation PowerPoint.

Intégration avec Business Chat : Un changement de donne pour l’efficacité au travail

Un autre élément clé de l’intégration de Copilot est le Business Chat, qui fonctionne à travers les LLM (Large Language Models), les applications Microsoft 365 et vos propres données. Copilot peut effectuer diverses tâches de NLP (Natural Language Processing) grâce à son algorithme d’apprentissage profond. De plus, l’intégration permet d’accéder en temps réel au contenu de votre entreprise (documents, courriels, calendriers, chats, réunions et contacts).

Cette combinaison de vos données et de votre contexte de travail immédiat, qu’il s’agisse de votre réunion, des courriels que vous avez échangés ou des conversations en ligne de la semaine dernière, permet d’apporter des réponses précises et contextuelles. Microsoft 365 Copilot rationalise votre flux de travail et améliore vos compétences, rendant votre vie professionnelle plus fluide, plus créative et bien plus efficace.

Une base de confiance

Microsoft Copilot a été méticuleusement conçu pour respecter les normes de sécurité, de conformité et de confidentialité. Il est intégré à l’écosystème Microsoft 365. Copilot suit donc naturellement les règles de sécurité et de confidentialité de votre organisation, qu’il s’agisse de l’authentification à deux facteurs, des limites de conformité ou des garanties de confidentialité.

Le pouvoir d’apprendre et de s’adapter

Copilot est conçu pour être en apprentissage continu. Il s’adapte et acquiert de nouvelles compétences lorsqu’il est confronté à de nouveaux domaines et processus. Par exemple, avec Viva SalesCopilot peut apprendre à se connecter aux systèmes de gestion de la relation client (CRM). Il peut recueillir des données sur les clients, telles que l’historique des interactions et des commandes, et intégrer ces informations dans vos communications.

Le talent de Copilot pour l’apprentissage continu garantit qu’il ne s’arrêtera pas à “bon” ; il visera “exceptionnel” au fur et à mesure qu’il évoluera, devenant encore plus précis et plus performant avec le temps.

Conclusion

L’avenir du travail est là, et il s’appelle Microsoft 365 Copilot. En s’appuyant sur les LLM et en les intégrant aux données de votre entreprise, Copilot transforme vos applications quotidiennes en quelque chose d’extraordinaire, débloquant ainsi de nombreuses possibilités étonnantes.

Copilot augmente votre productivité, comprend toujours le contexte, protège vos données et offre une expérience cohérente. De plus, il apprend vite et s’adapte aux besoins de votre entreprise. Avec Copilot à vos côtés, l’avenir du travail s’annonce plus intelligent et plus efficace que jamais !

En savoir plus : Pourquoi embaucher un employé en IA pour votre entreprise ?