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Les 5 meilleures bases de données vectorielles à essayer en 2024

Posted on December 15, 2023 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle

Les bases de données vectorielles, également appelées bases de données vectorisées ou magasins vectoriels, constituent une catégorie de bases de données spécialisées, conçues pour le stockage et l’extraction efficaces de vecteurs à haute dimension.

Dans le contexte des bases de données, un vecteur désigne une série organisée de valeurs numériques signifiant une position dans un espace multidimensionnel. Chaque composante du vecteur correspond à une caractéristique ou à une dimension distincte.

Ces bases de données s’avèrent particulièrement adaptées aux applications traitant des ensembles de données étendus et complexes, englobant des domaines tels que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, le traitement des images et la recherche de similarités.

Les bases de données relationnelles classiques peuvent se heurter à des difficultés lorsqu’il s’agit de gérer des données de haute dimension et d’exécuter des recherches de similarité avec une efficacité optimale. Par conséquent, les bases de données vectorielles apparaissent comme une alternative précieuse dans de tels scénarios.

Quels sont les principaux attributs des bases de données vectorielles ?

Les principales caractéristiques des bases de données vectorielles sont les suivantes

Stockage optimisé des vecteurs

Les bases de données vectorielles sont optimisées pour le stockage et l’extraction de vecteurs à haute dimension, et mettent souvent en œuvre des structures de données et des algorithmes spécialisés.

Recherche de similarité efficace

Ces bases de données excellent dans la recherche de similarités, permettant aux utilisateurs de localiser des vecteurs proches ou similaires à un vecteur d’interrogation fourni, sur la base de mesures prédéfinies telles que la similarité en cosinus ou la distance euclidienne.

Évolutivité

Les bases de données vectorielles sont conçues pour s’adapter horizontalement, facilitant ainsi le traitement efficace de volumes de données et de requêtes importants en répartissant la charge de calcul sur plusieurs nœuds.

Prise en charge des emboîtements

Les bases de données vectorielles, fréquemment utilisées pour stocker les vecteurs générés par les modèles d’apprentissage automatique, jouent un rôle crucial dans la représentation des données au sein d’un espace continu et dense. De tels enchâssements trouvent des applications courantes dans des tâches telles que le traitement du langage naturel et l’analyse d’images.

Traitement en temps réel

De nombreuses bases de données vectorielles sont optimisées pour un traitement en temps réel ou quasi réel, ce qui les rend bien adaptées aux applications nécessitant des réponses rapides et des performances à faible latence.

Qu’est-ce qu’une base de données vectorielle ?

Une base de données vectorielle est une base de données spécialisée conçue pour stocker des données sous forme de vecteurs multidimensionnels représentant divers attributs ou qualités. Chaque information, qu’il s’agisse de mots, d’images, de sons ou de vidéos, est transformée en ce que l’on appelle des vecteurs.

Toutes les informations sont transformées en ces vecteurs à l’aide de méthodes telles que les modèles d’apprentissage automatique, les enchâssements de mots ou les techniques d’extraction de caractéristiques.

Le principal avantage de cette base de données réside dans sa capacité à localiser et à extraire rapidement et précisément des données sur la base de la proximité ou de la similarité des vecteurs.

Cette approche permet des recherches basées sur la pertinence sémantique ou contextuelle plutôt que sur des correspondances précises ou des critères spécifiques, comme c’est le cas dans les bases de données traditionnelles.

Disons que vous cherchez quelque chose. Avec une base de données vectorielle, vous pouvez

Trouvez des chansons dont la mélodie ou le rythme sont similaires.
Découvrez des articles qui traitent d’idées ou de thèmes similaires.
Repérez les gadgets qui semblent similaires en fonction de leurs caractéristiques et des commentaires qu’ils suscitent.

Comment fonctionnent les bases de données vectorielles ?

Imaginez les bases de données traditionnelles comme des tables qui stockent proprement des éléments simples tels que des mots ou des nombres.

Les bases de données vectorielles sont des systèmes super intelligents qui traitent des informations complexes appelées vecteurs à l’aide de méthodes de recherche uniques.

Contrairement aux bases de données classiques qui recherchent des correspondances exactes, les bases de données vectorielles adoptent une approche différente. Il s’agit de trouver la correspondance la plus proche en utilisant des mesures spéciales de similarité.

Ces bases de données s’appuient sur une technique de recherche fascinante appelée recherche par approximation des plus proches voisins (ANN).

Le secret du fonctionnement de ces bases de données réside dans ce que l’on appelle les “embeddings”.

Imaginez des données non structurées telles que du texte, des images ou du son – elles ne peuvent pas être rangées dans des tableaux.

Ainsi, pour donner un sens à ces données dans le cadre de l’IA ou de l’apprentissage automatique, elles sont transformées en représentations basées sur des nombres à l’aide d’encastrements.

Des réseaux neuronaux spéciaux se chargent de ce processus d’intégration. Par exemple, les encastrements de mots convertissent les mots en vecteurs de manière à ce que les mots similaires se retrouvent plus près les uns des autres dans l’espace vectoriel.

Cette transformation agit comme un traducteur magique, permettant aux algorithmes de comprendre les liens et les similitudes entre différents éléments.

Les embeddings sont donc une sorte de traducteur qui transforme les données non numériques en un langage que les modèles d’apprentissage automatique peuvent comprendre.

Cette transformation permet à ces modèles de repérer plus efficacement les schémas et les liens dans les données.

Quelles sont les meilleures bases de données vectorielles pour 2024 ?

Nous avons préparé une liste des 5 meilleures bases de données vectorielles pour 2024 :

1. Pomme de pin

Tout d’abord, pinecone n’est pas un logiciel libre.

Il s’agit d’une base de données vectorielles basée sur le cloud, gérée par les utilisateurs via une API simple, ne nécessitant aucune infrastructure.

Pinecone permet aux utilisateurs d’initier, de gérer et d’améliorer leurs solutions d’IA sans avoir à s’occuper de la maintenance de l’infrastructure, des services de surveillance ou de la résolution des problèmes liés aux algorithmes.

Cette solution traite rapidement les données et permet aux utilisateurs d’utiliser des filtres de métadonnées et de prendre en charge des index peu denses, ce qui garantit des résultats précis et rapides pour diverses exigences de recherche.

Ses principales caractéristiques sont les suivantes

Identification des doublons.

Suivi des classements.
Effectuer des recherches de données.
Classer les données.
Élimination des doublons.

Pour en savoir plus sur Pinecone, consultez le tutoriel “
Maîtriser les bases de données vectorielles avec Pinecone”
par Moez Ali, disponible sur Data Camp.

2. Chroma

Chroma est une base de données d’intégration à code source ouvert conçue pour simplifier le développement d’applications LLM (Large Language Model).

Son objectif principal est de faciliter l’intégration des connaissances, des faits et des compétences pour les gestionnaires de la formation continue.

Notre exploration de Chroma DB met en évidence sa capacité à traiter sans effort des documents textuels, à transformer du texte en enchâssements et à effectuer des recherches de similarité.

Caractéristiques principales :

Équipé de diverses fonctionnalités telles que les requêtes, le filtrage, les estimations de densité, etc.
Prise en charge de LangChain (Python et JavaScript) et de LlamaIndex.
Utilise la même API que celle qui fonctionne dans les ordinateurs portables Python et s’adapte efficacement au cluster de production.

En savoir plus : Qu’est-ce que le cadre de l’API RAG et les LLM ?

3. Weaviate

Contrairement à Pinecone, Weaviate est une base de données vectorielle open-source qui simplifie le stockage des objets de données et des embeddings vectoriels de vos modèles ML préférés.

Cet outil polyvalent permet de gérer des milliards d’objets de données en toute transparence.

Il effectue rapidement une recherche 10-NN (10-Nearest Neighbors) en quelques millisecondes sur des millions d’éléments.

Les ingénieurs le trouvent utile pour la vectorisation des données lors de l’importation ou de la fourniture de leurs vecteurs, et les systèmes d’artisanat pour des tâches telles que l’extraction de questions-réponses, le résumé et la catégorisation.

Caractéristiques principales :

Modules intégrés pour les recherches pilotées par l’IA, la fonctionnalité de questions-réponses, la fusion de LLM avec vos données et la catégorisation automatisée.
Capacités CRUD (création, lecture, mise à jour, suppression) complètes.
Cloud-native, distribué, capable de s’adapter à l’évolution des charges de travail et compatible avec Kubernetes pour un fonctionnement transparent.
Facilite la transition des modèles ML vers les MLOps en utilisant cette base de données.

4. Qdrant

Qdrant est une base de données vectorielles qui permet d’effectuer facilement des recherches de similitudes vectorielles.

Il fonctionne par l’intermédiaire d’un service API, facilitant la recherche des vecteurs à haute dimension les plus étroitement liés.

L’utilisation de Qdrant permet de transformer les encodeurs de réseaux neuronaux en applications robustes pour diverses tâches telles que l’appariement, la recherche et la formulation de recommandations. Les principales caractéristiques de Qdrant sont les suivantes

API flexible: Fournit les spécifications de l’OpenAPI v3 ainsi que des clients prédéfinis pour de nombreux langages de programmation.
Rapidité et précision : Mise en œuvre d’un algorithme HNSW personnalisé pour des recherches rapides et précises.
Filtrage avancé : Permet de filtrer les résultats en fonction des charges utiles vectorielles associées, ce qui améliore la précision des résultats.
Support de données diverses: Prise en charge de divers types de données, y compris les chaînes de caractères, les plages numériques, les géolocalisations, etc.
Évolutivité: Conception “cloud-native” avec des capacités d’évolution horizontale pour gérer des charges de données croissantes.
Efficacité: Développé en Rust, il optimise l’utilisation des ressources grâce à une planification dynamique des requêtes pour une meilleure efficacité.

5. Faiss

Source ouverte: Oui

Étoiles GitHub: 23k

Développé par Facebook AI Research, Faiss est une bibliothèque open-source qui résout le problème de la recherche et du regroupement rapides et denses de similarités vectorielles.

Il fournit des méthodes de recherche dans des ensembles de vecteurs de différentes tailles, y compris ceux qui peuvent dépasser les capacités de la mémoire vive.

Faiss propose également un code d’évaluation et une aide à l’ajustement des paramètres.

Caractéristiques principales :

Récupère non seulement le voisin le plus proche, mais aussi les deuxième, troisième et k-ième voisins les plus proches.
Permet la recherche simultanée de plusieurs vecteurs, sans se limiter à un seul.
Utilise la recherche du plus grand produit intérieur au lieu de la recherche minimale.
Prend en charge d’autres distances comme L1, Linf, etc.
Renvoie tous les éléments situés dans un rayon spécifié autour de l’emplacement de la requête.
Permet d’enregistrer l’index sur le disque au lieu de le stocker en RAM.

Faiss est un outil puissant pour accélérer les recherches de similarités vectorielles denses, offrant une gamme de fonctionnalités et d’optimisations pour des opérations de recherche efficaces et efficientes.

Conclusion

À l’heure où les données sont au cœur de l’actualité, les progrès croissants de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique mettent en évidence le rôle crucial joué par les bases de données vectorielles.

Leur capacité exceptionnelle à stocker, explorer et interpréter des vecteurs de données multidimensionnels fait désormais partie intégrante d’un éventail d’applications alimentées par l’IA.

Des moteurs de recommandation à l’analyse génomique, ces bases de données sont des outils fondamentaux qui stimulent l’innovation et l’efficacité dans divers domaines.

Questions fréquemment posées

1. Quelles sont les principales caractéristiques que je dois rechercher dans les bases de données vectorielles ?

Lorsque vous envisagez d’utiliser une base de données vectorielle, donnez la priorité à des caractéristiques telles que

Capacités de recherche efficaces
Évolutivité et performance
Flexibilité des types de données
Options de filtrage avancées
API et support d’intégration

2. En quoi les bases de données vectorielles diffèrent-elles des bases de données traditionnelles ?

Les bases de données vectorielles se distinguent des bases de données traditionnelles par leur approche spécialisée de la gestion et du traitement des données. Voici en quoi ils diffèrent :

Structure des données: Les bases de données traditionnelles organisent les données en lignes et en colonnes, tandis que les bases de données vectorielles se concentrent sur le stockage et la manipulation de vecteurs à haute dimension, particulièrement adaptés aux données complexes telles que les images, le texte et les encastrements.
Mécanismes de recherche : Les bases de données traditionnelles utilisent principalement des correspondances exactes ou des critères définis pour les recherches, tandis que les bases de données vectorielles utilisent des recherches basées sur la similarité, ce qui permet d’obtenir des résultats plus pertinents sur le plan contextuel.
Fonctionnalité spécialisée : Les bases de données vectorielles offrent des fonctionnalités uniques telles que la recherche du plus proche voisin, la recherche par plage et le traitement efficace des données multidimensionnelles, répondant ainsi aux exigences des applications basées sur l’intelligence artificielle.
Performance et évolutivité : Les bases de données vectorielles sont optimisées pour traiter efficacement les données à haute dimension, ce qui permet d’effectuer des recherches plus rapides et de gérer de grands volumes de données par rapport aux bases de données traditionnelles.

Comprendre ces différences peut aider à choisir le bon type de base de données en fonction de la nature des données et des applications prévues.

20 Plus grandes mises à jour d’outils et de modèles d’IA en 2023 [With Features]

Posted on November 23, 2023 by Oriol Zertuche - Croissance des entreprises, Entreprises, Intégration, Intelligence artificielle, Intelligence économique, Outils d'IA, Productivité

Biggest AI Tool and Model Updates in 2023 [With Features]

Le marché de l’IA a connu une croissance de
38%
en 2023, et l’une des principales raisons est le grand nombre de modèles et d’outils d’IA introduits par les grandes marques !

Mais pourquoi les entreprises lancent-elles des modèles et des outils d’IA pour les entreprises ?

PWC

explique comment l’IA peut augmenter le potentiel des employés de 40 % d’ici 2025 !

Consultez le graphique ci-dessous pour connaître les projections de revenus d’une année sur l’autre sur le marché de l’IA (2018-2025) -…

Avec un total de
14 700 startups aux États-Unis
rien qu’aux États-Unis en mars 2023, le potentiel commercial de l’IA est sans aucun doute énorme !

Qu’est-ce que les grands modèles linguistiques (LLM) dans l’IA ?

Les grands modèles de langage (LLM) sont des outils d’intelligence artificielle avancés conçus pour simuler une intelligence de type humain grâce à la compréhension et à la génération de langage. Ces modèles fonctionnent en analysant statistiquement de nombreuses données afin d’apprendre comment les mots et les phrases sont interconnectés.

En tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, les LLM sont capables d’accomplir toute une série de tâches, notamment de créer des textes, de les classer, de répondre à des questions dans le cadre d’un dialogue et de traduire des langues.

Leur désignation “large” provient des ensembles de données substantiels sur lesquels ils ont été formés. Les LLM reposent sur l’apprentissage automatique, en particulier sur un réseau neuronal connu sous le nom de modèle de transformateur. Cela leur permet de traiter efficacement diverses tâches de traitement du langage naturel (NLP), démontrant ainsi leur polyvalence dans la compréhension et la manipulation du langage.

En savoir plus :

RAG (Retrieval-Augmented Generation) vs LLMs ?

Quels sont les meilleurs LLM à code source ouvert en 2023 ?

À partir de septembre 2023, le
Falcon 180B
s’est imposé comme le meilleur modèle linguistique pré-entraîné du Hugging Face Open LLM Leaderboard, obtenant ainsi le meilleur classement en termes de performances.

Passons en revue les 7 principaux modèles d’IA en 2023 –

1. Falcon LLM

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

Falcon LLM
est un puissant modèle linguistique pré-entraîné Open Large Language Model qui a redéfini les capacités de traitement du langage par l’IA.

Le modèle comporte 180 milliards de paramètres et a été entraîné sur 3,5 billions de jetons. Il peut être utilisé à des fins commerciales ou de recherche.

En juin 2023, Falcon LLM est arrivé en tête du classement des LLM ouverts de HuggingFace, ce qui lui a valu le titre de “roi des LLM open-source”.

Caractéristiques du Falcon LLM :

Bonne performance dans les tests de raisonnement, de compétence, de codage et de connaissances.
FlashAttention et attention multi-requête pour une inférence plus rapide et une meilleure évolutivité.
Permet une utilisation commerciale sans obligation de redevance ni restriction.
L’utilisation de la plateforme est gratuite.

2. Lama 2

Meta a publié
Llama 2
une source de données en ligne pré-entraînée disponible gratuitement. Llama 2 est la deuxième version de Llama, dont la longueur du contexte a été doublée et dont l’entraînement est supérieur de 40 % à celui de son prédécesseur.

Llama 2 propose également un guide d’utilisation responsable qui aide l’utilisateur à comprendre les meilleures pratiques et l’évaluation de la sécurité.

Llama 2 Caractéristiques :

Llama 2 est disponible gratuitement pour la recherche et l’utilisation commerciale.
Inclut les poids du modèle et le code de départ pour les versions pré-entraînées et les versions affinées pour la conversation.
Accessible par l’intermédiaire de divers fournisseurs, notamment Amazon Web Services (AWS) et Hugging Face.
met en œuvre une politique d’utilisation acceptable afin de garantir une utilisation éthique et responsable.

3. Claude 2.0 et 2.1

Claude 2 est un modèle linguistique avancé développé par Anthropic. Le modèle se targue de performances améliorées, de réponses plus longues et d’une accessibilité par le biais d’une API et d’un nouveau site web bêta orienté vers le public, claude.ai.

Après ChatGPT, ce modèle offre une fenêtre contextuelle plus large et est considéré comme l’un des chatbots les plus efficaces.

Claude 2 Caractéristiques :

Amélioration des performances par rapport à son prédécesseur, avec des réponses plus longues.
Permet aux utilisateurs d’interagir avec Claude 2 par le biais d’un accès à l’API et d’un nouveau site Web bêta, claude.ai, destiné au public.
Démontre une mémoire plus longue que les modèles précédents.
Utilise des techniques de sécurité et des équipes rouges pour limiter les sorties offensives ou dangereuses.

Version gratuite : Disponible
Prix : 20 $/mois

Le modèle
modèle Claude 2.1
introduite le 21 novembre 2023 apporte des améliorations notables pour les applications d’entreprise. Il comporte une fenêtre contextuelle de pointe de 200 000 jetons, réduit considérablement les cas d’hallucination du modèle, améliore les messages-guides du système et introduit une nouvelle fonction bêta axée sur l’utilisation de l’outil.

Claude 2.1 apporte non seulement des avancées dans les capacités clés pour les entreprises, mais il double également la quantité d’informations pouvant être communiquées au système avec une nouvelle limite de 200 000 jetons.

Cela équivaut à environ 150 000 mots ou plus de 500 pages de contenu. Les utilisateurs ont désormais la possibilité de télécharger une documentation technique importante, y compris des bases de code complètes, des états financiers détaillés tels que les formulaires S-1, ou de longues œuvres littéraires telles que “L’Iliade” ou “L’Odyssée”.

Grâce à la capacité de traiter et d’interagir avec de grands volumes de contenu ou de données, Claude peut résumer efficacement des informations, mener des sessions de questions-réponses, prévoir des tendances, comparer et opposer plusieurs documents, entre autres fonctionnalités.

Claude 2.1 Caractéristiques :

Diminution de 2x des taux d’hallucinations
Utilisation de l’outil API
Une meilleure expérience pour les développeurs

Prix : A CONFIRMER

4. MPT-7B

MPT-7B est l’acronyme de MosaicML Pretrained Transformer, formé à partir de zéro sur 1 trillion de tokens de textes et de codes. Comme le GPT, le MPT fonctionne également sur les transformateurs à décodeur seul, mais avec quelques améliorations.

Pour un coût de 200 000 dollars,
MPT-7B
a été formé sur la plateforme MosaicML en 9,5 jours sans aucune intervention humaine.

Caractéristiques :

Génère des dialogues pour diverses tâches conversationnelles.
Bien équipé pour des interactions multi-tours fluides et engageantes.
Comprend la préparation des données, la formation, la mise au point et le déploiement.
Capable de traiter des entrées extrêmement longues sans perdre le contexte.
Disponible gratuitement.

5. CodeLIama

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)
Code Llama est un grand modèle de langage (LLM) spécialement conçu pour générer et discuter du code basé sur des invites textuelles. Il représente l’état de l’art parmi les LLM publiquement disponibles pour les tâches de codage.

Selon le blog d’information de
le blog d’information de Meta
Code Llama vise à soutenir l’évaluation de modèles ouverts, en permettant à la communauté d’évaluer les capacités, d’identifier les problèmes et de corriger les vulnérabilités.

CodeLIama Caractéristiques :

Abaisse la barrière d’entrée pour les apprenants en codage.
Il s’agit d’un outil de productivité et d’éducation pour l’écriture de logiciels robustes et bien documentés.
Compatible avec les langages de programmation les plus courants, notamment Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash, etc.
Trois tailles sont disponibles avec 7B, 13B et 34B paramètres, chacune entraînée avec 500B tokens de code et de données liées au code.
Peut être déployé à coût nul.

6. Modèle Mistral-7B AI

Mistral 7B est un grand modèle linguistique développé par l’équipe Mistral AI. Il s’agit d’un modèle linguistique comportant 7,3 milliards de paramètres, ce qui indique sa capacité à comprendre et à générer des modèles linguistiques complexes.

En outre, le Mistral -7B prétend être le
meilleur modèle 7B de tous les temps
Il surpasse Llama 2 13B sur plusieurs critères de référence, ce qui prouve son efficacité dans l’apprentissage des langues.

Mistral-7B Caractéristiques :

Utilise l’attention aux requêtes groupées (GQA) pour une inférence plus rapide, améliorant ainsi l’efficacité du traitement des requêtes.
Implémente l’attention à fenêtre glissante (SWA) pour traiter des séquences plus longues à un coût de calcul réduit.
Il est facile d’effectuer des réglages précis pour diverses tâches, ce qui démontre l’adaptabilité à différentes applications.
Utilisation gratuite.

7. ChatGLM2-6B

ChatGLM2-6B
ChatGLM2-6B est la deuxième version du modèle de chat bilingue (chinois-anglais) open-source ChatGLM-6B. Il a été développé par des chercheurs de l’université de Tsinghua, en Chine, en réponse à la demande d’alternatives légères à ChatGPT.

ChatGLM2-6B Caractéristiques :

Entraîné sur plus de 1 000 milliards d’éléments en anglais et en chinois.
Pré-entraîné sur plus de 1,4 trillion de tokens pour une meilleure compréhension de la langue.
Prise en charge de contextes plus longs, étendus de 2K à 32K.
Surpasse les modèles concurrents de taille similaire sur divers ensembles de données (MMLU, CEval, BBH).

Version gratuite : Disponible
Prix : Sur demande

Que sont les outils d’IA ?

Les outils d’IA sont des applications logicielles qui utilisent des algorithmes d’intelligence artificielle pour effectuer des tâches spécifiques et résoudre des problèmes complexes. Ces outils trouvent des applications dans divers secteurs, tels que les soins de santé, la finance, le marketing et l’éducation, où ils automatisent des tâches, analysent des données et facilitent la prise de décision.

Les avantages des outils d’IA comprennent l’efficacité dans la rationalisation des processus, le gain de temps, la réduction des biais et l’automatisation des tâches répétitives.

Cependant, des défis tels que la mise en œuvre coûteuse, le déplacement potentiel d’emplois et le manque de capacités émotionnelles et créatives sont notables. Pour atténuer ces inconvénients, il est essentiel de choisir les bons outils d’IA.

Quels sont les meilleurs outils d’IA en 2023 ?

Une sélection réfléchie et une mise en œuvre stratégique des outils d’IA peuvent réduire les coûts en se concentrant sur ceux qui offrent le plus de valeur pour des besoins spécifiques. Une sélection et une intégration judicieuses des outils d’IA peuvent aider votre entreprise à exploiter les avantages de ces outils tout en minimisant les difficultés, ce qui se traduit par une utilisation plus équilibrée et plus efficace de la technologie.

Voici les 13 principaux outils d’IA en 2023 –

1. Ouvrir le Chat GPT de l’IA

Chat GPT est un modèle d’IA de traitement du langage naturel qui produit des réponses conversationnelles semblables à celles des humains. Il peut répondre à une question simple comme “Comment faire cuire un gâteau ?” ou écrire des codes avancés. Il peut générer des essais, des messages sur les médias sociaux, des courriels, du code, etc.

Vous pouvez utiliser ce robot pour apprendre de nouveaux concepts de la manière la plus simple qui soit.

Ce chatbot d’IA a été créé et lancé par Open AI, une société de recherche et d’artifice, en novembre 2022 et a rapidement fait sensation parmi les net-citoyens.

Caractéristiques :

L’IA semble être un chatbot, ce qui la rend conviviale.
Il dispose de connaissances sur un large éventail de sujets.
Il est multilingue et propose plus de 50 langues.
Sa version GPT 3 est gratuite.

Version gratuite : Disponible

Prix :

Chat GPT-3 : Gratuit
Chat GPT Plus : 20$/mois

Rahul Shyokand

Co-fondateur de

Wilyer :

Nous avons récemment utilisé ChatGPT pour mettre en œuvre la fonctionnalité de notre application Android la plus demandée par les entreprises clientes. Nous devions développer cette fonctionnalité afin d’être un SaaS pertinent pour nos clients. Grâce à ChatGPT, nous avons pu commander une fonction JAVA mathématique et logique complexe qui répondait précisément à nos exigences. En moins d’une semaine, nous avons pu fournir la fonctionnalité à nos clients Entreprise en modifiant et en adaptant le code JAVA. Nous avons immédiatement enregistré une augmentation de 25 à 30 % de nos abonnements et revenus SaaS B2B lorsque nous avons lancé cette fonctionnalité.

2. GPT-4 Turbo 128K Contexte

GPT-4 Turbo 128K Contexte
est une version améliorée et avancée de GPT 3.5. Avec une fenêtre contextuelle de 128K, vous pouvez obtenir beaucoup plus de données personnalisées pour vos applications en utilisant des techniques telles que RAG (Retrieval Augmented Generation).

Caractéristiques :

Fournit des appels fonctionnels améliorés basés sur des entrées en langage naturel de l’utilisateur.
Interopère avec les systèmes logiciels utilisant le mode JSON.
Offre des résultats reproductibles à l’aide du paramètre Seed.
Prolonge de dix-neuf mois la date limite d’acquisition des connaissances, soit jusqu’en avril 2023.

Version gratuite : Non disponible
Prix :

Entrée : 0,01 $/1000 jetons
Sortie : 0,3 $/1000 jetons

3. Chat GPT4 Vision

Open AI a lancé le projet Multimodal
GPT-4 Vision
en mars 2023. Cette version est l’une des plus instrumentales de Chat GPT puisqu’elle peut traiter différents types de formats textuels et visuels. Le GPT-4 dispose de capacités avancées en matière d’images et de voix-off, ce qui permet de débloquer de nombreuses innovations et de nombreux cas d’utilisation.

L’IA générative de ChatGPT-4 est entraînée avec 100 billions de paramètres, soit 500 fois plus que la version ChatGPT-3.

Caractéristiques :

Comprend les données visuelles telles que les photographies, les documents, les notes manuscrites et les captures d’écran.
Détecte et analyse des objets et des figures sur la base de visuels téléchargés en entrée.
Permet l’analyse de données sous forme de graphiques, de diagrammes, etc.
Modèle 3x rentable
Renvoie 4096 jetons de sortie

Version gratuite : Non disponible
Tarification : Payez pour ce que vous utilisez Modèle

4. GPT 3.5 Turbo Instruct

GPT 3.5 Turbo Instruct a été publiée pour atténuer les problèmes récurrents de la version GPT-3. Il s’agit notamment d’informations inexactes, de faits périmés, etc.

La version 3.5 a donc été spécialement conçue pour produire des réponses logiques, contextuellement correctes et directes aux requêtes des utilisateurs.

Caractéristiques :

Comprend et exécute efficacement les instructions.
Produire des textes plus concis et plus précis en utilisant peu de mots.
Offre des réponses plus rapides et plus précises, adaptées aux besoins de l’utilisateur.
L’accent est mis sur les capacités de raisonnement mental plutôt que sur la mémorisation.

Version gratuite : Non disponible
Prix :

Entrée : 0,0015 $/1000 jetons
Sortie : 0,0020 $/1000 jetons

5. Outil d’intelligence artificielle Microsoft Copilot

Copilote 365 est un outil d’intelligence artificielle à part entière qui fonctionne avec Microsoft Office. Grâce à cette IA, vous pouvez créer des documents, lire, résumer et répondre à des courriels, générer des présentations, etc. Il est spécialement conçu pour augmenter la productivité des employés et rationaliser le flux de travail.

Caractéristiques :

Résume les documents et les courriels à longue chaîne.
Élaborer et résumer des présentations.
Analyse des feuilles Excel et crée des graphiques pour présenter les données.
Nettoyer plus rapidement la boîte de réception Outlook.
Rédigez des courriels sur la base des informations fournies.

Version gratuite : Essai gratuit pendant 30 jours

Prix : 30$/mois

6. L’assistant d’IA générative de SAP : Joule

Joule est un assistant
assistant IA génératif de SAP
qui est intégré dans les applications SAP, notamment dans les domaines des ressources humaines, de la finance, de la chaîne logistique, de l’approvisionnement et de l’expérience client.

Grâce à cette technologie d’IA, vous pouvez obtenir des réponses rapides et des informations pertinentes chaque fois que vous en avez besoin, ce qui vous permet de prendre des décisions plus rapides sans aucun retard.

Caractéristiques :

Aider à comprendre et à améliorer les performances des ventes, identifier les problèmes et proposer des solutions.
Fournir en continu de nouveaux scénarios pour toutes les solutions SAP.
Aide les RH en générant des descriptions de postes impartiales et des questions d’entretien pertinentes.
Transforme l’expérience de l’utilisateur SAP en fournissant des réponses intelligentes basées sur des requêtes en langage simple.

Version gratuite : Disponible

Prix : Sur demande

7. AI Studio de Meta

AI Studio de Meta est conçu dans le but d’améliorer la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Elle permet aux entreprises de créer des chatbots d’IA personnalisés pour interagir avec les clients en utilisant des services de messagerie sur différentes plateformes, notamment Instagram, Facebook et Messenger.

Le principal scénario d’utilisation d’AI Studio est le secteur du commerce électronique et de l’assistance à la clientèle.

Caractéristiques :

Résume les documents et les courriels à longue chaîne.
Élaborer et résumer des présentations.
Analyse des feuilles Excel et crée des graphiques pour présenter les données.
Nettoyer plus rapidement la boîte de réception Outlook.
Rédigez des courriels sur la base des informations fournies.

Version gratuite : 30 jours d’essai gratuit

Prix : 30$/mois

8. L’outil d’IA d’EY

Un outil d'intelligence artificielle met à jour les grands modèles linguistiques (LLM)

EY AI intègre les capacités humaines à l’intelligence artificielle (IA) afin de faciliter l’adoption confiante et responsable de l’IA par les organisations. Il s’appuie sur la vaste expérience commerciale d’EY, son expertise sectorielle et ses plateformes technologiques avancées pour fournir des solutions transformatrices.

Caractéristiques :

Utiliser l’expérience acquise dans divers domaines pour fournir des solutions et des informations en matière d’IA adaptées aux besoins spécifiques de l’entreprise.
Veille à l’intégration transparente des capacités d’IA de pointe dans des solutions complètes par l’intermédiaire d’EY Fabric.
Embarque des capacités d’IA à la vitesse et à l’échelle grâce à EY Fabric.

Version gratuite : Gratuit pour les employés d’EY

Prix : Sur demande

9. L’outil d’IA générative d’Amazon pour les vendeurs

Amazon a récemment lancé un service d’intelligence artificielle pour les vendeurs d’Amazon.
L’IA pour les vendeurs d’Amazon
qui les aident dans plusieurs fonctions liées aux produits. Il simplifie la rédaction des titres de produits, des puces, des descriptions, des détails de la liste, etc.

Cette IA vise à créer des listes de haute qualité et des informations sur les produits attrayantes pour les vendeurs en un minimum de temps et d’efforts.

Caractéristiques :

Il produit des titres, des puces et des descriptions de produits convaincants à l’intention des vendeurs.
Identifier les goulots d’étranglement des produits à l’aide d’une surveillance automatisée.
Génère des chatbots automatisés pour améliorer la satisfaction des clients.
Génère des modèles de prédiction de bout en bout en utilisant des séries temporelles et des types de données.

Version gratuite : Essai gratuit disponible

Prix : Sur demande

10. L’outil d’IA générative d’Adobe pour les concepteurs

L’IA générative d’Adobe pour les designers vise à améliorer le processus créatif des designers. Grâce à cet outil, vous pouvez générer des graphiques en quelques secondes à l’aide d’invites, développer des images, déplacer des éléments dans des images, etc.

L’IA vise à développer et à soutenir la créativité naturelle des concepteurs en leur permettant de déplacer, d’ajouter, de remplacer ou de supprimer n’importe quel élément de l’image.

Caractéristiques :

Convertir les messages textes en images.
Offre un pinceau pour enlever des objets ou en peindre de nouveaux.
Permet d’obtenir des effets de texte uniques.
Convertir des éléments 3D en images.
Déplace les objets dans l’image.

Version gratuite : Disponible

Prix : 4,99 $/mois

11. L’outil d’IA “Creative Guidance” de Google

Google a lancé un nouveau produit d’IA pour l’optimisation des publicités dans le cadre de l’option Video Analytics, appelé
Creative Guidance AI
. Cet outil analysera vos vidéos publicitaires et vous proposera des commentaires pertinents basés sur les meilleures pratiques et les exigences de Google.

En outre, il ne crée pas de vidéo à votre place, mais fournit des informations précieuses pour optimiser la vidéo existante.

Caractéristiques :

Vérifiez si le logo de la marque apparaît dans les 5 secondes de la vidéo.
Analyser la durée des vidéos en fonction des objectifs marketing.
Scanne les voix-off de haute qualité.
Analyse du rapport hauteur/largeur de la vidéo.

Version gratuite : Gratuit

Prix : Sur demande

12. Grok : l’outil d’IA générative de la prochaine génération

Grok AI est un grand module linguistique développé par xAI, la startup d’Elon Musk spécialisée dans l’IA. L’outil est entraîné avec 33 milliards de paramètres, ce qui est comparable à LLaMA 2 de Meta avec 70 milliards de paramètres.

En effet, selon
The Indian Express
Gork-1 est plus performant que Clause 2 et GPT 3.5, mais pas que GPT 4.

Caractéristiques :

Extrait des informations en temps réel de la plateforme X (anciennement Twitter).
Incorpore l’humour et le sarcasme dans sa réponse aux interactions de stimulation,
Capable de répondre à des “questions épicées” que beaucoup d’IA rejettent.

Version gratuite : Essai gratuit pendant 30 jours

Prix : 16 $/mois

En quête de productivité ? Voici 10 outils d’IA uniques que vous devriez connaître !

Grands modèles de langage (LLM) et outils d’IA : Quelle est la différence ?

Bien que les LLM constituent un sous-ensemble spécialisé de l’IA générative, tous les outils d’IA générative ne sont pas construits sur des cadres LLM. L’IA générative englobe un éventail plus large de technologies d’IA capables de créer un contenu original sous diverses formes, qu’il s’agisse de texte, d’images, de musique ou autre. Ces outils s’appuient sur des modèles d’IA sous-jacents, y compris des LLM, pour générer ce contenu.

Les LLM, quant à eux, sont spécifiquement conçus pour les tâches linguistiques. Ils utilisent l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux pour exceller dans la compréhension, l’interprétation et la génération de textes de type humain. Ils se concentrent principalement sur le traitement du langage, ce qui les rend aptes à effectuer des tâches telles que la génération de texte, la traduction et la réponse aux questions.

La différence essentielle réside dans leur portée et leur application : L’IA générative est une catégorie générale pour toute IA qui crée un contenu original dans plusieurs domaines, tandis que les LLM sont un type d’IA générative spécialisé dans les tâches liées à la langue. Cette distinction est essentielle pour comprendre leurs rôles et capacités respectifs dans le paysage de l’IA.

David Watkins
Directeur de la gestion des produits chez
Ethos
–

Chez EthOS, notre expérience de l’intégration d’Al dans notre plateforme a été transformatrice. Grâce à l’analyse des sentiments et des tonalités d’IBM Watson, nous pouvons rapidement recueillir les sentiments et les émotions des clients sur les nouvelles conceptions de sites Web, les tests de produits à domicile et de nombreuses autres études qualitatives.

13. Essayez Cody, simplifiez les affaires !

Cody est une solution accessible, sans code, pour créer des chatbots utilisant les modèles GPT avancés d’OpenAI, en particulier 3.5 turbo et 4. Cet outil est conçu pour être facile à utiliser et ne nécessite aucune compétence technique, ce qui le rend adapté à un large éventail d’utilisateurs. Il suffit d’introduire vos données dans Cody, qui gère efficacement le reste, pour vous garantir une expérience sans tracas.

Cody se distingue par son indépendance vis-à-vis des versions de modèles spécifiques, ce qui permet aux utilisateurs de rester au courant des dernières mises à jour du LLM sans avoir à réapprendre à leurs robots. Il intègre également une base de connaissances personnalisable, qui évolue en permanence pour améliorer ses capacités.

Idéal pour le prototypage au sein des entreprises, Cody montre le potentiel des modèles GPT sans la complexité de la construction d’un modèle d’IA à partir de zéro. Bien qu’il soit capable d’utiliser les données de votre entreprise sous différents formats pour la formation personnalisée des modèles, il est recommandé d’utiliser des données non sensibles, accessibles au public, afin de préserver la confidentialité et l’intégrité.

Pour les entreprises à la recherche d’un écosystème GPT robuste, Cody propose des solutions de niveau professionnel. Son API AI facilite l’intégration transparente dans différentes applications et services, offrant des fonctionnalités telles que la gestion des robots, l’envoi de messages et le suivi des conversations.

De plus, Cody peut être intégré à des plateformes telles que
Slack
,
Discord
et
Zapier
et permet de
partager votre bot avec d’autres
. Il offre une série d’options de personnalisation, notamment la sélection du modèle, la personnalité du bot, le niveau de confiance et la référence à la source de données, ce qui vous permet de créer un chatbot qui répond à vos besoins spécifiques.

Le mélange de convivialité et d’options de personnalisation de Cody en fait un excellent choix pour les entreprises qui souhaitent tirer parti de la technologie GPT sans se lancer dans le développement d’un modèle d’IA complexe.

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