Quelques définitions
LLM : les LLM sont des intelligences artificielles qui traitent uniquement du texte, sans compréhension native des images ou du son, et nécessitent une interface supplémentaire pour permettre une interaction utilisateur efficace.
Interface Conversationnelle : une interface de type chat, comme celle de ChatGPT, permet de structurer l’interaction avec le modèle, en définissant des règles pour simuler une conversation cohérente et interactive avec l’utilisateur.
Shadow AI : désigne l’utilisation d’outils, d’applications ou de services d’intelligence artificielle par les employés d’une organisation sans l’approbation, la connaissance ou la supervision du service informatique (DSI) ou de la direction.
L’IA met en lumière quatre avantages clés : l’amélioration de la productivité par l’automatisation des tâches répétitives, le soutien à la montée en compétence des collaborateurs via un mentorat numérique, et l’optimisation de l’expérience utilisateur.
L'IA, un plus
L'IA et ses limites
L’Intelligence Artificielle présente des limites importantes nécessitant une attention particulière.
Premièrement, sa fiabilité : l’IA reposant sur le probabilisme, elle n’offre pas de véracité absolue dans ses réponses, imposant ainsi une vigilance constante.
Deuxièmement, les enjeux de sécurité sont majeurs, notamment les risques de fuite de données et de confidentialité.
Troisièmement, il faut considérer l’impact environnemental de l’IA, dû à sa forte consommation énergétique nécessaire à l’entraînement et à l’utilisation des modèles.
Enfin, l’usage non encadré (appelé Shadow AI) pose des défis organisationnels.
Le choix de l’IA repose sur un arbitrage entre facilité d’intégration et maîtrise des données.
Les solutions sur étagère comme ChatGPT sont simples, régulièrement mises à jour et rapides à déployer, mais impliquent une personnalisation limitée et une forte dépendance à l’éditeur, notamment pour la gestion des données.
À l’inverse, l’Open Source et les solutions à assembler offrent une personnalisation maximale et une meilleure confidentialité des données. L’utilisation d’un modèle comme Mistral ou d’une plateforme d’apprentissage automatique auto-hébergée nécessite cependant des compétences techniques pointues, un investissement matériel et une gestion autonome de la maintenance et de la sécurité.
Comment choisir son IA ?
Comment bien utiliser l'IA ?
Pour bien utiliser l’IA, définissez clairement votre besoin (question, tâche à accomplir). Formulez des instructions précises et concises pour obtenir des résultats pertinents. Enfin, vérifiez toujours les informations générées, car l’IA peut parfois commettre des erreurs ou générer des contenus imprécis.