Dans un paysage technologique en constante mutation, l'avènement des LLMs redéfinit les frontières du possible en matière d'IA générative. Cependant, la transition de ces technologies vers des applications concrètes et à grande échelle dans le monde de l'entreprise reste un exercice complexe.
Le jeudi 19 septembre, Molia s’est joint au Wagon for Business pour une matinée réunissant les leaders des entreprises pionnières dans la data autour du sujet de la création et du déploiement d'une stratégie data & IA cohérente et créatrice de valeur.
Une table ronde organisée par Molia a réuni des experts de premier plan pour analyser en profondeur cette problématique complexe, mettant en lumière les subtilités stratégiques et techniques inhérentes au déploiement des LLMs.
Les participants :
Ensemble, ils ont exploré les enjeux de l'industrialisation des LLMs en abordant à la fois les aspects stratégiques et techniques. Cet article reprend les points clés de cette discussion pour mieux comprendre les enjeux du déploiement de l'IA en entreprise.
Du prototype à la production : points d'attention prioritaires
Le déploiement à grande échelle des LLMs va bien au-delà de la simple augmentation du nombre d'utilisateurs. Noé Achache, Engineering Manager & Generative AI Lead chez Theodo Data & AI, décortique ce processus en deux phases critiques : l'initialisation en production et l'expansion vers la base d'utilisateurs cible.
La phase initiale se heurte à des obstacles techniques classiques comme l'optimisation des performances et la validation de l'utilité du modèle. Cependant, c'est la phase d'expansion qui cristallise les véritables enjeux. Pour Noé Achache, une question doit être au coeur de toutes ces réflexions : "Comment garantir que l'outil génère une valeur tangible pour chaque utilisateur ?". Il rappelle également que la montée en puissance des modèles nécessite une vigilance accrue sur d'autres aspects cruciaux tels que la sécurité, la maîtrise des coûts, et l'implémentation de bonnes pratiques, notamment en ce qui concerne le monitoring des performances en temps réel.
Ali Kefia, CTO chez Opale, soulève un autre point central : l'analyse coût-bénéfice. Les entreprises doivent effectuer une évaluation minutieuse de la rentabilité des LLMs, souvent onéreux à exploiter, à mesure que leur utilisation s'étend. Ali Kefia met en garde contre le risque de dépendance à un modèle ou un fournisseur unique, soulignant l'importance de maintenir une flexibilité qui permet de tester et de substituer un LLM par un autre sans perturber les processus opérationnels.
Les écueils techniques : un défi multidimensionnel
Tester les modèles est l’un des défis majeurs dans l'implémentation à grande échelle des LLMs. Contrairement aux systèmes déterministes, ces modèles peuvent produire des réponses variables pour des entrées identiques, complexifiant significativement les processus de validation. Ali Kefia préconise l'utilisation de jeux de questions-réponses standardisés comme méthodologie pour évaluer la stabilité et la pertinence des modèles déployés. Cette approche s'avère essentielle pour garantir la cohérence des résultats lors des mises à jour ou des substitutions de modèles.
Le volet sécuritaire constitue un autre défi technique de taille. Noé Achache alerte sur la vulnérabilité spécifique des LLMs face à des attaques sophistiquées telles que les "jailbreaks" ou les injections de prompts malveillants. L'implémentation de mécanismes de sécurité robustes dès la phase de mise en production s'impose comme une nécessité absolue pour prémunir les modèles contre toute manipulation susceptible de générer des réponses préjudiciables à l'intégrité de l'entreprise.
Transcender les silos organisationnels : le catalyseur d'une adoption réussie
Pour bon nombre d'entreprises, l'intégration effective des LLMs dans le tissu organisationnel exige une véritable métamorphose culturelle. Nicolas Lo Duca, Chief Data Officer chez Chloé, insiste sur l'impératif de décloisonner les structures organisationnelles pour favoriser une synergie entre les équipes métiers, IT et data. "L'IA n'est pas destinée à supplanter les collaborateurs, mais à amplifier leurs capacités", affirme-t-il. Le succès de cette adoption technologique repose sur une communication transverse et une sensibilisation à tous les échelons de l'organisation, jusqu'au comité exécutif, afin de démontrer la valeur ajoutée concrète de l'IA.
Paul Mochkovitch, Co-fondateur de Molia et VP Education au Wagon, met l'accent sur l'importance capitale de la formation continue. "Il est impératif que les dirigeants appréhendent les potentialités et les limites de l'IA", souligne-t-il. Par ailleurs, les équipes techniques doivent développer une expertise hybride, alliant compétences techniques pointues et vision stratégique, pour aligner les initiatives IA avec les objectifs business de l'entreprise.
Vers des équipes hybrides : la clé de voûte de l'innovation
Les équipes hybrides permettent de fusionner expertise métier et expertise technique de pointe pour une intégration fluide des modèles d'IA dans les organisations. Ces structures d’équipes combinant consultants externes et experts internes comportent de nombreux avantages :
- Intégration de compétences complémentaires pour un projet donné
- Formation continue des équipes internes grâce à l’intervention ponctuelle ou prolongée de spécialistes ayant été exposé à des cas d'usage similaires dans d'autres entreprises et industries
- Connexion avec des pairs et leaders du secteur implantés dans l'écosystème data & IA au sens large, source de veille technologique de pointe
- Diffusion de bonnes pratiques et cas d’usage
Cette approche favorise une intégration fluide de nouvelles compétences dans les équipes et l’implémentation de nouveaux modèles d'IA dans les processus opérationnels. Paul Mochkovitch, co-fondateur de Molia et du GenAI Network, souligne que "face à la difficulté d'internaliser l'ensemble des compétences requises, il est crucial de s'entourer d'experts et de consultants chevronnés".
Perspectives d'avenir : vers une granularité accrue et une innovation continue
L'évolution des LLMs semble s'orienter vers le développement de modèles plus compacts et spécialisés, en opposition aux architectures monolithiques omniscientes. Ali Kefia met en exergue les avantages de cette modularité en termes de maîtrise des coûts, d'optimisation des ressources et de gestion fine de la sécurité. "Cette approche granulaire offre un contrôle accru sur les modèles et atténue les risques de dépendance à des fournisseurs uniques", explique-t-il.
L'expérimentation demeure un pilier fondamental, mais doit s'inscrire dans un cadre méthodologique rigoureux. Noé Achache partage des éléments concrets pour la mise en place de processus permettant aux équipes d'explorer les frontières de l'IA tout en garantissant l'intégrité des données et le respect des bonnes pratiques. Cela se traduit notamment par la création d'environnements d'expérimentation sécurisés, offrant aux équipes la latitude d'innover sans compromettre les systèmes de production.
Conclusion : Les clés d'un déploiement de LLM réussi
Les discussions autour de l'industrialisation des LLMs mettent en lumière une vérité fondamentale : la technologie seule ne suffit pas. La réussite de cette transformation repose sur une combinaison subtile entre innovation technologique, rigueur méthodologique et évolution culturelle. Comme le rappelle Nicolas Lo Duca, "l'alignement stratégique et la synergie entre les différentes strates de l'organisation sont les pierres angulaires d'une adoption réussie des LLMs".
Au travers d’initiatives avant-gardistes dans le domaine de l'IA et de la data, certaines entreprises ont l’opportunité de se positionner comme des précurseurs dans l'adoption pérenne des LLMs. En capitalisant sur une approche hybride qui cultive l'expertise interne tout en s'inspirant des avancées réalisées par d'autres organisations les organisations de demain ne se contentent pas de maintenir leur compétitivité : elles redéfinissent les standards de création de valeur dans l'ère de l'IA générative.
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