Rappel sur ChatGPT
Lancé en décembre 2022, ChatGPT a suscité un engouement considérable autour de l'IA Générative (« Generative AI »). La solution développée par OpenAI est basée sur GPT-3.5, une architecture de réseau de neurones Transformers qui prédit le mot suivant dans une phrase, compte tenu des mots précédents. Cette méthode a été introduite pour la première fois en 2017 et se distingue des autres architectures NLP par sa capacité à acquérir un grand volume d’inputs, à mieux gérer les chaines de dépendances et à sa capacité de parallélisation, ce qui la rend plus efficace pour l'apprentissage sur de grandes quantités de données en utilisant plusieurs GPU ou TPU.
L’efficacité de ChatGPT est due à la quantité de données utilisées pour entrainer le modèle (pratiquement toutes les données d'Internet jusqu'en 2021) et à un rôle humain majeur dans le développement et la supervision de l'algorithme. Il est très efficace dans un certain nombre de tâches, telles que répondre aux questions, traduire dans une autre langue ou en code, identifier des mots dans une phrase, etc.
Les solutions d'IA générative vont bien au-delà de ChatGPT
Pour les entreprises, l’utilisation de l’IA générative passe principalement par des solutions SaaS accessibles via des interfaces ou des API. Le marché de l'IA générative est estimé à $10 milliards en 2022 et devrait atteindre plus de $200 milliards d'ici 2032 d’après Polaris Market Search. Des solutions fleurissent dans de multiples domaines, nécessitant une veille approfondie du marché et la capacité à innover autour des processus métiers avec des acteurs Tech, notamment des startups.
Nous avons identifié un premier panorama de produits disponibles avec un intérêt pour nos clients :
Nos équipes travaillent déjà sur des cas d’usage concrets avec GPT
Nous avons développé une solution basée sur l'IA et en particulier sur GPT pour aider les acteurs du eCommerce ayant des centaines de milliers ou des millions de produits de leur catalogue. La solution AI Label permet de générer un titre de produit automatique sans faute d'orthographe, conforme aux exigences en matière de référencement et maximisant le trafic et la conversion des achats.
Pour ce faire nous avons testé plusieurs méthodes qui permettent de comprendre la capacité et les limites de différents services offerts par OpenAI GPT.
Les résultats fournis avec ChatGPT (basé sur GPT-3.5) permettent de comprendre les progrès réalisés entre 2020 (date de publication de GPT-3) et 2022.
Les limites à garder en tête dans un projet d’IA générative
Limites techniques liées aux modèles d’IA Générative
- Biais et préjugés inhérents aux données d'entraînement
- Difficultés à gérer des tâches ou des domaines spécifiques pour lesquels il n'a pas été formé (par exemple, certains calculs).
- Certaines réponses incomplètes, inexactes ou inappropriées.
- Très sensible aux contextes de la conversation ou de la question.
- Capacité limitée à générer des réponses originales et créatives - pas un outil de création.
- Consommation de ressources pour former des modèles.
Limites liées à la maturité du marché et des produits
- Risques liés à la propriété intellectuelle des résultats et à leur utilisation commerciale.
- Prix des abonnements, avec un risque élevé de « Lock-in » avec une solution.
- Evolution (et obsolescence) rapide des solutions.
- Gestion et protection des informations personnelles par OpenAI, Meta, Google, etc.
BearingPoint vous aide à exploiter la valeur de l’IA Générative
Auteurs :
Gauthier Brault, Consultant
Emilie Messelt, Consultante
Alexandre Lanceart, Consultant
David Kou, Manager
Geoffroy Petit, Senior Manager
