3 raisons pour lesquelles les entreprises ont besoin de services d'entraînement de l'IA

Dans tous les secteurs verticaux, les entreprises s'efforcent de faire face à la concurrence et de déployer l'IA générative dans leurs opérations. L'entraînement de grands modèles de langage (LLM), ou entraînement de l'IA, constitue une partie essentielle de ce processus. Sans un entraînement optimal de l'IA (avec les données d'entraînement appropriées et des étapes de collecte des données, de validation des données et d'ingénierie des invites), il est impossible d'exploiter tous les avantages d'un traitement du langage naturel, ou système d'IA. Lisez notre article pour découvrir en quoi consiste l'entraînement de LLM et trois raisons pour lesquelles votre entreprise doit investir dans ce domaine.

En quoi consiste l'entraînement de l'IA ?

L'entraînement de l'IA ou de LLM est un processus qui consiste à apprendre à votre système d'IA comment comprendre la langue dans laquelle vous allez lui parler et comment générer ses propres résultats, convaincants et utiles. Le processus implique la collecte des données optimales, notamment du texte, des vidéos, de l'audio et des images, pour entraîner le LLM. (Notez qu'il est essentiel de choisir des données qui reflètent la diversité de la société ; sans cela, tous les résultats risquent d'être discriminatoires, biaisés, voire haineux.) Cette phase est celle de la collecte et de la validation des données. Ensuite, l'IA s'exercera à utiliser ses propres algorithmes pour déterminer des modèles dans les données. Cela consiste souvent à prédire les éléments suivants d'une phrase. Plus la collecte de données est détaillée et complète, plus les résultats que le LLM « apprend » à générer seront bons. Un LLM bien entraîné peut faire beaucoup de choses.

L'étape suivante est l'ingénierie d'invites. Elle consiste à créer des invites qui mettent à l'épreuve les capacités de l'IA. Il faut généralement exécuter plusieurs tests et révisions pour s'assurer que ces invites sont efficaces. Enfin, la dernière étape consiste à valider les résultats : l'entraîneur du LLM s'appuie sur son expertise pour vérifier la qualité du résultat final. La validation des résultats peut nécessiter une grande expertise, en particulier lorsque la tâche est complexe ou requiert des connaissances étendues.

Les experts tels que Lionbridge peuvent offrir une expérience et des ressources étendues pour l'entraînement de l'IA. Vous bénéficiez ainsi essentiellement des 4 avantages suivants :

Avantage n° 1 lié à l'entraînement de l'IA : efficacité et productivité

L'entraînement de l'IA peut aider une entreprise à récupérer sa ressource la plus précieuse : le temps. Une IA bien entraînée améliore la productivité et l'efficacité de toute une série de tâches. Tout comme les employés bien formés, un LLM optimisé peut :

• Formuler des critiques intéressantes sur vos opérations et vos flux de travail
• Automatiser les tâches répétitives
• Automatiser partiellement les tâches plus complexes, comme la rédaction ou l'optimisation pour le référencement naturel (SEO)
• Rechercher des informations spécifiques dans d'importants volumes de texte
• Entamer des tâches pour les employés humains, comme la réalisation d'une recherche basique 

Exemple : projet de curation de données

Lionbridge a aidé un client à créer et à entraîner son LLM afin de gérer des tâches de traduction. Nous avons procédé à la curation et à la traduction d'un large éventail de données dans les langues cibles, couvrant le secteur de ce client. Ensuite, nous avons fourni des services de rédaction d'invites et de validation de résultats afin d'optimiser les performances du LLM. Grâce à nos services d'entraînement d'IA, le client a pu traduire son contenu plus rapidement et à son propre rythme. Cela a permis d'améliorer considérablement sa productivité.

Avantage n° 2 lié à l'entraînement de l'IA : expérience client

L'amélioration de l'expérience client est un point essentiel pour toute entreprise. L'IA peut aider à atteindre cet objectif. Un LLM peut être entraîné à aider les clients, en :

• Répondant aux questions via des chatbots sophistiqués
• Formulant des recommandations personnalisées
• Améliorant le service

L'entraînement d'une IA pour qu'elle gère ces tâches de manière fiable peut être complexe et requiert une grande expertise. Il est essentiel de savoir comment pratiquer la curation des données d'entraînement sur les produits ou services de l'entreprise, mais aussi de connaître les bonnes pratiques en matière de service client. Il est également primordial que les données d'entraînement de l'IA reflètent une grande diversité, afin que le LLM puisse proposer un service client de manière sensible et dénuée de biais. Un service client (involontairement) discriminatoire pourrait fortement endommager la réputation d'une entreprise. 

Exemple : projet d'assistant IA intégré

Lionbridge a aidé un client à entraîner un LLM à répondre à des questions sur sa base de produits. Le LLM traitera également des demandes simples pour planifier des rendez-vous, préciser les horaires d'ouverture, etc. Nos services s'appuient sur notre expertise en entraînement d'IA, mais nous aidons également les clients grâce à notre plateforme Aurora AI Studio. Cet outil exploite toute la puissance d'un réseau international et diversifié de testeurs en crowdsourcing. Grâce à l'expertise de l'IA et à une intervention humaine efficace, le LLM du client peut jouer le rôle d'un assistant d'IA intégré, dénué de biais, informé et efficace. Cet ajout au parcours client va profondément améliorer l'expérience proposée, et démarquer ainsi l'entreprise de la concurrence tout en renforçant la fidélité des clients. 

Avantage n° 3 lié à l'entraînement de l'IA : utilisation responsable de l'IA

L'utilisation responsable de l'IA n'est pas un « petit truc en plus ». Elle est essentielle pour toute entreprise qui doit à la fois tenir compte de ses objectifs et protéger son image. Les consommateurs veulent acheter à des entreprises qui utilisent l'IA de manière équitable, sans nuire, et d'une manière qui leur soit bénéfique. Une utilisation responsable de l'IA respecte généralement cinq principes fondamentaux.

Comme indiqué brièvement ci-dessus, l'entraînement de l'IA et la validation des résultats doivent toujours inclure des étapes d'éducation du LLM sur des aspects culturels, raciaux et autres. L'entraînement du LLM doit être complété par l'intervention d'humains fiables et le LLM doit être régulièrement supervisé ou vérifié après son déploiement.  Il doit également être entraîné de manière à respecter les règles et lois en vigueur, et à ne jamais agir d'une manière qui exposerait les utilisateurs à des cyber-risques, des risques personnels ou autres.  Si une entreprise n'accorde pas une attention rigoureuse à ces principes fondamentaux de l'IA responsable et de la confiance dans l'IA, elle met en danger ses relations avec sa base de clientèle et ses clients potentiels. Elle risque également de subir des conséquences importantes, comme des amendes, des mesures disciplinaires et des atteintes à sa réputation. 

Exemple : révision du contenu nocif

Lionbridge a aidé un client à entraîner son LLM en révisant une série de données basées sur des images et du texte. Nous avons classé et signalé le contenu nocif et inapproprié, afin que le LLM du client puisse apprendre à l'identifier. Notre processus a eu lieu dans un site sécurisé, avec des réviseurs humains qui annotaient le contenu potentiellement nocif ou biaisé. 

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Vous êtes prêt à exploiter l'entraînement de l'IA pour aider votre entreprise à se démarquer dans une économie saturée par l'IA ? Ou vous souhaitez tout simplement déployer l'IA dans vos opérations ? Discutons de la façon dont Lionbridge peut aider votre entreprise à entraîner son propre LLM ou à utiliser l'IA d'autres manières pour obtenir un avantage commercial significatif. Nous contacter.