3 risques d'un entraînement de l'IA sans experts

La plupart des entreprises s'accordent à dire que, dans le marché actuel, l'IA joue un rôle essentiel pour les aider à rester compétitives. Selon une étude de Deloitte, « State of AI in the Enterprise » (L'état de l'IA dans l'entreprise), 83 % des entreprise qui ont adopté l'IA ont bénéficié d'avantages importants. Selon un article de Forbes, l'adoption de l'IA permet également d'impressionner les consommateurs qui souhaitent travailler avec des entreprises donnant la priorité au service client. Les domaines les plus courants dans lesquels les entreprises appliquent l'IA sont les suivants :

• Service client
• Automatisation par l'IA
• Marketing et ventes
• Identification et prévention des fraudes

Une minorité notable d'entreprises ont également peur d'utiliser l'IA et la prudence est effectivement de rigueur. Cela reste une étape majoritairement bénéfique, mais si les outils d'IA sont mis en place de manière incorrecte dans les flux de travail, les coûts initiaux et les risques peuvent s'avérer considérables. Il existe trois risques majeurs pour les entreprises qui renoncent à l'entraînement de l'IA et qui essaient d'entraîner leur propre LLM sans un recours à des services d'experts en IA, sans une collecte et une annotation appropriées des données.

Risque n° 1 lié au non-entraînement de l'IA : la perte de fonds

Ce risque est le plus douloureux à court terme pour toute entreprise. La mise en place de solutions d'IA est actuellement très coûteuse. Cependant, le risque en vaut la peine lorsque la génération de contenu, la traduction ou l'amélioration du service client avec l'IA débouchent sur un retour sur investissement et/ou des économies importants en termes de coûts opérationnels. Si une entreprise confie le développement de son IA à des personnes non préparées, le LLM peut livrer de mauvaises performances ou n'aidera pas l'entreprise à atteindre les objectifs souhaités. Les fonds initiaux liés à la mise en place de l'IA deviendront alors une perte financière. En outre, le temps et la main-d'œuvre consacrées à la mise en place (non optimale) du LLM constitueront eux aussi des pertes.

Solution

Travaillez avec des experts en entraînement de l'IA, comme Lionbridge. Nous avons aidé de nombreux clients, y compris des géants de l'industrie, à entraîner leur LLM pour qu'il livre des performances optimales. Ces clients peuvent désormais utiliser leurs LLM pour gérer des tâches telles que :

• Répondre aux questions sur l'entreprise
• Répondre aux questions en tant que chatbot sophistiqué
• Traduire du contenu dans différentes langues
• Assurer la transcréation de contenu en français
• Comprendre les questions orales posées par des clients ayant un accent

Risque n° 2 lié au non-entraînement de l'IA : votre LLM peut générer du contenu biaisé, raciste, misogyne, etc.

Une étape cruciale dans l'entraînement d'un LLM consiste à s'assurer que les données d'entraînement reflètent des points de vue diversifiés et tolérants. Avec une collecte de données inadéquate, un système d'IA est plus susceptible de partager des résultats biaisés, racistes, misogynes, discriminatoires, etc. Ce scénario pourrait avoir des conséquences néfastes pour une entreprise, que son LLM l'aide à générer du contenu d'IA, à fournir un service à la clientèle, à traduire, etc. Si l'annotation ou la validation des données est médiocre, le LLM d'une entreprise risque de :

• Nuire fortement à son image
• Faire retirer l'entreprise de plateformes et de sites de réseaux sociaux importants
• Offenser les consommateurs et les prospects
• Faire subir des pénalités ou des amendes pour discours haineux
• Et plus encore

Solution

Travaillez avec des experts en entraînement de l'IA pour vous assurer que la collecte de données de votre LLM le prépare à fonctionner sans biais, discrimination ou discours haineux. Pensez à utiliser Aurora AI Studio™ de Lionbridge, qui offre les tests communautaires d'un groupe de testeurs international et diversifié.

Risque n° 3 lié au non-entraînement de l'IA : votre LLM peut générer des résultats inexacts

Les systèmes d'IA peuvent produire des « hallucinations », ou des résultats inexacts, et ce pour de nombreuses raisons. En voici quelques-unes :

• Données d'entraînement incomplètes
• Données d'entraînement erronées
• Données obsolètes
• Compréhension incomplète
• Invites inefficaces

Ces facteurs sont tous liés à l'entraînement de l'IA. Sans un entraînement optimal, il est difficile d'établir une confiance dans l'IA. Un LLM entraîné de manière inadéquate peut donner de mauvais conseils à vos clients, fournir une mauvaise représentation de vos services ou produits, générer du texte marketing incorrect, etc. Les résultats peuvent généralement avoir des conséquences catastrophiques.

Solution

Travaillez avec des experts en entraînement de l'IA pour recueillir un vaste ensemble de données d'entraînement, capable de préparer votre LLM à fonctionner de manière fiable. Recevez une assistance pour créer et tester les invites qui seront fréquemment soumises au système d'IA. Pensez à travailler en continu avec des experts en IA pour mettre à jour et actualiser votre LLM selon les besoins.

Nous contacter

Envie d'entamer votre entraînement de l'IA avec les experts de Lionbridge ? Nous avons aidé un grand nombre de clients à s'assurer que leur investissement dans les LLM offrait un retour sur investissement élevé. Nous veillerons à ce que votre LLM aide votre entreprise à atteindre plus rapidement ses objectifs. Contactez-nous.