dimanche, 14 avril 2024

Les arguments en faveur de l’introduction de l’IA générative sur site

L’augmentation des outils d’IA générative comme ChatGPT a ouvert des perspectives alléchantes d’amélioration de la main-d’œuvre. Cependant, l’accès généralisé aux outils genAI s’est également accompagné d’un risque accru d’exposition directe involontaire d’informations commerciales. Cela laisse les organisations sur la corde raide entre l’accès à la démocratisation et le danger général croissant. Comment les entreprises peuvent-elles doter leurs employés d’outils d’IA générative tout en préservant le contrôle ?

Alors que les entreprises évaluent les avantages et les inconvénients des différentes options, une réponse devient de plus en plus claire : apporter des solutions d’IA générative sur site nécessite plus de flexibilité et plus de contrôle sur les résultats. Cela suggère que les entreprises peuvent choisir les conceptions idéales pour leurs cas d’utilisation uniques, les adapter à leurs besoins, les compléter ou les former avec leurs propres informations et s’assurer que les contrôles de sécurité et les garde-corps appropriés restent en place. En d’autres termes, l’IA générative sous le contrôle direct d’une organisation offre plus d’options et plus de confort.

Quels sont les principaux avantages de l’exécution de charges de travail d’IA générative sur site ? En voici quelques-uns à considérer :

Vous conservez un contrôle plus élevé sur la sécurité et les données

L’accès aux chatbots génératifs d’IA comme ChatGPT s’est généralisé au bureau. Puis vinrent les histoires de fuites de sécurité importantes. Cela place les responsables informatiques dans une situation bien trop familière : comment sécuriser les outils publics existants ou proposer des options internes. Pour de nombreuses entreprises, cette dernière option est le seul service pratique : soit elles ne peuvent pas placer certaines données dans le cloud grand public, soit elles ne peuvent pas risquer leurs informations sensibles ou exclusives, même avec des contrôles de sécurité supplémentaires offerts par les services d’IA générative pour les entreprises. En adoptant l’IA générative sur leur propre matériel au sein de leurs propres environnements, les entreprises conservent un contrôle maximal sur leurs données et leur posture de sécurité. Ils peuvent construire des solutions qui fonctionnent pour eux (qu’il s’agisse d’une génération augmentée par récupération ou d’un réglage approfondi d’un modèle d’IA générative) avec l’assurance que leurs données ne seront pas accidentellement compromises ou utilisées pour former des conceptions publiques.

Vous pouvez développer des garde-fous et réduire les menaces

Quand il s’agit de transparence et d’explicabilité, de nombreuses IA génératives publiques ont fait l’objet d’analyses. Les entreprises qui utilisent des modèles courants prêts à l’emploi tels que GPT-4 n’ont probablement aucune idée des informations sur lesquelles elles ont été formées ni de la manière dont elles produisent leurs réponses. C’est là que l’introduction d’un modèle d’IA générative en interne présente de nombreux avantages. Les organisations peuvent s’assurer que les modèles sont formés avec des informations de qualité supérieure, réduisant ainsi le risque d’hallucinations ou d’erreurs. Ce sont eux qui ont le plus de contrôle sur les garde-fous qui régissent les sorties sensibles ou nuisibles dans les locaux et peuvent éventuellement construire des mesures de protection pour limiter les utilisations abusives. Cela donne aux organisations le contrôle et les aide à se sentir protégées contre les menaces à leur réputation.

Vous avez un meilleur contrôle sur les coûts

En raison du fait que L’IA générative offre des capacités inégalées en termes de développement matériel, d’interrogation d’informations et de génération de code (entre autres), elle offre un potentiel alléchant, mais non sans implications financières. De nombreuses entreprises ont en fait envisagé des preuves de concept basées sur le cloud pour prendre en compte les facteurs de vitesse et de coût, mais il s’avère qu’il existe des alternatives. Il existe des moyens tout aussi rapides de maintenir l’IA générative sur site et nombreux sont ceux qui ont découvert que les factures cloud de l’IA générative ne sont pas tout ce qu’elles sont censées être. L’un des avantages de l’exécution de modèles d’IA générative sur site est qu’ils offrent aux entreprises la possibilité de les adapter à leurs besoins spécifiques. Cela implique plus de contrôle sur le positionnement de la charge de travail et la possibilité d’optimiser la configuration des installations qui convient le mieux à leur cas d’utilisation spécifique. De plus, de base, la gestion de l’infrastructure sur site offre davantage d’opportunités en matière de performances en termes de coûts et la flexibilité d’adopter des modèles OpEx ou CapEx lorsque cela est nécessaire. Ou pour le dire plus clairement, contrôler votre infrastructure vous permet de mieux contrôler vos dépenses.

Vous avez plus de contrôle sur votre consommation d’énergie

Les grands modèles de langage – les types de conceptions d’IA qui sous-tendent des outils comme ChatGPT – sont appelés « grands » pour une raison. Ils sont composés d’une quantité massive de spécifications. GPT-4, le modèle qui alimente ChatGPT Pro, aurait 1,76 billion de critères. Cette multiplication de paramètres leur permet de synthétiser de grandes quantités d’informations afin de proposer des réponses complexes et significatives à la vitesse de l’éclair. Cela indique également qu’ils sont gourmands en calcul, ce qui nécessite de l’énergie.

Beaucoup d’organisations découvrent cependant qu’elles n’ont pas besoin de la grande puissance de calcul d’un énorme modèle de langage pour alimenter les cas d’utilisation qu’elles utilisent. j’ai l’intention d’aborder. Il existe de nombreux cas d’utilisation spécifiques à une entreprise ou à un domaine dans lesquels la formation d’une conception plus petite sur des données ciblées peut être effectuée sur un choix de matériel plus restreint ou même sur un poste de travail de grande puissance. Cela signifie qu’en apportant des tâches d’IA générative à la maison, ils peuvent s’adapter à leurs besoins, ce qui améliore non seulement les coûts mais aussi la consommation d’énergie. Cela implique que les entreprises bénéficient d’opérations plus efficaces et peuvent s’aligner sur des engagements ESG plus larges.

L’ère de l’amélioration de l’IA est arrivée. Êtes-vous prêt ?

Cette indication est omniprésente : nous sommes à l’ère de l’IA. C’est pourquoi il est plus important que jamais de réfléchir à la manière dont vous allez l’accueillir, jusqu’à l’architecture qui prend en charge votre organisation. Est-il plus avantageux de rapprocher de gros volumes d’informations de l’IA, ou pourrait-il être plus avantageux et plus facile de rapprocher l’IA de vos données ? Ces facteurs à prendre en compte affecteront la rapidité, la rentabilité et la fermeté avec lesquelles vous pourrez adopter l’IA générative au sein de votre organisation.

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