L’IA a révolutionné le monde tel que nous le connaissons, et en tête de cette révolution technologique se trouve ChatGPT, un outil puissant qui a suscité une prise de conscience générale et accéléré l’adoption de l’IA. Cependant, l’IA ne se limite pas simplement à l’IA générative et aux grands modèles linguistiques. Explorons donc les différents chemins que l’IA peut emprunter pour apporter de la valeur en entreprise.
L’IA générative, alimentée par des modèles linguistiques comme ChatGPT, est à la pointe de la technologie. Elle peut transformer des instructions en nouveaux contenus et s’est révélée utile pour les travailleurs de la connaissance, les créatifs et les opérations commerciales. Cependant, elle présente également des inconvénients, car elle peut produire des résultats imprévisibles et parfois fabriquer des informations.
L’IA basée sur l’apprentissage en profondeur, bien qu’elle partage avec l’IA générative une architecture de réseau neuronal similaire, se concentre sur la fourniture d’applications intelligentes pour la traduction, la reconnaissance vocale, la surveillance de la cybersécurité et l’automatisation. Elle extrait le sens des données non structurées, mais elle ne possède pas les capacités génératives de ChatGPT. De plus, le comportement de son modèle peut parfois être difficile à expliquer, ce qui en fait une sorte de boîte noire.
D’un autre côté, l’apprentissage automatique classique, avec ses méthodes algorithmiques et statistiques, est le socle de la reconnaissance de motifs, de l’intelligence économique et de la prise de décision basée sur des règles. Il excelle dans la classification, l’identification de motifs et la prédiction des résultats à partir de petits ensembles de données. Cependant, sa précision peut être inférieure à celle des autres approches d’IA et il n’est pas adapté à la gestion de données non structurées.
Explorons maintenant cinq différentes façons de mettre l’IA au travail, classées du plus simple au plus complexe :
1. Utilisez les capacités d’IA déjà intégrées dans les applications que vous utilisez actuellement. Les principaux fournisseurs de logiciels tels qu’Adobe, Microsoft et Salesforce intègrent l’IA dans leurs outils, offrant une solution rentable.
2. Adoptez des plateformes d’IA en tant que service qui fournissent des solutions d’IA spécialisées pour des industries ou tâches spécifiques. Ces plateformes offrent la commodité d’options de paiement à l’utilisation, qui peuvent être rapidement mises à l’échelle.
3. Créez un flux de travail personnalisé en accédant à une IA générative de classe mondiale via une API. Cela vous permet d’intégrer des services d’IA dans vos propres applications et services.
4. Retraitez et affinez les modèles existants sur des ensembles de données spécifiques pour créer des modèles plus petits et plus raffinés, rentables et produisant des résultats précis.
5. Bien que la formation de votre propre grand modèle linguistique puisse ne pas être réalisable pour la plupart des organisations en raison du coût et du temps considérables nécessaires, l’utilisation de modèles propriétaires ou open-source disponibles publiquement peut néanmoins apporter des avantages significatifs.
Lorsqu’il s’agit de choisir l’infrastructure adaptée à l’IA, des facteurs tels que le type d’IA, l’application et la manière dont elle sera utilisée jouent un rôle crucial. L’association des charges de travail d’IA avec un matériel et des modèles adaptés améliore l’efficacité et réduit les besoins en puissance de calcul.
En fin de compte, le succès de la mise en œuvre de l’IA réside dans la prise des bonnes décisions. Comprenez quelle approche d’IA convient le mieux à vos besoins, associez des modèles à des applications spécifiques et utilisez judicieusement les ressources de calcul. Commencez petit, célébrez les succès et recherchez le soutien des communautés open-source et des entreprises technologiques sont également des facteurs clés dans le parcours vers l’intégration efficace de l’IA dans votre entreprise.
À propos d’Intel :
Intel joue un rôle vital dans l’accélération des applications d’IA avec ses solutions matérielles et logicielles. Ces solutions alimentent l’entraînement de l’IA, les inférences et les applications sur différentes plates-formes.
À propos de Dell :
Dell Technologies propose une gamme complète de services professionnels et de technologies innovantes pour accélérer votre parcours vers l’IA, de la possibilité au succès avéré. Avec un vaste réseau de partenaires, Dell fournit le soutien nécessaire pour intégrer efficacement des solutions d’IA.
FAQ :
1. Qu’est-ce que ChatGPT?
ChatGPT est un outil puissant alimenté par l’IA générative et les grands modèles linguistiques. Il peut transformer des instructions en nouveaux contenus et s’est révélé utile pour les travailleurs de la connaissance, les créatifs et les opérations commerciales.
2. Quels sont les inconvénients de l’IA générative?
L’IA générative, comme ChatGPT, peut produire des résultats imprévisibles et parfois fabriquer des informations.
3. Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur IA ?
L’apprentissage en profondeur IA se concentre sur la fourniture d’applications intelligentes pour la traduction, la reconnaissance vocale, la surveillance de la cybersécurité et l’automatisation. Il extrait le sens des données non structurées, mais il ne possède pas les capacités génératives de ChatGPT.
4. Quels sont les avantages de l’apprentissage automatique classique ?
L’apprentissage automatique classique, avec ses méthodes algorithmiques et statistiques, excelle dans la classification, l’identification de motifs et la prédiction des résultats à partir de petits ensembles de données. Il est le socle de la reconnaissance de motifs, de l’intelligence économique et de la prise de décision basée sur des règles.
5. Quelles sont les cinq différentes façons de mettre l’IA au travail, classées du plus simple au plus complexe ?
– Utilisez les capacités d’IA intégrées dans vos applications actuelles.
– Adoptez des plateformes d’IA en tant que service qui fournissent des solutions d’IA spécialisées.
– Créez un flux de travail personnalisé en accédant à une IA générative de classe mondiale via une API.
– Retraitez et affinez les modèles existants sur des ensembles de données spécifiques.
– Exploitez les modèles propriétaires ou open-source disponibles publiquement.
6. Quels facteurs doivent être pris en compte lors du choix de la bonne infrastructure pour l’IA ?
Des facteurs tels que le type d’IA, l’application et la manière dont elle sera utilisée jouent un rôle crucial. L’association des charges de travail d’IA avec un matériel et des modèles adaptés améliore l’efficacité et réduit les besoins en puissance de calcul.
Termes clés :
– IA : Intelligence artificielle
– LLMs : Grands modèles linguistiques
– API : Interface de programmation d’application
Liens connexes :
– Intel IA
– Dell IA
The source of the article is from the blog krama.net