Les grands modèles de langage (LLMs) et la technologie d’IA générative transforment la manière dont les entreprises opèrent, facilitant de plus en plus l’intégration de ces avancées dans leurs systèmes. Grâce à des options telles que des modèles open source, des services d’IA basés sur le cloud et diverses licences, le déploiement des LLMs n’a jamais été aussi accessible.
En ce qui concerne l’application des LLMs dans un contexte d’entreprise, les sociétés ont une variété d’options à considérer en fonction de leurs besoins spécifiques et de leur budget. Les principales méthodes d’intégration des LLMs incluent leur incorporation directe dans les systèmes de l’entreprise ou l’utilisation d’outils d’IA existants fournis par des fournisseurs.
L’intégration directe est souvent réalisée via des API, permettant l’accès aux LLMs auprès de fournisseurs d’IA tels qu’OpenAI. Alternativement, les entreprises peuvent opter pour des outils d’IA prêts à l’emploi, comme l’assistant d’IA de Microsoft ‘Microsoft Copilot’, qui exploite les LLM pour répondre aux requêtes en langage naturel, et l’outil d’auto-codage de GitHub ‘GitHub Copilot’, qui accélère le codage à travers l’autocomplétion et les suggestions, propulsé par la variante ‘GPT’ d’OpenAI ‘OpenAI Codex’.
De plus, des géants du logiciel tels que Salesforce, Oracle et SAP offrent un accès aux LLMs au sein de leurs services. Oracle permet l’utilisation des LLMs à travers ‘Oracle Cloud Infrastructure’ (OCI), tout en facilitant l’entraînement de LLMs personnalisés avec des données propriétaires. SAP est engagé dans l’intégration des données clients avec les LLMs, gérant les données sous forme vectorielle au sein de son système ERP, ‘SAP S/4HANA Cloud’, permettant aux LLMs de répondre aux requêtes basées sur les données de l’entreprise.
Choisir le bon LLM pour une utilisation commerciale nécessite une réflexion attentive. En optant pour des LLMs propriétaires ou open source, il faut peser l’utilisabilité instantanée et les avantages d’abonnement des modèles propriétaires par rapport aux économies potentielles des modèles open source, même si les coûts d’exploitation et de formation doivent être pris en compte avec ces derniers. Des ressources computationnelles significatives sont souvent nécessaires pour l’entraînement des LLMs, et les fournisseurs de serveurs proposent des produits conçus spécifiquement pour gérer efficacement les charges de travail en IA.
Des LLMs open source notables incluent le ‘LLaMa2’ de Meta Platforms, le ‘BERT’ de Google, et le ‘Falcon-40B’ de l’Institut de l’Innovation Technologique. Les entreprises peuvent tirer parti d’outils de comparaison tels que le ‘Tableau de Bord des Leaders des LLMs Ouverts’ de Hugging Face pour mieux comprendre les forces, faiblesses et efficacités matérielles des différents LLMs.
L’exploration du monde des LLMs privés se poursuivra alors que les entreprises les considèrent comme des options viables pour l’adoption.