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Science des données de l'IA : modèles, analyse et utilisation pour les petites entreprises
Si tous vos concurrents utilisent l'IA, comment pouvez-vous conserver un avantage concurrentiel ?
La réponse est de tirer parti des fonctionnalités avancées de l'IA et de la science des données qui vous permettent de pousser l'IA plus loin que ces concurrents.
Bases de la Data science
La Data science est le sujet multidisciplinaire de la compréhension des données. Les data peuvent être structurées, comme XML ou JSON, ou non structurées, comme les milliards de points de données que nous trouvons sur les réseaux sociaux.
L'IA est un atout inestimable pour la science des données, car les scientifiques peuvent l'utiliser pour traiter d'énormes quantités de données et en tirer des conclusions.
Les récentes avancées dans le domaine des modèles de langage ont rendu l'IA plus importante que jamais dans la science des données.
Le bon outil : pourquoi utiliser les GPT ?
Les « transformateurs génératifs pré-entraînés » ‑ ou GPT ‑ représentent une avancée technologique importante en matière d'intelligence artificielle et de science des données. Ils sont basés sur l'architecture des transformateurs qui encodent les entrées linguistiques en jetons, les traitent en parallèle pour comprendre le contexte et le mot suivant dans une séquence, puis envoient la sortie à un décodeur qui les reconvertit en mots.
Les transformateurs présentent des avantages importants dans le traitement du langage en raison de leur capacité à fournir un contexte et de leur vitesse accrue.
Parmi les outils populaires qui exploitent actuellement l'architecture des transformateurs, on peut citer
- DALL-E
- Stable Diffusion
- ChatGPT
Les modèles GPT sont devenus standard pour l'IA de traitement de texte.
GIGO (Garbage in, Garbage out) : des déchets à l'entrée, des déchets à la sortie
Vous devez travailler avec les bonnes données pour tirer parti de la science des données dans votre entreprise. La vieille maxime de la programmation s'applique : GIGO.
Par exemple, bien que le GPT soit un outil phénoménal, il ne peut pas penser de manière autonome. Il a besoin de données pour tirer des conclusions.
En tant qu'outils d'intelligence artificielle étroite (ANI), les modèles de GPT sont spécialisés dans une tâche unique ou étroite - le traitement de la langue. Ils effectuent des calculs statistiques sur les jetons codés qu'ils reçoivent pour générer leurs résultats. Il s'agit de mathématiques pures, et les modèles GPT ne peuvent baser leurs résultats que sur les données dont ils disposent.
Étant donné que ChatGPT a été formé principalement sur des données occidentales, en particulier des données provenant des États-Unis, ses résultats prédits peuvent parfois contenir des préjugés. Cela peut poser des problèmes si vous souhaitez mettre en œuvre la fonctionnalité GPT en interne dans votre entreprise ou dans un chatbot sur votre site web.
Avec un excellent outil comme un modèle basé sur le GPT, vous avez besoin :
- De données correctes/appropriées.
- D'une formation correcte/appropriée sur ces données.
Heureusement, il est tout à fait possible d'améliorer les données d'un modèle GPT.
Améliorer les données du modèle GPT pour une meilleure utilisation commerciale
Pour qu'un modèle GPT fournisse les résultats dont vous avez besoin, vous devez fournir les données à partir desquelles vous souhaitez qu'il fonctionne. Par exemple, si vous avez mis en place un chatbot ChatGPT qui fait appel à l'API OpenAI, vous pourriez modifier toutes les prompts de l'utilisateur pour inclure des instructions afin d'obtenir des données uniquement à partir du magasin de données de votre entreprise.
LlamaIndex est un outil qui vous aide à intégrer une grande variété de données d'entreprise spécifiques à un domaine à partir de sources multiples, y compris les API, les PDF et SQL, pour les utiliser avec un modèle de langage étendu (LLM).
Une autre option consiste à ignorer ChatGPT et à opter pour un LLM open-source, puis à entraîner ces modèles sur vos propres ensembles de données. Vous pouvez travailler avec un expert de data pour vous aider à affiner vos modèles de données afin de les aligner plus étroitement sur les données spécifiques de l'entreprise.
Utilisations avancées de l'IA pour l'analyse et d'autres tâches
En combinant de manière programmatique des données avec un outil d'IA automatisé, vous pouvez commencer à exploiter des fonctionnalités avancées d'IA et de science des données dans votre entreprise.
Par exemple, les agents d'IA sont des outils d'IA qui agissent de manière totalement indépendante pour atteindre un objectif prédéterminé. Vous pouvez demander à un agent d'IA de passer au crible des milliers de courriels, puis lui demander d'effectuer des actions spécifiques en fonction du contenu de chaque courriel. L'agent d'IA n'a pas besoin d'être relancé pour continuer à travailler : il continue simplement à travailler jusqu'à ce qu'il atteigne son objectif.
Un autre exemple est la combinaison de la fonctionnalité ChatGPT avec une programmation basique pour surveiller automatiquement les appels de vente, comprendre le sentiment des clients, résumer des téraoctets d'anciennes données d'entreprise ou rechercher dans des fichiers informatiques et traiter l'information.
Il est essentiel de maintenir une supervision humaine tout au long du processus, quel que soit l'outil d'IA que vous créez. L'IA est un outil efficace pour accroître la productivité, mais il est préférable de l'utiliser avec une touche humaine.
