On ne la présente plus : l’Intelligence Artificielle (IA) générative fait aujourd’hui partie de notre quotidien. Vous la connaissez plus certainement sous le nom d’OpenAI, Anthropic ou encore Mistral. Elle ne se limite désormais plus à une simple fonctionnalité de chatbot mais constitue un levier incontournable pour résoudre des problématiques techniques complexes et donner vie à des projets ambitieux. Si vous avez identifié un cas d’usage où l’IA générative ou de conversation (LLM) ferait partie intégrante de votre solution, mais que vous n’avez encore jamais mis les mains dedans, cet article est fait pour vous. Nous allons vous donner des pistes pour vous aider à vous poser les bonnes questions avant de vous lancer, suivi de conseils pratiques pour éviter les écueils fréquents lors de l’implémentation. Ainsi, vous serez prêt à démarrer votre premier projet IA dans les meilleures conditions et à maximiser vos chances de succès.
L'Intelligence Artificielle ne doit jamais être considérée comme un simple gadget ou une tendance à suivre. Si l’objectif est uniquement d’ajouter de l’IA pour être à la mode sans qu’elle apporte de valeur réelle aux utilisateurs ou au développement d’une fonctionnalité, il vaut mieux s’en passer.
L’IA ne doit pas constituer le besoin, mais y répondre. Commencez par identifier et définir clairement votre problématique principale. Ensuite seulement, évaluez si une solution basée sur l’IA est pertinente et réaliste pour y répondre.
Pour un projet dont l’IA est au cœur, une approche judicieuse consiste à démarrer par un MVP (minimum viable product). Testez d’abord avec des modèles IA existants pour vous rendre compte de ce qui est faisable. Une fois cette étape validée, il sera temps d’affiner votre solution avec des techniques comme le fine-tuning et d’optimiser le processus.
Le choix d’un modèle IA peut sembler complexe étant donné la multitude d’options disponibles. Il existe à ce jour de nombreux modèles différents spécialisés dans des tâches spécifiques :
Ainsi que des modèles plus généralistes capables de s’adapter à une large gamme d’applications.
Pour débuter sans trop d’efforts, tournez-vous vers des solutions reconnues comme GPT (OpenAI), Ollama ou Mistral. Ils offrent des performances fiables grâce à un entraînement sur des volumes de données considérables. Cependant, gardez à l'esprit que tous les modèles ne sont pas équivalents. Leur connaissance dépend des données sur lesquelles ils ont été entraînés. Ainsi, certains modèles LLM seront plus performants en tant qu'agent conversationnel, d'autres seront plus forts en traduction, d'autres encore ne connaîtront que l'anglais.
Pour un premier projet, privilégiez un modèle large, plutôt généraliste pour éviter d’être bloqué par des limitations trop spécifiques. Une fois votre projet lancé, n’hésitez pas à expérimenter d’autres modèles pour trouver celui qui correspond le mieux à vos besoins. Puis en fonction de l'évolution du projet et de votre besoin, n’ayez pas peur d’en tester d’autres pour choisir celui qui fonctionne le mieux pour votre cas.
L’univers de l’IA évolue rapidement, avec de nouveaux modèles publiés presque chaque jour. Cette dynamique peut sembler déroutante, mais elle constitue aussi une opportunité d’améliorer en continu vos solutions IA à mesure que des options plus performantes deviennent disponibles.
Lorsque vous décidez de faire tourner une application IA, trois options majeures s’offrent à vous.
Ici, il n'y a pas de bonne ou de mauvaise solution. Votre choix dépendra de plusieurs facteurs tels que la confidentialité des données, les ressources disponibles en interne ou encore le type de modèle choisi. En effet, gardez à l’esprit que certains modèles ne sont disponibles qu’en API, ce qui peut restreindre vos options d’hébergement.
Historiquement, Python a dominé le domaine de l’IA grâce à son écosystème riche en bibliothèques spécialisées comme TensorFlow ou PyTorch. Cependant, il n’est plus le seul choix pertinent aujourd’hui. Avec l'évolution des frameworks et des outils d’intégration, d’autres langages, comme JavaScript, sont devenus des options viables, notamment grâce à :
Pour un premier projet IA, JS et Python restent des valeurs sûres en raison de leur richesse d’outils et de leur adoption généralisée. Toutefois, si vous êtes plus à l’aise avec un autre langage, ne vous sentez pas contraint : il est possible de construire des solutions efficaces dans presque n’importe quel environnement, à condition de s’appuyer sur des outils bien supportés.
Il est important de garder à l'esprit que l'IA, et en particulier les LLM (modèle d’IA conversationnel), n'est pas une source de vérité absolue et donc n'est en aucun cas un substitut à une base de données fiable. Par vérité, on entend le fait que les réponses fournies par l’IA ne sont pas toujours correctes et qu’elles découlent de données qui ont servi à son apprentissage. C’est pour cela que certains chatbot précisent que leurs connaissances ne dépassent pas une certaine année.
L’IA n’est pas non plus idempotente, ce qui veut dire que la réponse à une même question peut varier d’une fois à l’autre.
Enfin, il arrive que l’IA ait ce que l’on appelle des hallucinations. Lorsqu'elle ne comprend pas votre demande ou qu'elle ne détient pas la réponse, elle va préférer inventer des résultats plutôt que d'avouer ne pas savoir y répondre. Cela implique que selon votre cas d'usage, il reste important de vous procurer la donnée (votre source de vérité) par un autre moyen et de ne pas considérer l’IA comme une mine d’information certifiée.
Comme l’IA n’est pas source de vérité absolue, il est crucial de réfléchir aux tâches que vous souhaitez lui confier et de limiter son rôle à des fonctions appropriées. Par exemple, il sera judicieux de garder en interne toute opération mathématique complexe ou décision métier ayant un impact significatif. Confier ces responsabilités à une IA comporte des risques, car ses résultats peuvent contenir des erreurs ou des biais liés à son entraînement.
Quelles tâches lui confier en priorité ?
Les tâches qui ne sont pas critiques ou dont les résultats peuvent être vérifiés manuellement sont plus adaptées, par exemple :
Un des principaux écueils dans l’utilisation de l’IA est de vouloir lui demander trop de choses en une seule requête. Cette approche peut augmenter les erreurs et ralentir le traitement.
Pour limiter les erreurs et le délais de réponse, l'idéal est de séparer vos demandes, de manière claire et précise.
Prenons un exemple concret. Imaginons que vous souhaitez utiliser l’IA pour une application liée aux recettes de cuisine. Vous pourriez d’abord lui demander d’identifier les ingrédients utilisés à partir d’une description. Ensuite, lui demander les proportions nécessaires pour chaque ingrédient. Et enfin l’estimation des coûts pour ces ingrédient dans un supermarché donné. Cela est d’autant plus valable si vous devez appliquer ce traitement pour plusieurs recettes de cuisine en une seule demande.
La règle d’or : plus la tâche sera simple, meilleur sera le résultat obtenu. Adoptez une approche itérative en structurant vos requêtes pour guider l’IA pas à pas.
Le prompt est la clé de voûte de la communication entre vous et votre brique IA. Il s’agit des instructions que vous écrivez pour guider ses réponses. Dans une application basée sur l’IA, la qualité de vos prompts conditionne directement la qualité des résultats obtenus. C’est pourquoi il est important d’en maîtriser la rédaction. Cet article vous aidera à y voir plus clair.
Lorsque vous rédigez un prompt, soyez clair et précis. N’hésitez pas à inclure des exemples concrets pour montrer à l’IA ce que vous attendez. Spécifiez les limites et le format attendu en indiquant explicitement les contraintes (longueur, ton, style, structure) et le résultat voulu.
Prenez le temps de tester et d’ajuster vos prompts au fur et à mesure. Une fois un prompt bien défini, il peut devenir une ressource réutilisable dans votre projet.
Comme évoqué plus haut, la logique de votre IA réside dans vos prompts. Il est donc important de vous outiller pour pouvoir tester et valider ces derniers.
Au cours du développement, vos prompts seront amenés à évoluer. Votre solution de test doit vous permettre d'évaluer et de quantifier rapidement la performance du prompt. Il est également important de vous protéger contre les régressions. Pour cela, testez systématiquement chaque modification de prompt pour détecter les impacts involontaires et archivez les versions antérieures pour pouvoir revenir en arrière si nécessaire.
L'IA est une boîte noire, le moindre changement de prompt peut avoir d'énormes conséquences, ne négligez surtout pas cette étape.
L'Intelligence Artificielle, et plus particulièrement les modèles de langage (LLM), sont des outils très puissants, capables de rendre possible l'impossible et d'accélérer considérablement la création de preuve de concept (POC). Cependant, pour tirer pleinement parti de ses avantages, il est essentiel de l’aborder avec pragmatisme et de rester au fait de ses capacités et limites.
Cette technologie n'en est encore qu'à ses débuts. Cela exige de la vigilance, une réflexion approfondie, et une évaluation continue tout au long du projet. La question clé à se poser est simple : l’IA est-elle réellement nécessaire pour répondre à mon besoin ? En fin de compte, le succès de votre projet dépendra de votre capacité à intégrer l’IA de manière réfléchie, alignée sur vos objectifs, et toujours au service de la valeur que vous souhaitez créer.
