Créer des services uniques et performants en exploitant vos données et en s'appuyant sur une sélection de LLM open-source parmi les 600 000 disponibles

La capacité à exploiter des informations de manière efficace est devenue un facteur clé de succès pour les entreprises. Grâce aux avancées en Intelligence Artificielle (IA) et à l'essor des modèles de langage (LLM), il est désormais possible de créer des services innovants et performants qui répondent aux besoins contextuels.

Avec plus de 600 000 modèles IA Open-Source disponibles, il est possible de sélectionner les modèles les plus appropriés afin de maximiser la valeur extraite de vos informations internes.

Ce cas d'usage nous explique comment tirer parti de ces différents modèles dans l'objectif de créer des services à valeur ajoutée, adaptés aux besoins précis de votre entreprise.

Un modèle d'Intelligence Artificielle (IA) open source est une version de programmes ou algorithmes en machine learning rendus publics, c'est-à-dire que le code source est accessible sans restriction. Ce principe de transparence permet à la communauté mondiale de développeurs d'accéder, de contribuer et de modifier le code selon leurs besoins, sans limitation de droits ou de coûts.

L'implication de la communauté open source dans les modèles libres va au-delà de la simple exploitation. Elle implique une collaboration active à l’évolution et à l'amélioration de ces technologies. Ce phénomène soutient et accélère ainsi l'innovation, en permettant à des personnes du monde entier de résoudre des problèmes complexes, de partager des expertises et de diversifier les applications de l'IA.

Créer ou optimiser un service ou un processus existant

L'un des objectifs principaux de l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle open source est de concevoir ou d'optimiser des services et des processus existants. Ces modèles permettent d'automatiser les tâches répétitives, d'améliorer la précision des analyses et de fournir des recommandations pertinentes basées sur les données disponibles. Grâce à leur flexibilité et à leur capacité d'adaptation, les modèles open source facilitent l'innovation et l'efficacité opérationnelle. Ces solutions personnalisées permettent de répondre aux besoins contextuels des organisations.

Ex : un service de support client peut être optimisé en employant un assistant virtuel basé sur un modèle, capable de répondre aux questions fréquemment posées et de résoudre les problèmes des clients rapidement. En bénéfice, la charge  des agents de support s'en retrouvera réduite tout en améliorant la satisfaction client. 
 

Répondre de manière efficace aux besoins

Un autre objectif est de répondre de manière efficace aux attentes de l'entreprise. Les modèles peuvent être exploités pour développer des solutions qui répondent spécifiquement aux défis auxquels votre société est confrontée.

Ex : une société de marketing peut se servir de modèles de génération de texte afin de rédiger du contenu personnalisé dans le cadre de ses campagnes publicitaires, augmentant ainsi l'engagement des clients et l'efficacité de ces dernières.
 

Améliorer l’efficacité opérationnelle des équipes

L'adoption de modèles open source peut également considérablement améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes. En automatisant les tâches répétitives et en fournissant des analyses rapides et précises, les équipes peuvent libérer du temps pour se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée.

Ex : Une équipe R&D peut tirer parti de modèles d'analyse pour traiter de grandes quantités de données et détecter des tendances ou des insights pertinents. Cela permet aux chercheurs de se concentrer davantage sur le développement de nouvelles idées et innovations, plutôt que sur la manipulation manuelle des données.

Chez DRI, nous vous guidons à travers chaque étape importante de votre projet IA, avec une expertise approfondie dans divers domaines spécialisés :

• Conseil à l'entraînement d'IA : Optimisez vos algorithmes pour une performance maximale ;

• Conseil en architecture IA : Construisez des systèmes robustes et évolutifs ;

• Développement d'agents IA avec API : Intégrez des assistants IA dans vos applications existantes ;

• Ingénierie de prompt : Maîtrisez l'art de la formulation en IA pour une interaction utilisateur optimale ;

• Conseil en intégration d'IA : Assurez une fusion sans faille de l'IA dans vos processus.