Bien sûr, vous devez utiliser des modèles open source si vous êtes un dirigeant d'entreprise. Les fournisseurs de modèles propriétaires, qui imposent désormais la conservation des données, exercent un levier considérable sur votre activité si vous ne le faites pas. Lorsque vous connectez des modèles à votre contexte métier, ils le voient, en apprennent, et ont déjà démontré leur capacité à cibler leurs clients les plus performants grâce à ces informations.
Mais cela ne suffit pas : vous devez également stocker vos données et vos enregistrements dans des systèmes ouverts, sinon vos éditeurs de logiciels pourraient vous empêcher de construire des systèmes d'IA en dehors du jardin clos qu'ils ont aménagé pour vous. Si vous ne parvenez pas à les convaincre de vous donner un accès complet aux données qu'ils gèrent pour vous, l'IA vous permet heureusement de migrer assez rapidement.
Une fois que vous avez récupéré vos données, vous devez gérer la manière dont les systèmes d'IA peuvent y accéder pour le compte d'utilisateurs humains, car vous ne voulez pas toujours que Bob voie ce que fait Alice dans votre entreprise. C'est un défi difficile et impitoyable, car les modèles d'IA excellent à détecter les erreurs de besoin d'en connaître. Cela nécessite des systèmes qui vérifient les règles d'accès strictes et des modèles qui vérifient les règles d'accès souples.
Vient maintenant la partie la plus importante. Vous devez mettre en place votre propre boucle d'apprentissage continu, afin d'améliorer vos systèmes d'IA en fonction de leurs interactions avec vos employés et vos utilisateurs. C'est ainsi que vous transformez les spécificités de votre entreprise en systèmes d'IA que vos fournisseurs et concurrents ne peuvent pas reproduire.
C'est aussi ainsi que vous réduisez les coûts de déploiement, car vous pouvez réduire la taille des modèles en fonction de la distribution des entrées. Ces factures deviennent substantielles ; nous devons collectivement devenir efficaces si nous voulons que le développement de l'IA se poursuive, c'est donc important.
Tous ces efforts peuvent sembler intimidants – et ils le sont. Il s'agit à la fois d'une refonte complète de votre système informatique, d'un changement total dans votre façon de développer des logiciels et de gérer votre entreprise. La gestion du cycle de vie de l'IA nécessite de comprendre le comportement humain et la descente de gradient, c'est un défi de taille.
Chez Mistral, nous facilitons ce travail en fournissant toutes les primitives dont vous avez besoin dans un seul plan de contrôle, Studio, et une plateforme d'entraînement, Forge. Avec nos ingénieurs et scientifiques en IA appliquée qui travaillent main dans la main avec nos clients, nous assurons le transfert de connaissances et pouvons disparaître une fois les systèmes opérationnels.
Nous déployons sur l'infrastructure de nos clients, ou via nos services hébergés sans conservation des données, afin que vos spécificités restent les vôtres et que le bouton de contrôle soit entièrement entre vos mains.
L'IA de pointe peut accélérer la croissance de votre entreprise, mais si elle n'est pas entre vos mains, ce ne sera pas votre croissance.
