Création d'une plateforme d'IA cohérente : la personnalisation au service des données d'entreprise

Il ne fait aucun doute que l'IA générative transforme le fonctionnement des entreprises, mais soyons clairs : pour exploiter pleinement l'IA, il ne suffit pas d'intégrer un modèle pré-entraîné en espérant obtenir les meilleurs résultats.

Bien que les solutions d'IA soient souvent présentées comme étant immédiatement déployables, leur mise en œuvre réussie au sein d'une entreprise nécessite une planification stratégique et une intégration systématique. Pour obtenir les résultats cohérents et fiables qu'exigent les environnements d'entreprise, les organisations ont besoin d'une approche structurée qui combine une personnalisation complète des modèles avec une intégration robuste des données d'entreprise.

Grâce à cette approche, les solutions d'IA s'alignent mieux sur les processus métier existants, répondent plus efficacement aux exigences de gouvernance et de conformité de l'IA, et sont plus à même de fournir une valeur métier mesurable, tout en conservant la fiabilité et l'évolutivité requises par les opérations de l'entreprise.

Pourquoi un état d'esprit axé sur la plateforme est-il important ?

Voyez les choses de cette façon : utiliser l'IA sans stratégie de plateforme, c'est comme essayer de construire un gratte-ciel sans plan. Vous ferez peut-être des progrès, mais vous passerez beaucoup de temps à corriger les désalignements et à dupliquer les efforts, et vous n'atteindrez jamais la vision que vous avez en tête.

Une véritable plateforme d'IA fournit une base unifiée, de sorte que les projets d'IA sont construits, entraînés et déployés à l'aide d'outils et de flux de travail cohérents. C'est cette cohérence qui rend l'IA plus fiable pour les équipes, les cas d'utilisation et les environnements.

Pour les chefs d'entreprise et les architectes informatiques, l'approche basée sur une plateforme représente bien plus qu'une simple efficacité opérationnelle. Elle offre évolutivité, gouvernance et la possibilité d'intégrer les connaissances et le contexte propres à votre organisation directement dans les modèles.

Le défi : des modèles génériques, des besoins uniques

Les modèles de base sont impressionnants : ils sont pré-entraînés avec de vastes connaissances acquises sur l'ensemble d'Internet. Ils sont toutefois créés avec une compréhension générale d'un secteur particulier et peuvent ne pas connaître votre entreprise ni les dernières exigences de conformité. De plus, ils ne connaîtront pas vos clients et n'auront pas accès à vos données confidentielles. Bien entendu, ce sont précisément ces données qui vous aideront à tirer le meilleur parti de l'IA.

Parallèlement, votre entreprise dispose probablement d'une mine d'or de données propriétaires dans différents formats, réparties dans des documents, des wikis, des journaux de discussion, des bases de connaissances et des documents de recherche. L'exploitation de ces données est essentielle pour passer de réponses génériques à des réponses pertinentes et riches en contexte, et pour transformer un LLM (Large Language Model) polyvalent en un outil réellement adapté à votre entreprise. 

Pour combler le fossé entre les modèles d'usage général et les spécificités de l'entreprise, il ne suffit pas d'ajouter des données. Cela exige de la détermination pour personnaliser le comportement des modèles, construire des pipelines de données robustes et maintenir la cohérence de l'infrastructure dans l'ensemble de votre écosystème.

La solution : une plateforme d'IA cohérente

Une plateforme d'IA cohérente aide les équipes à passer d'un statut expérimental à un statut opérationnel, en rencontrant moins d'obstacles en cours de route. Elle prend en charge de nombreuses techniques de personnalisation de modèles, telles que l'ingénierie des prompts, le fine-tuning (réglage fin) et la RAG (génération augmentée de récupération) dans un cadre unifié.

Sans cette cohérence, les équipes finissent souvent par repartir de zéro à chaque projet. Grâce à elle, l'IA devient plus évolutive, plus facile à maintenir et plus cohérente, ce dont les entreprises ont réellement besoin.

Par exemple, l'ingénierie des prompts vous permet de façonner le comportement des modèles à l'aide d'instructions soigneusement élaborées. Le fine-tuning (réglage fin) avec des méthodes telles que InstructLab Toolkit, LoRA ou QLo RA vous permet d'adapter les modèles à votre langage et à votre logique spécifiques. La RAG (génération augmentée de récupération) permet aux modèles d'extraire des informations récentes et pertinentes de vos bases de données internes au moment de la requête.

Des stratégies plus avancées, telles que le RAFT (fine-tuning augmenté de récupération), combinent la RAG (génération augmentée de récupération) avec le fine-tuning (réglage fin) pour améliorer le raisonnement et la précision lors de la génération de contenu long.

Intégration des données : la base d'une IA intelligente

La personnalisation des modèles ne représente que la moitié de l'équation. L'autre moitié ? L'intégration des données.

Pour obtenir des réponses pertinentes pour l'entreprise, l'IA doit avoir accès en temps réel aux connaissances les plus récentes de votre organisation : mises à jour des produits, modifications des politiques internes, historiques des clients, etc. Cela implique des pipelines robustes capables d'ingérer, de segmenter et d'indexer des données non structurées (telles que des fichiers PDF, des pages HTML, etc.), les rendant accessibles au moment de l'inférence.

Le résultat : des réponses d'IA qui sont non seulement fluides, mais aussi contextuellement correctes.

De la théorie à la réalité avec Red Hat AI

Pour donner vie à tout cela, il faut disposer de l'infrastructure adéquate. Red Hat OpenShift AI, associé à Red Hat AI Inference Server (basé sur le moteur Open Source vLLM), fournit la base évolutive nécessaire pour exécuter ces fonctionnalités d'IA dans des environnements de cloud hybride.

Qu'il s'agisse d'affiner des modèles ou de déployer des pipelines de récupération, OpenShift AI assure la cohérence entre le développement et la production, permettant ainsi la gouvernance, une forte posture de sécurité et des performances à grande échelle.

Conclusion

Pour exploiter l'IA en toute confiance, les entreprises ont besoin de plus que de simples expériences isolées. Elles ont besoin d'une plateforme cohérente qui permette aux équipes d'adapter les modèles en profondeur et de les connecter de manière significative aux données de l'entreprise.

Elles ont également besoin d'environnements de test pour permettre aux équipes d'expérimenter, d'apprendre et de découvrir de nouvelles façons d'intégrer l'IA à leurs secteurs d'activité, sans risquer que les données de l'entreprise ne la quittent accidentellement.  Grâce à des environnements de test robustes, à une inférence très performante et à des modèles d'IA alignés sur votre entreprise, Red Hat AI fournit une plateforme solide sur laquelle construire des applications d'IA d'entreprise à grande échelle.  

Dans les prochains articles, nous examinerons plus en détail chaque pilier : l'affinage des prompts, le fine-tuning (réglage fin), la RAG (génération augmentée de récupération), le RAFT (fine-tuning augmenté de récupération) et l'architecture du pipeline de données, en offrant des informations pratiques aux développeurs, aux architectes et aux équipes de plateforme d'IA qui cherchent à transformer l'IA d'un projet pilote à une capacité permanente.

Vous souhaitez en savoir plus ? Consultez la partie 2 de cette série de blogs et pour plus d'informations sur la RAG, Red Hat AI, et notre Hub d'apprentissage Red Hat AI.