Les communautés Open Source libèrent le potentiel de l'IA

Il y a un an, je suis monté sur scène au Red Hat Summit et j'ai évoqué l'impact de l'IA sur notre secteur. Cela faisait seulement quelques mois que le monde avait commencé à percevoir le potentiel des technologies d'IA générative telles que ChatGPT.

Depuis, les possibilités qu'offre l'IA générative n'ont cessé de faire débat au sein des comités de direction, des communautés d'ingénierie et même autour de la table entre amis et en famille. La productivité de mes équipes peut-elle vraiment être multipliée par 10 ? Mille milliards de paramètres, c'est beaucoup ? Puis-je laisser le modèle créer les graphiques de mon cours de statistique ?

Mes propres expérimentations personnelles avec l'IA générative m'ont valu un certain nombre de nuits blanches : j'ai téléchargé des modèles sur mon ordinateur portable et je l'ai utilisée pour écrire du code, rédiger des e-mails et résumer des rapports. Je suis émerveillé par ce que l'on peut accomplir en associant sa propre curiosité aux informations du monde entier et à un assistant d'IA capable de fournir une « expertise » dans toutes sortes de situations. Ce niveau d'enthousiasme peut être évalué à 8/10.

Mais en repensant à ces premières expérimentations, je me rends maintenant compte qu'il me manquait quelque chose. Je me poserais des questions du type :

• « Pourquoi ne puis-je pas personnaliser davantage cette IA ? »
• « Comment pourrais-je utiliser cette IA pour aider davantage mes équipes ? »
• « Et si des communautés pouvaient l'améliorer comme nous le faisons avec les logiciels Open Source ? »
• « L'IA va-t-elle suivre les modèles de l'Open Source, ou allons-nous revenir aux technologies propriétaires ? »

On attend de moi, en tant que dirigeant d'entreprise, que je tire le meilleur parti de nos équipes. La difficulté, c'est que nous sommes une entreprise dynamique, avec des employés un peu partout dans le monde. Nous avons besoin d'expertises variées, nécessaires à différents endroits en même temps. Comment pouvons-nous exploiter les compétences et les connaissances de nos équipes pour améliorer autant de parties de l'entreprise que possible ? Voici ce que j'ai donc envoyé aux employés Red Hat :

Quelque part dans notre entreprise se trouve un spécialiste qui possède des compétences et des connaissances sur un aspect unique de notre activité. Ailleurs dans l'entreprise, un responsable aimerait pouvoir intégrer des dizaines ou des milliers de clones de ce spécialiste à son équipe. Dans un monde parfait, il existerait un moyen simple de transférer les compétences et les connaissances d'un individu à l'équipe ou aux équipes au sens large. L'entreprise pourrait ainsi se développer plus rapidement, l'intégration des nouvelles recrues s'en trouverait facilitée et cela favoriserait de nouvelles idées, car tout le monde aurait accès à un niveau d'expertise de base. Ce spécialiste pourrait peut-être même profiter un peu plus de ses vacances, en sachant que son téléphone ne sonnera pas pendant qu'il se détend sur la plage.

Notre direction s'est rendu compte que si ce projet prenait vie, non seulement Red Hat en sortirait grandi, mais nous aurions également le potentiel d'améliorer considérablement l'activité de nos clients. Et si nous pouvions mettre en place une collaboration, nos partenaires pourraient aussi apporter leur expertise.

Alors que je me prépare à prendre la parole lors du Red Hat Summit cette semaine, je suis ravi d'annoncer que nous avons pu donner vie à ce projet. En collaboration avec IBM, nous faisons un pas de plus vers l'intégration de l'Open Source à l'IA. Au cours des deux dernières semaines, nous avons mis à disposition en Open Source deux éléments importants qui apporteront selon nous une expérience véritablement ouverte au monde des grands modèles de langage basés sur l'IA générative.

Tout d'abord, Red Hat et IBM ont mis à disposition en Open Source le langage Granite et les grands modèles de langage d'assistant de code. Cette initiative repose sur les efforts déployés par Meta et Mistral pour mettre des modèles ouverts sur le marché. Nous sommes allés encore plus loin en ouvrant le modèle (licence), mais aussi les pondérations et les sources de données.

Ensuite, nous avons mis à disposition en Open Source InstructLab, qui utilise une nouvelle méthode de réglage de l'alignement basée sur des données synthétiques pour les grands modèles de langage. InstructLab permet à tout le monde, et pas seulement aux data scientists, de devenir un spécialiste capable d'entraîner et d'ajuster un modèle.

Ensemble, ces deux annonces permettent à des communautés d'individus d'enseigner à de grands modèles de langage de la même manière qu'à des humains.

En mettant à disposition de la communauté un ensemble de modèles ouverts, nous pouvons tous collaborer afin de créer des modèles qui offrent une valeur ajoutée aux individus, aux équipes et aux entreprises. En associant ces modèles à un ensemble d'outils ouverts qui permettent à quiconque de contribuer à un modèle et de l'ajuster de nouvelles façons, nous pouvons véritablement exploiter tout le potentiel de l'expertise à tous les niveaux.

Nous sommes convaincus que ces deux annonces constitueront la prochaine étape pour tirer parti de la richesse des communautés, des contributions et des idées ouvertes pour l'IA. Compte tenu de l'élimination des obstacles pour participer activement au développement d'une IA qui fonctionne pour VOTRE travail, VOS équipes et VOTRE entreprise, nous pensons que la prochaine génération d'IA pour les entreprises est sur le point de voir le jour.

Au nom de Red Hat, nous avons hâte de collaborer avec vous pour intégrer toutes les bases de l'Open Source à l'IA. Voyons ce que l'avenir nous réserve !