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RETOUR D’EXPÉRIENCE SUR UN PROJET DE CHATBOT IA MENÉ PAR IN2 CONSULTING

21 juin 2024

L'intelligence artificielle (IA) est une source d’opportunités importantes pour l’entreprise et en particulier en assurance. Ses Langages Modèles de Grande Taille (LLM) occupent alors une position centrale parmi les éléments essentiels qui la composent, avec des avancées récentes telles que ChatGPT.

IN2 consulting a souhaité explorer les concepts de modèles pré-entraînés et de fine-tuning dans le contexte du développement d'un chatbot. Ce projet, mené dans sa première phase de septembre 2023 à janvier 2024, envisageait la conception d’un chatbot performant, capable de répondre à des questions techniques et métier, grâce à des données issues d’informations pertinentes extraites de documents.


L’enjeu était également de respecter des critères spécifiques, notamment la confidentialité des données et le contrôle sur l’infrastructure, en décidant d’exécuter localement l’ensemble des opérations liées à l’utilisation d’un chatbot.

Retour d’expérience sur un projet de Chatbot IA mené par IN2 consulting: Actualités

FINE-TUNING DES MODÈLES DE LANGAGE POUR UNE ADAPTATION MÉTIER PRÉCISE

Les Langages Modèles de Grande Taille (LLM) sont des composants essentiels de l'Intelligence Artificielle (IA). Ils se distinguent par leur capacité remarquable à comprendre et à générer du texte de manière avancée. Leur excellence repose sur l'ampleur de leur entraînement, impliquant une immersion intensive dans d'immenses corpus de données.


Cette plongée approfondie dans des volumes considérables d'informations confère alors aux LLM la compétence nécessaire pour appréhender la subtilité et la complexité inhérentes aux divers aspects des langages humains. Leurs capacités à assimiler la richesse des expressions linguistiques, des nuances sémantiques et des contextes spécifiques en font des outils exceptionnellement performants dans le domaine de la compréhension et de la manipulation du langage. On parle alors de « pré-entraînement ».

Les modèles pré-entraînés sont donc des LLM qui ont absorbé une quantité substantielle de données avant de se consacrer à des tâches spécifiques. Ils établissent une base solide, exerçant une influence déterminante sur les performances des chatbots, en termes de compréhension du langage et de rapidité d'exécution.


Après la phase de pré-entraînement, intervient le fine-tuning, apportant une personnalisation cruciale au modèle, afin qu'il puisse se spécialiser dans des domaines spécifiques tels que les questions techniques et métier du chatbot. Cette étape ajuste minutieusement les paramètres du modèle afin d'assurer la pertinence et la précision des réponses, créant ainsi un outil qui répond efficacement aux besoins spécifiques de l'utilisateur final.


L'adaptation du modèle par le biais du fine-tuning garantit que le chatbot est aligné sur les exigences particulières du secteur d'activité, améliorant ainsi sa capacité à traiter des questions spécifiques, parfois hautement spécialisées. Cette personnalisation affinée permet au modèle de transcender la simple compréhension linguistique pour répondre de manière pertinente aux demandes propres à un domaine d'expertise particulier.


En résumé, le fine-tuning s'avère être l'étape cruciale qui transforme un modèle pré-entraîné en un outil spécialisé, capable de répondre avec finesse aux questions métiers spécifiques et d'offrir des solutions adaptées à des contextes professionnels particuliers.

Une femme regardant des graphiques à l'écran
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LES DONNÉES : PILIERS DU FINE-TUNING DES MODÈLES D'IA

Au cœur du processus de fine-tuning se trouve un élément vital : les données. Les données spécifiques au domaine métier jouent un rôle essentiel dans l'affinage du modèle, lui permettant d'acquérir une expertise pointue. Ces données spécialisées enrichissent le modèle en lui fournissant des exemples concrets et des nuances propres au secteur d'activité visé.


Ainsi, la qualité et la diversité des données utilisées dans cette étape déterminent la capacité du modèle à comprendre et à répondre de manière précise aux questions métiers. Un ensemble de données bien élaboré garantit que le modèle est exposé à une variété de scénarios pertinents, renforçant ainsi sa capacité à traiter efficacement les demandes spécifiques et à évoluer avec son secteur. En somme, les données jouent un rôle fondamental dans le fine-tuning, agissant comme le fondement sur lequel le modèle acquiert une compréhension spécialisée et se transforme en un outil véritablement adapté aux besoins métiers.


Lors de la collecte des données provenant de documents techniques et métiers, les données doivent être structurées de manière claire et cohérente pour garantir une compréhension optimale par le modèle. La confidentialité étant une préoccupation majeure, l'anonymisation des données est impérative. Il s'agit d'éliminer toute information pouvant identifier individuellement des personnes ou des entités. Cela peut inclure le retrait de noms, d'adresses ou d'autres détails sensibles, tout en préservant la substance nécessaire à l'entraînement du modèle. L'anonymisation garantit que le modèle est formé sur des données respectant les normes éthiques et légales en matière de confidentialité.


La data augmentation émerge comme une stratégie incontournable pour enrichir l'ensemble de données d'entraînement. Cette approche implique la manipulation contrôlée des données existantes pour diversifier les exemples, renforçant ainsi la capacité du modèle à généraliser. Les techniques de data augmentation incluent la reformulation de paragraphes, la suppression et la permutation de mots, l'ajout de bruit (introduction d'erreurs telles que des fautes de frappe) et le remplacement par des synonymes. Ces méthodes garantissent une variété suffisante dans les exemples d'entraînement.

Un homme pointant sur son écran d'ordinateur portable
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ENTRAÎNEMENT ET ÉVALUATION DU MODÈLE, DES ÉTAPES CLÉS

Avant d'entamer le développement du chatbot, des décisions fondamentales ont été prises par les équipes d’IN2 Consulting pour déterminer le modèle pré-entraîné et la méthode d'apprentissage ; des éléments qui exercent une influence substantielle sur la performance globale du système. Ces choix déterminent directement la structure des données et la manière dont les poids sont récupérés lors de l'apprentissage ultérieur.

Ainsi, le processus de fine-tuning, qui consiste à ajuster minutieusement les paramètres du modèle pour améliorer sa pertinence et sa précision dans la réponse aux questions spécifiques du chatbot, est d'une importance cruciale. Le défi réside dans la sélection judicieuse de ces paramètres, car ils influent directement sur les performances du modèle.

Une fois le processus de fine-tuning achevé, l'évaluation des résultats générés devient impérative pour mesurer l'efficacité et la pertinence du chatbot dans des situations réelles. Le modèle est confronté à une diversité de scénarios représentant les situations que les utilisateurs pourraient rencontrer. Les réponses générées sont comparées aux réponses attendues, évaluant ainsi la capacité du modèle à comprendre des questions spécifiques et à contextualiser l'information pour fournir des réponses appropriées. Cette étape de validation permet d'identifier d'éventuels biais ou lacunes, ouvrant ainsi la voie à des itérations sur le processus de fine-tuning pour améliorer continuellement les performances du chatbot.

Interface utilisateur
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À SUIVRE

Et vous, quelle est l’approche IA de votre entreprise ? Avez-vous prévu d’ « encapsuler ChatGPT » ou est-il question d’aller plus loin encore ? Quels sont vos résultats au regard de l’investissement ? Parlez-en avec vous ! Nous sommes toujours prêts à apporter de la valeur ajoutée à la donnée.

Dans une réunion

UN MODÈLE IA À ADAPTER À CHAQUE ÉTAPE

En résumé, ce projet d'IA a mis en avant la complexité du développement de solutions intelligentes tout en préservant la confidentialité des données et le contrôle sur l’infrastructure. Il a permis de souligner l'importance cruciale des choix initiaux, du processus de collecte et de préparation des données, ainsi que du fine-tuning pour assurer la performance et l'adaptabilité du modèle.

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