L'intelligence artificielle n'est pas l'apanage des géants du web et de leurs grands modèles de langage. C'est avant tout une innovation de rupture et une opportunité extraordinaire de réinventer les process et les produits de votre entreprise. Les technologies d'intégration IA évoluent à toute vitesse et on peut désormais intégrer l'intelligence artificielle beaucoup plus facilement pour améliorer l'efficacité opérationnelle de son entreprise ou créer des expériences à plus forte valeur ajoutée pour nos clients. On va voir ensemble comment intégrer les outils IA dans son entreprise et les pièges à éviter.
Comprendre l'Intelligence artificielle et ses implications pour le développement d'applications
Définition et fondamentaux de l'IA
Présentation des concepts clés de l'IA, y compris l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones, et comment ils s'appliquent au développement d'applications.
L'Intelligence Artificielle (IA) est un champ de l'informatique visant à simuler l'intelligence humaine par des machines. Elle s'appuie notamment sur l'apprentissage automatique, les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
Pour simplifier, l'IA permet aux machines d'accomplir des tâches complexes qui nécessiteraient normalement une intervention humaine. Ces tâches peuvent inclure l'apprentissage, le raisonnement, la perception, la compréhension du langage et la création.
Aujourd'hui quand on parle d'intelligence artificielle on parle souvent des Large language models (LLMs) : GPT4, Claude 2, Llama 2 & 3, Gemini. Ce n'est qu'un "type" d'intelligence artificielle, on parle dans leur cas, d'IA générative, ou GenAI.
Avantages de l'IA dans le développement d'applications
Avantage 1 : Des applications plus riches pour les utilisateurs
C'est l'usage le plus évident, intégrer les capacités des IA dans un produit numérique va permettre d'enrichir considérablement ces capacités. On ne parle pas que des IA génératives ici, il en existe bien d'autres. On peut également ajouter des algorithmes complexes qui ne sont pas à proprement parler des IA mais qui permettront d'atteindre un résultat similaire aux yeux des utilisateurs.
Ce type d'intégration permet à vos produits d'avoir une meilleure personnalisation mais aussi de réaliser automatiquement un certain nombre de tâches qui vont simplifier la vie de vos utilisateurs. Ils retireront donc plus de valeur de l'usage de vos produits et en seront plus satisfaits.
Avantage 2 : Un développement plus efficace pour les développeurs
Intégrer l'IA dans vos applications, cela peut aussi se matérialiser par l'utilisation de l'IA par vos développeurs pour aller plus loin et plus vite dans le développement de nouvelles fonctionnalités. En effet une application pour qu'elle soit utile à ses utilisateurs nécessite une constante adaptation à leur besoin.
Cela peut entraîner de longs développements et une équipe qui utilise l'IA pourra délivrer plus de fonctionnalités, plus rapidement si elle a intégré correctement l'intelligence artificielle dans ses process.
Nous utilisons notamment GitHub Copilot pour accélérer les développements chez Lonestone.
Étude de cas : Exemples réussis d'intégration de l'IA avec un RAG
L'équipe Lonestone a récemment développé une solution d'assistant virtuel interne pour une entreprise. En termes techniques on appelle ça un RAG (Retrieval augmented generation), c’est-à-dire un système basé sur un LLM et enrichi avec de nouvelles données pour ajuster son fonctionnement et son efficacité dans un contexte précis.
Ce RAG sur-mesure, nous l'avons conçu pour répondre spécifiquement aux besoins complexes de notre client.
Imaginez un ChatGPT :
- Qui parle le même jargon particulier que les commerciaux, les ingénieurs et le support
- Qui connaît par cœur toute la documentation interne, les fiches produits, les Q&A, etc.
- Qui a accès aux données en temps réel de l'entreprise : stocks, prix, etc.
- Qui peut construire des réponses utiles à partir de questions complexes utilisant plusieurs sources de données.
L'ensemble de ces fonctionnalités est géré sur une infrastructure cloud sécurisée, garantissant à la fois la confidentialité des données et des performances optimales. Ce projet représente un pas en avant significatif dans l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de la satisfaction client grâce à l'automatisation intelligente des interactions.
La stratégie pour intégrer de l'IA intelligemment dans ses applications
Identifier ses besoins et les opportunités d'intégration IA
Intégrer l'IA pour intégrer l'IA n'est pas une bonne idée, le sujet est très "tendance" mais une réflexion préalable sur la pertinence et le coût de l'IA avant son intégration dans les projets est indispensable. Par ailleurs l'intelligence artificielle n'est pas la solution magique à tous les problèmes il est donc important de comprendre ce qu'elle peut et ne peut pas faire pour éviter de poursuivre un mirage.
Étape 1 : Analyse des besoins de l'application
L'identification des besoins et des opportunités d'intégration de l'IA commence par la compréhension claire des objectifs de votre application. Chaque application a des besoins spécifiques qui peuvent être optimisés grâce à l'IA. Les applications d'e-commerce pourraient bénéficier de systèmes de recommandation personnalisés, les applications de santé pourraient utiliser l'IA pour le diagnostic, etc.
Il est également crucial de comprendre les limites des technologies d'IA disponibles et de définir un retour sur investissement réaliste. Certaines tâches peuvent être automatisées grâce à des algorithmes simples et ne nécessitent pas nécessairement une solution d'IA complexe ou coûteuse.
Enfin, il est pertinent d'explorer les opportunités offertes par l'intégration de l'IA pour compenser les lacunes de votre application. Au cours des années vous avez sûrement recueilli un certain nombre de feedback que vous n'aviez à l'époque pas pu traiter. Qu'en est-il aujourd'hui ?
Étape 2 : Étude de faisabilité et de rentabilité
Une fois le besoin identifié il faut que vous déterminiez la faisabilité d'un tel projet. Il y a deux angles majeurs :
- L'analyse coût-bénéfice : Évaluer les coûts impliqués dans l'intégration de l'IA (développement, licences de technologies, formation des équipes) par rapport aux avantages attendus (réduction des coûts opérationnels, augmentation des revenus, amélioration de la satisfaction client).
- L'évaluation des ressources disponibles : Considérer les ressources techniques et humaines disponibles pour supporter le projet d'intégration de l'IA, incluant les compétences en IA au sein de l'équipe ou la nécessité de s'entourer d'experts externes.
Gardez à l'esprit que l'IA évolue extrêmement rapidement, il peut être complexe et finalement très coûteux d'internaliser cette expertise.
Étape 3 : Consultation avec les parties prenantes
Le besoin est identifié, le projet est rentable et vous avez trouvé une équipe d'experts pour vous accompagner. C'est un bon début.
Mais IA ou pas un outil n'est utile que s’il est... utilisé. Vous devez donc très tôt impliquer l'ensemble des parties prenantes dans le projet.
Cela inclut :
- Les futurs utilisateurs des fonctionnalités IA : pour créer une intégration réellement utile à leur activité.
- Leurs managers : pour faciliter leur suivi et la manière dont ils vont pouvoir accompagner leurs équipes dans ce changement.
- La direction : qui doit comprendre l'intérêt de cette intégration et être convaincue de son alignement avec la stratégie de l'entreprise
- Les équipes techniques et support qui vont être impactées par l'usage de la solution.
Étape 4 : Priorisation des opportunités d'intégration de l'IA
Rome ne s'est pas construite en un jour, à l'issue des trois premières étapes vous aurez identifié plusieurs cas d'usages et fonctionnalités pour l'intégration de l'IA. Il faut maintenant prioriser et construire votre solution brique par brique.
Commencez par identifier les cas d'utilisation les plus prometteurs et prioritaires pour l'intégration de l'IA, en se basant sur leur impact potentiel et leur faisabilité technique. Puis développez un plan détaillé pour l'intégration de l'IA, incluant les étapes de développement, les tests, le déploiement et la mesure de l'efficacité.
À l'issue de cette étape assurez-vous d'obtenir l'adhésion de l'ensemble des parties prenantes sur ce planning pour que personne ne se sente lésé par les choix effectués.
Gestion du changement et formation des équipes
Là encore nous avons deux aspects, les équipes d'utilisateurs qui devront surtout apprendre à faire confiance à l'outil et changer leurs habitudes de travail et les équipes de développement qui vont travailler pour intégrer l'IA.
Pour les équipes de développement cela va demander un changement d'organisation puisque les équipes seront probablement déployées différemment pour poursuivre les développements et la maintenance en "business as usual" pour certains et se concentrer sur l'intégration de l'IA pour les autres.
Cette réallocation des ressources n'est pas aisée et souvent la bonne approche consiste à s'appuyer sur une équipe externe dédiée aux développements IA. Cette équipe externe pourra en plus prendre en charge une montée en culture progressive des équipes internes pour faciliter la transition.
Dans tous les cas on vous recommande vivement de former un minimum vos équipes à l'intelligence artificielle en commençant par les fondamentaux. Même si on peut utiliser l'IA sans rien comprendre au fonctionnement interne des modèles, les comprendre permet d'avoir de bonnes intuitions lorsque des résultats inattendus surviennent et résoudre ces cas.
Les défis de l'intégration de l'IA dans les entreprises et leurs applications
Technologies et outils pour l'intégration de l'IA
L'écosystème des technologies facilitant l'intégration de l'intelligence artificielle est vaste et en constante évolution. Il comprend une variété de plateformes, de frameworks open source, et d'APIs spécialisées qui permettent d'implémenter des solutions d'IA de manière flexible et efficace.
Le choix des LLMs et des langages de programmations
Le choix des Large Language Models (LLM) sur lesquels s'appuyer, est crucial pour le développement d'applications modernes. Ils ont des capacités et contraintes différentes le choix n'est donc pas toujours très simple.
Les langages de programmation à utiliser ne sont pas non plus automatiques. Python reste le langage de programmation dominant dans ce domaine, mais on observe une adoption croissante de TypeScript pour gérer des applications à plus grande échelle et améliorer leur maintenabilité.
Les frameworks spécialisés
Il y a de plus en plus de frameworks qui permettent de simplifier le développement et le déploiement de fonctionnalités IA dans les applications. On vous en présente trois que l'on trouve particulièrement intéressants.
Langchain
Langchain est une plateforme qui aide à développer des applications interactives utilisant des modèles de langage avancés. Elle est idéale pour créer des assistants virtuels et des outils de réponse automatique, en intégrant facilement des capacités de traitement du langage naturel aux applications existantes ou nouvelles.
LlamaIndex
LlamaIndex optimise l'utilisation des Large Language Models (LLMs) pour des applications spécifiques, en facilitant l'indexation et la récupération d'informations pertinentes. Cette plateforme est particulièrement utile pour les applications où la précision des informations est cruciale, comme les systèmes de support client ou de recommandation personnalisée.
Autogen
Autogen est une plateforme spécialisée dans les technologies d'intelligence artificielle pour les conversations multi-agents. Elle permet de développer des applications qui peuvent gérer des interactions complexes entre plusieurs utilisateurs et agents AI simultanément, optimisant ainsi les dialogues et les processus de décision automatisés. Principalement développée en Python, Autogen est idéale pour les environnements qui nécessitent des interactions dynamiques et contextuelles, rendant les applications plus intelligentes et réactives aux besoins des utilisateurs.
La barrière des compétences et des paradigmes
Parmi les défis de l'intégration IA, il faut comprendre que c'est un domaine qui s'est développé en suivant un paradigme très différent de celui que connaissent les développeurs.
L’IA est avant tout un domaine de recherche qui a été alimenté par les scientifiques. Les modèles et ressources ont donc été pensés pour des scientifiques et cela peut poser quelques difficultés aux développeurs issus du monde de la création de produits et d'outils numériques.
En résumé :
- La vision des chercheurs : Ils ont besoin d'outils d'exploration et de visualisation, important en développement d'applications.
- Les développeurs : Ils ont besoin d'architectures projets compréhensibles, flexibles et maintenables (SOLID)
Cela évolue vite et les deux approches peuvent s’enrichir mais cela demande une certaine expérience et flexibilité de la part des développeurs.
Les défis techniques et conceptuels
L'intégration de l'intelligence artificielle dans les projets web présente des défis techniques et conceptuels significatifs. Ces obstacles ne se limitent pas seulement à l'implémentation pratique des technologies, mais touchent également à la compréhension et à l'adaptation continue aux évolutions du domaine.
Obstacle technique : Évolution rapide des technologies
Le domaine de l'IA évolue à une vitesse fulgurante, rendant indispensable la mise à jour continue des frameworks et des API. Cette constante évolution entraîne fréquemment des changements majeurs ("breaking changes") qui nécessitent des ajustements significatifs dans les projets en cours. Les équipes doivent donc rester très flexibles et prêtes à réviser leurs bases techniques pour exploiter les dernières avancées.
Barrière conceptuelle : Compréhension des limites des modèles
Les modèles de langage, tels que les LLMs, offrent des capacités impressionnantes qui peuvent parfois sembler "magiques". Cependant, leurs limites ne sont pas toujours claires pour les clients ou les utilisateurs finaux, ce qui peut rendre difficile l'explication des défis particuliers de certaines demandes. Il est crucial de développer des stratégies pour communiquer efficacement sur ce que l'IA peut et ne peut pas faire, afin d'aligner les attentes avec les réalités techniques.
Intégrer un feedback humain : Human in the Loop (HITL)
Bien que l'automatisation complète soit un objectif séduisant, de nombreuses applications bénéficient de la préservation d'une composante humaine dans les boucles de décision. Des exemples incluent la vérification d'emails ou la modération de contenu, où le jugement humain est indispensable pour garantir la pertinence et l'adéquation des actions de l'IA. Intégrer efficacement HITL peut améliorer la fiabilité et la sécurité des applications IA, mais nécessite des systèmes bien conçus pour gérer l'interaction entre les humains et l'intelligence artificielle.