Investir massivement dans l’IA générique pour les équipes d’ingénierie internes peut être véritablement transformateur, mais cela présente également certains risques, en particulier lorsque les équipes sont chargées de prendre des décisions de conception critiques sur la base des résultats générés par l’IA.
L’une des principales préoccupations concerne le risque d’hallucinations. Les modèles GenAI, bien qu’impressionnants, sont connus pour générer parfois des informations inexactes ou inventées, en particulier lorsqu’ils sont poussés au-delà de leurs données d’entraînement. Pour les équipes d’ingénieurs qui prennent des décisions cruciales en matière de conception, une recommandation fantaisiste ou des données mal interprétées peuvent entraîner des erreurs ou des retards coûteux. Se fier uniquement aux LLM sans mécanismes de vérification rigoureux peut compromettre la qualité et la fiabilité des résultats.
À cela s’ajoute la question de la sécurité des données. De nombreuses entreprises utilisent des services GenAI externes qui nécessitent l’envoi de données internes sensibles vers des LLM basés sur le cloud. Pour les organisations traitant des informations confidentielles, cela ouvre la voie à des risques potentiels de violation ou de fuite de données. Le transfert de données en dehors des pare-feu de l’entreprise soulève également des questions réglementaires, en particulier dans les secteurs fortement réglementés, tels que l’aérospatiale et la défense.
De plus, les LLM ont un coût important. L’envoi de grands volumes de données à des LLM pour traitement, en particulier lorsque la tâche n’est pas bien adaptée à ces modèles, peut entraîner des inefficacités et des coûts croissants. À long terme, cela peut s’avérer financièrement insoutenable, en particulier pour les entreprises qui cherchent à développer des applications d’IA au sein de leurs équipes d’ingénieurs.
L’intérêt d’utiliser une technologie de recherche NLP éprouvée avant de tirer parti des LLM
Une approche plus efficace consiste à utiliser une technologie de recherche éprouvée basée sur le traitement du langage naturel (NLP), telle que Goldfire d’Accuris, comme première étape. En confiant à un système NLP la première étape de recherche dans les données, les entreprises peuvent s’assurer que les informations les plus pertinentes et les plus précises sont récupérées. Cette approche atténue le risque d’hallucinations, car le LLM n’a plus qu’à affiner ou traiter des résultats vérifiés, plutôt que de générer des résultats ex nihilo. Un autre avantage unique de Goldfire est l’accent mis sur les données techniques. La plupart des fournisseurs de NLP adoptent une approche plus générale, de type « taille unique ».
De plus, effectuer cette recherche derrière le pare-feu garantit la sécurité des données. Les entreprises peuvent traiter leurs informations sensibles au sein de leur propre infrastructure, ce qui leur permet de se conformer aux réglementations en matière de confidentialité des données tout en protégeant leurs conceptions exclusives ou leurs secrets commerciaux. Le fait de conserver la phase de recherche sur site garantit le plus haut niveau de contrôle des données, tout en utilisant les LLM uniquement pour les tâches qui bénéficient réellement de leurs capacités de traitement avancées.
Cette approche hybride est également plus rentable. En envoyant uniquement des données sélectionnées et pertinentes au LLM, les entreprises peuvent réduire considérablement la charge de calcul et, par conséquent, les coûts associés au traitement de grandes quantités de données. Cela garantit une utilisation efficace des LLM, en réservant leur puissance à des tâches où les modèles génératifs apportent une réelle valeur ajoutée.
Si les LLM et l’IA générique offrent des opportunités passionnantes aux équipes d’ingénieurs, une dépendance excessive à leur égard peut entraîner des écueils tels que des hallucinations, des failles de sécurité et des coûts élevés. Utiliser d’abord une technologie de recherche NLP éprouvée, avant de tirer parti des LLM pour le post-traitement, aide les organisations à maintenir la précision, à renforcer la sécurité et à optimiser les coûts, tout en garantissant que les décisions critiques prises par les équipes d’ingénieurs sont basées sur des données fiables.
Pour plus d’informations sur Goldfire by Accuris, rendez-vous sur la page Goldfire de notre site Web.
