Intelligence Artificielle Open Source vs. Closed Source : Pourquoi la Qualité des Données et l'Adaptabilité sont Essentielles

Comme lors des précédentes révolutions technologiques, les organisations s'interrogent sur la nécessité de déployer des modèles de langage commercial (LLM) ou d'utiliser des alternatives open source dans le développement d'applications d'IA générative. Le choix dépend de vos objectifs. Sélectionner le bon modèle et l'enrichir avec des données d'entreprise de haute qualité sont des décisions cruciales. Explorons les différentes structures de modèles : source fermée, source ouverte et hybrides.

Types de Modèles : Source Fermée vs. Source Ouverte

Lors de la création d'applications d’IA générative, les organisations doivent souvent choisir entre les LLM à source fermée et à source ouverte. Les LLM à source fermée conservent leur code source propriétaire pour des raisons de sécurité et de protection de la propriété intellectuelle. En revanche, les LLM à source ouverte offrent un accès libre au code source, permettant aux utilisateurs de modifier et d'adapter le logiciel. Néanmoins, certains modèles open source comportent des composants restreints nécessitant une licence commerciale, ce qui conduit à des « modèles ouverts ». Dans ces cas, l'architecture et les paramètres peuvent être accessibles au public, tandis que certaines portions de code restent propriétaires. Ces efforts collaboratifs peuvent aider à identifier les biais et favoriser le partage de connaissances.

Données : La Ressource Essentielle

Les termes de licence et d'utilisation influencent considérablement le déploiement d'un modèle spécifique. Cependant, se focaliser sur le débat source fermée vs. source ouverte est une vision à court terme : 70 % des PDG interrogés par PwC prévoient que l'IA générative transformera leurs opérations dans les trois ans à venir. Au lieu de cela, concentrez-vous sur la qualité de vos données, qui sera votre principal facteur de différenciation concurrentielle.

Il est temps de repenser notre compréhension des données. Souvent qualifiées de « nouvel or », elles ressemblent davantage à de l'eau. Tout comme l'eau est essentielle à la vie, les données alimentent l'IA générative. Les deux nécessitent une source et un nettoyage minutieux pour être efficaces.

Pour maximiser le potentiel de votre IA générative, il est nécessaire d’acheminer des données de qualité à travers un processus discipliné : collecte, nettoyage, prétraitement, étiquetage et organisation, avant de passer à l'entraînement, l'évaluation et l'ajustement du modèle.

Ajustement de Votre Modèle

Il est crucial d'expérimenter différents types et tailles de modèles pour répondre à vos besoins spécifiques. L'ajustement—choisir le modèle le plus adapté à votre entreprise—peut avoir un impact significatif sur l'efficacité.

Avez-vous besoin d'un modèle complet capable de traiter une vaste quantité de données, comme un assistant numérique possédant de vastes connaissances ? Un grand LLM, doté de centaines de milliards de points de données, pourrait être idéal.

À l'inverse, si votre objectif est de fournir des informations spécifiques sur les produits aux clients, un petit modèle de langage (SLM) utilisant une génération augmentée par récupération (RAG) pourrait suffire. Pour les applications mobiles, des LLM compacts, conçus pour les smartphones, peuvent offrir des solutions rapides, économiques et écoénergétiques.

De plus, l'endroit où vous déployez ces modèles compte. Utiliser des données d'entreprise pour créer des applications sur site permet une meilleure intégration.

Conclusion

Le paysage des modèles d’IA générative évolue sans cesse, et les modèles futurs différeront considérablement de ceux d'aujourd'hui. Quelle que soit la voie que vous choisissez, s'associer à la bonne organisation peut transformer vos données en informations exploitables.

Dell Technologies propose une suite complète de technologies optimisées pour l'IA, garantissant que vos données bénéficient du soutien dont elles ont besoin. Avec les conceptions de référence validées par Dell, vous disposerez des plans fondamentaux pour développer vos services d’IA générative, soutenus par une équipe de services professionnels prête à vous assister.

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