Comment l’IA générative révolutionne la gestion des données en entreprise

Les entreprises sont à l’aube d’une révolution technologique où l’IA générative, au-delà des simples applications grand public, s’intègre désormais profondément dans leurs systèmes de gestion des données. La possibilité de personnaliser les modèles de langage pour exploiter leurs propres bases de données représente un tournant stratégique majeur. Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de cette technologie émergente pour se démarquer de la concurrence et accélérer leur croissance ? Cet article explore les nouvelles opportunités offertes par l’IA générative pour enrichir l’expérience client et améliorer la performance globale des entreprises.

IA générative et données privées : un potentiel inexploré

Aujourd’hui, les grandes entreprises ont accès à des modèles de langage tels que ceux proposés par Microsoft ou GitHub. Mais l’enjeu ne réside plus uniquement dans leur utilisation telle quelle, mais dans la manière dont ces modèles peuvent interagir avec les données privées de l’entreprise. L’intégration des LLM (Large Language Models) dans les systèmes internes représente une opportunité unique de transformer ces données en avantage concurrentiel.

En 2023, l’adoption de l’IA générative a souvent été menée par les utilisateurs eux-mêmes, créant une dynamique « bottom-up » au sein des entreprises. Cela a permis de tester rapidement des solutions comme ChatGPT ou Copilot. Désormais, les entreprises cherchent à aller plus loin en utilisant des modèles personnalisés, adaptés à leurs besoins spécifiques. À ce stade, l’intervention de data engineers et de data scientists devient essentielle pour orchestrer cette transformation.

Les pionniers de l’IA générative : Databricks et Oracle

Des éditeurs tels que Databricks et Oracle se positionnent en leaders en intégrant l’IA générative au cœur de leurs plateformes. Databricks, par exemple, a accéléré sa stratégie en acquérant MosaicML en 2023. Cette acquisition renforce sa capacité à intégrer des technologies avancées de GenAI dans sa Data Intelligence Platform, facilitant ainsi l’intégration des données privées des entreprises à ces modèles. Les fonctionnalités telles que Delta Lake pour le stockage unifié et Unity Catalog pour la gouvernance des données simplifient le passage des Proof of Concept (PoC) au déploiement en production.

De son côté, Oracle a également annoncé des avancées significatives avec sa plateforme OCI Generative AI, qui sera disponible dès janvier 2024. En intégrant des modèles LLM comme LLama-2 70B de Meta, Oracle propose à ses utilisateurs de personnaliser ces modèles tout en garantissant la sécurité des données grâce à des clusters UX améliorés et des capacités avancées de GenAI Ops.

Les étapes d’adoption de l’IA générative

L’implémentation de l’IA générative dans une entreprise passe par plusieurs étapes de complexité croissante :

1. Optimisation des prompts (Prompt Engineering) : l’une des premières étapes consiste à affiner les requêtes soumises aux modèles LLM. Il s’agit de formuler des questions précises pour obtenir des réponses de qualité et orienter le modèle en fonction des besoins spécifiques de l’entreprise.
2. Récupération augmentée (Retrieval Augmented Generation – RAG) : cette technique combine les capacités des modèles LLM avec des données spécifiques, souvent stockées sous forme de vecteurs. Cela permet de générer des réponses enrichies en intégrant des informations pertinentes tirées des bases de données internes.
3. Fine-tuning : pour des besoins plus pointus, les entreprises peuvent affiner un modèle LLM pré-entraîné afin de l’adapter à un domaine spécifique ou à une tâche particulière. Cela permet d’optimiser les performances sans avoir besoin de réentraînements coûteux en ressources.
4. Pré-entraînement (Pre-training) : cette phase consiste à entraîner un modèle à partir de zéro sur de très grands volumes de données pour lui apprendre les spécificités d’un domaine. Bien que coûteux, ce processus permet d’obtenir un modèle extrêmement performant pour des usages spécifiques.

La recherche vectorielle au service des LLM : l’exemple de MongoDB

Avec la montée en puissance des applications RAG, les bases vectorielles sont devenues un élément clé pour permettre aux LLM de « comprendre » les documents soumis. MongoDB se positionne en leader dans ce domaine avec son offre Embedded Vector Search intégrée à sa plateforme Atlas. Cette technologie permet de réaliser des recherches basées sur la signification des informations plutôt que sur de simples mots-clés, offrant ainsi des résultats plus pertinents.

MongoDB ne s’arrête pas là et intègre également l’IA générative dans d’autres produits comme Compass et Atlas Charts, permettant aux utilisateurs de créer des requêtes en langage naturel ou de traduire du code d’autres systèmes vers MongoDB. Cette intégration profonde démontre à quel point l’IA générative devient incontournable pour les éditeurs de logiciels.

L’IA générative, un levier de croissance pour les entreprises

L’IA générative s’impose progressivement comme une des briques essentielles des architectures de données. Pour les entreprises, il ne s’agit plus seulement d’adopter ces technologies, mais de les intégrer intelligemment à leurs systèmes pour en tirer le meilleur parti. Les entreprises capables de personnaliser ces modèles en fonction de leurs besoins spécifiques seront celles qui réussiront à se différencier sur un marché de plus en plus compétitif.

En 2024, il sera crucial pour les responsables IT et marketing d’explorer ces opportunités pour rester à la pointe de l’innovation et offrir à leurs clients une expérience enrichie grâce à l’IA générative.