Nos développeurs IA créent vos modèles d’IA spécialisés et sur-mesure
Nos développeurs IA conçoivent, implémentent et mettent en production dans votre entreprise des IA dédiées à votre contexte et à vos process. Parce que votre contexte est unique, il mérite un modèle d’intelligence artificielle unique, qui soit adapté à :
- Votre domaine métier et votre expertise propre
- Vos processus métier et vos habitudes de travail
- Vos données historiques
Que ce soit pour entraîner un modèle de maintenance prédictive de vos équipements, détecter des clients qui risquent de résilier leur abonnement, créer un chatbot qui connait votre documentation interne… chaque cas d’usage est spécifique et nécessite une IA spécialisée développée par des programmeurs en intelligence artificielle.
Programmation d’IA spécialisées ou utilisation d’IA généralistes ?
La programmation d’IA spécialisées permet de maximiser la valeur ajoutée de votre solution IA pour votre entreprise.
Imaginons que vous êtes un éditeur de logiciel et que vous souhaitiez déployer un chatbot basé sur une intelligence artificielle pour aider votre équipe support à répondre aux questions de vos utilisateurs. Une IA généraliste ne connaîtra pas les fonctionnalités de votre logiciel, la bonne manière de l’utiliser, ses acronymes spécifiques etc : vous avez besoin d’une IA spécialisée pour ça !
Une IA spécialisée connait votre contexte, vos données d’entreprise et métier, et s’adapte harmonieusement dans vos processus existants, pour faciliter son adoption par les utilisateurs.
La programmation en intelligence artificielle permet d’exploiter vos données
La programmation en intelligence artificielle permet d’exploiter et de valoriser l’historique de vos données.
Vos données ont une valeur énorme ! Prenons quelques exemples :
- L’historique des pannes et des maintenances de vos machines permet de prédire les futures pannes avant qu’elles n’arrivent
- L’historique de flux de trésorerie permet de prévoir le futur cash disponible
- L’historique des achats de votre magasin ou de votre site d’e-commerce permet de prédire quel produit intéresse quel client
Vos données sont spécifiques à votre entreprise, à votre contexte, à votre éco-système… Pour exploiter leur valeur, il est nécessaire de les utiliser pour entrainer un modèle prédictif spécifique, optimisé pour vous.
Développement en intelligence artificielle : conjonction de l’informatique et de la data science
Pour faire un développement en intelligence artificielle de qualité, il est nécessaire d’avoir des compétences en développement informatique ainsi qu’en data science.
Il existe un grand nombre de librairies de data science et de services propriétaires accessibles via API qui permettent de développer rapidement des prototypes, uniquement avec des compétences en développement. De même, on peut facilement trouver des exemples d’implémentation de fonctionnalités standards fonctionnels sans passer par une agence de développement IA telle que PredexIA.
Pourtant, dès que l’on s’éloigne même légèrement de ces cas d’usage les plus typiques, ou dès qu’on veut passer à l’échelle et déployer le code en production, de nombreuses problématiques se posent aux concepteurs d’IA : comment modifier le comportement des modèles pour les adapter à notre cas d’usage ? Comment garantir le niveau de performance attendu ? Comment s’assurer que les niveaux de performance atteints sont durables et généralisables ?
Sans une compréhension fine du fonctionnement des modèles utilisés, il est souvent difficile – voire impossible – de répondre à ces questions. C’est pourquoi nos ingénieurs IA sont avant tout des data scientists, qui ne se contentent pas d’appeler des librairies ou des APIs, mais qui maîtrisent l’ensemble des algorithmes et des concepts manipulés. C’est cette compétence qui nous permet de vous garantir des modèles fiables, performants, et pérennes.
Développeur en intelligence artificielle veut aussi dire data scientist aguerri, capable lorsque c’est nécessaire d’entrainer un nouveau modèle uniquement à partir de vos données.
Un modèle prédictif utilise vos données historiques en y détectant des corrélations, qu’il exploite ensuite pour générer des prédictions. Par exemple, pour faire de la maintenance prédictive, le modèle prédictif va être entrainé pour trouver des corrélations entre l’état d’une machine et la survenance – ou non – d’une panne quelques jours après. Ces mêmes corrélations appliquées sur l’état actuel des machines vont permettre de déterminer quelles machines ont les plus de risques de tomber en panne, et quelle est la probabilité que cette panne arrive effectivement.
Pour entraîner un tel modèle, de très nombreux choix doivent être faits par le data scientist, qui est aussi un développeur data IA : choix du modèle et de l’algorithme le plus adapté, optimisation de ses paramètres, sélection et préparation des données utilisées… Et ces choix doivent être réalisés en suivant une méthodologie de projet de data science rigoureuse afin d’éviter de mauvaises surprises en production, dues par exemple à une fuite de données ou à un surapprentissage (« overfitting »).
Ces erreurs sont très courantes quand les projets ne sont pas réalisés par des data scientists expérimentés ; de même les performances obtenues peuvent être décevantes lorsque le développeur n’a pas une compréhension profonde des modèles utilisés et de la manière optimale de les utiliser. C’est pourquoi nos programmeurs IA sont avant tout des data scientists chevronnés, prêts à transformer vos données en prédictions à forte valeur ajoutée !
Les projets de développement d’IA générative utilisent très souvent des modèles propriétaires, auquel on accède via une API. Cela peut paraître simple : ces modèles – on pense à ChatGPT évidemment, mais encore GPT4, Claude, Gemini… – sont disponibles et déjà entraînés, à première vue il ne reste plus qu’à les utiliser !
Pourtant, une fois passé l’effet « Whaou » du premier POC, les équipes de développeurs d’applications IA se rendent souvent compte qu’il est en réalité compliqué d’obtenir des résultats avec un niveau de qualité suffisant pour passer en production. Parmi les problèmes les plus fréquents citons les hallucinations, l’instabilité des résultats, le non-respect des consignes du prompt…
Dans notre agence de développement en intelligence artificielle PredexIA, nous avons développé une expertise avancée sur l’IA générative, et ce dès l’apparition des premiers modèles. Nous avons développé et mis en production de nombreuses solutions IA basées sur des systèmes de RAG (Retrieval Augmented Generation), des modèles fine-tunés, du prompt engineering et des agents IA. Quel que soit votre projet, nous vous aiderons à stabiliser et à fiabiliser les performances de vos solutions.
