Les fondements de la confiance: comprendre la fiabilité de l’IA (une série en quatre parties)

Partie 4: Adéquation au cas d'utilisation et coût

Puisqu'il s'agit du dernier volet de cette série, commençons par récapituler ce que nous avons abordé.

Dans le premier article, nous vous avons présenté l'idée qu'il convient d'envisager votre solution d'IA de la même manière qu'un conseiller. Nous avons identifié les critères d'évaluation et de mise en œuvre responsable de l'IA, et approfondi chacun de ces critères, en les regroupant pour une analyse complète, et en décrivant les avantages et les inconvénients des LLM publics et privés.

Dans l'article 2, nous avons examiné comment la portée et la personnalisation du contenu généré par l'IA influencent la confiance et l'utilité, tandis que l'article 3 s'est concentré sur l'importance de la confidentialité et de la sécurité des données dans les solutions d'IA. Nous abordons maintenant la question de l'adéquation aux cas d'usage et du coût, en soulignant la nécessité d'évaluer dans quelle mesure une solution d'IA correspond à des cas d'usage spécifiques et son rapport coût-efficacité, car ces deux éléments déterminent sa valeur en tant que conseiller de confiance ou agent en situation de conflit d'intérêts.

Cas d'utilisation Adapt

Pour les travailleurs du savoir, les plateformes d'apprentissage en ligne publiques sont particulièrement efficaces pour les tâches générales telles que la création de contenu, la rédaction d'e-mails, la traduction, le codage, l'analyse de données, les questions-réponses et la synthèse. Elles constituent de puissants assistants, mais les utilisateurs doivent interpréter les résultats et prendre les mesures nécessaires. À mesure que l'utilisation de l'IA se généralise, son intégration fluide aux processus métier devient cruciale. Ceci souligne l'importance de l'ingénierie des invites de processus, qui requiert des invites précises et ciblées, alignées sur la logique métier, la conformité et les objectifs opérationnels.

Rocket Software prend en charge cette fonctionnalité grâce à API Rocket^®, qui automatise les processus dans les environnements IBM i, IBM z Systems et MultiValue . En intégrant une logique pilotée par l'IA aux flux de travail, API Rocket transforme l'ingénierie rapide en une composante structurée et reproductible de l'automatisation d'entreprise, garantissant ainsi des résultats d'IA précis, exploitables et conformes, tout en préservant le contrôle et la sécurité.

Dans un article précédent intitulé « L’IA n’est pas toujours une solution miracle », j’ai expliqué pourquoi l’IA ne remplace pas la compréhension d’un sujet par le travailleur du savoir, mais la complète lorsqu’elle est utilisée à bon escient et considérée comme un conseiller de confiance. La valeur d’un cadre d’ingénierie robuste pour les processus d’IA générative au sein d’une entreprise repose sur la prise en compte des besoins suivants:

• Alignement avec les objectifs de l'entreprise
• valeur quantifiable
• Avantage concurrentiel
• Soutien aux contraintes réglementaires et à la gestion des risques
• Facile à déployer, à perfectionner et à adapter pour maximiser les avantages

Coût

Étant donné que le coût initial de mise en place d'une plateforme LLM privée est supérieur à celui d'une plateforme publique, on pourrait penser que cette dernière présente un avantage certain. Cependant, pour une utilisation prolongée dans divers cas d'usage en entreprise, l'intégration formelle d'une plateforme LLM privée peut générer des économies à long terme par rapport au recours à des solutions publiques. Cela est particulièrement vrai si l'on prend en compte les dépenses récurrentes telles que les frais d'utilisation des API, les coûts de sortie des données et les risques opérationnels liés à la gestion de données externes. Les solutions de Rocket Software, comme Rocket^® Data Intelligence et Rocket API, contribuent à atténuer ces coûts en permettant un déploiement sécurisé de l'IA sur site et une intégration transparente avec l'infrastructure existante, réduisant ainsi le besoin de services tiers et garantissant une mise à l'échelle efficace des investissements en IA à l'échelle de l'entreprise.

Pour évaluer si une solution d'IA constitue un conseiller de confiance, il ne suffit pas de choisir entre des LLM privés et publics. Les entreprises ont besoin d'un cadre d'ingénierie des invites complet qui aille au-delà de la simple création d'invites efficaces et englobe la scalabilité, la gouvernance et la gestion sécurisée des données. À mesure que l'adoption de l'IA générative se développe, l'optimisation des invites – notamment lors du traitement de données sensibles ou confidentielles – est essentielle à la réussite à long terme et à l'adaptabilité au sein d'une stratégie d'IA plus globale.

Rocket Software concrétise cette vision en intégrant l'IA générative à ses produits, avec un accent particulier sur le contrôle et la confidentialité des données en entreprise. Plutôt que de s'appuyer sur des modèles de cloud public, Rocket permet aux organisations de déployer l'IA en toute sécurité sur site ou dans des environnements hybrides, garantissant ainsi la protection des données et une ingénierie réactive, personnalisable et gouvernable, adaptée aux besoins spécifiques de chaque entreprise. Grâce à sa plateforme DataEdge, Rocket valorise les données non structurées telles que les documents juridiques, les e-mails et les notes manuscrites en fournissant des analyses basées sur l'IA générative et des interfaces en langage naturel qui démocratisent l'accès aux données pour les utilisateurs non techniques. Cette diffusion sécurisée d'informations en temps réel permet aux entreprises d'intégrer l'IA à leurs processus en toute confiance, tout en garantissant leur conformité. Découvrez comment les solutions de Rocket Software peuvent vous aider à exploiter l'IA de manière responsable: contactez-moi dès aujourd'hui pour en savoir plus.