Agents IA : qu'est-ce qu'ils sont et en quoi ils diffèrent des assistants virtuels (partie I)
La révolution deintelligence artificielle générative elle transforme déjà le monde du travail tel que nous le connaissons. Alors que cette technologie continue d’évoluer à un rythme effréné, elle ouvre la voie à d’innombrables innovations qui promettent de remodeler le paysage professionnel dans de nombreux domaines.
Proposer une formation de base sur ces technologies est donc crucial pour préparer un avenir où l’intelligence artificielle sera de plus en plus intégrée à nos activités quotidiennes.
Assistants virtuels vs. Agents IA
Les termes « assistant virtuel IA » et « agent IA » reviennent souvent dans les discussions technologiques, mais les différences précises entre les deux ne sont pas toujours claires. Les deux utilisent des technologies avancées d’intelligence artificielle, mais ils répondent à des objectifs différents et fonctionnent de manière légèrement différente. Clarifions mieux la question.
Assistant virtuel IA
UN Assistant virtuel IA est spécialement conçu pour aider les utilisateurs à effectuer des tâches pratiques via des commandes vocales ou textuelles. Ces assistants sont couramment utilisés dans des environnements personnels ou au bureau pour faciliter les interactions simples et les tâches de routine. Des exemples bien connus d'assistants virtuels IA incluent Siri d'Apple, Alexa d'Amazon et de l'Assistant Google.
Ces systèmes sont optimisés pour comprendre les questions naturelles et fournir des réponses ou des actions basées sur une variété de fonctions, telles que le réglage d'alarmes, la lecture de musique, le contrôle des appareils domestiques intelligents, la fourniture de mises à jour météorologiques et bien plus encore.
Agent IA
L’agent IA, quant à lui, est souvent orienté vers des applications plus spécifiques et peut opérer dans des environnements plus complexes et variables. Ces agents sont programmés pour effectuer des tâches autonomes ou semi-autonomes avec un certain degré de proactivité et d'adaptabilité. Les agents IA peuvent être trouvés dans des secteurs tels que l'automatisation industrielle, la robotique, les systèmes de trading financier et les jeux vidéooù ils gèrent des tâches telles que la maintenance des machines, la surveillance des flux financiers ou la simulation de comportements humains complexes.
Ils sont capables d’apprendre de leur environnement et d’améliorer leurs performances au fil du temps sans nécessairement nécessiter une intervention humaine directe.
Assistants virtuels et agents IA : les principales différences
Objectif et complexité: Les assistants virtuels se concentrent généralement sur des tâches d'interaction humaine directe et ont des objectifs relativement simples. Les agents d’IA, en revanche, opèrent souvent dans des contextes qui nécessitent une plus grande complexité décisionnelle et une plus grande autonomie.
Interaction humaine: Alors que les assistants virtuels sont conçus pour communiquer avec les utilisateurs de manière intuitive et naturelle, les agents IA ne disposent pas nécessairement d'une interface utilisateur directe ou peuvent fonctionner entièrement en arrière-plan.
Adaptabilité et apprentissage: Les agents d’IA sont généralement plus avancés en termes de capacités d’apprentissage automatique et d’adaptabilité. Ils peuvent apprendre de manière plus dynamique de l’environnement et modifier leurs comportements en conséquence.
Environnement opérationnel: les assistants IA fonctionnent dans des environnements relativement statiques et contrôlés, tels que les appareils domestiques ou les smartphones. Les agents d’IA, quant à eux, peuvent fonctionner dans des environnements dynamiques et souvent imprévisibles qui nécessitent des ajustements et des décisions continus en temps réel.
Le potentiel de l’IA générative
En fait, l’intelligence artificielle générative ne se limite pas à la simple automatisation de tâches répétitives ; cela va beaucoup plus loin, apportant la possibilité de créer du contenu, de dessiner des diagrammes, de générer du code logiciel et même de formuler des stratégies complexes. Ces capacités font de l’IA non seulement un outil d’assistance, mais aussi un véritable collaborateur créatif qui peut contribuer activement au processus de travail.
Par exemple, dans le domaine de la rédaction et journalismel'IA générative peut aider à rédiger des articles, à personnaliser le contenu en fonction des préférences des lecteurs et à analyser de grands volumes de données pour en extraire des histoires pertinentes. Dans l’industrie du design graphique, l’IA peut générer des modèles visuels ou aider à créer des prototypes numériques, accélérant ainsi le processus créatif et permettant aux humains de se concentrer sur des aspects plus innovants et innovants. résolution de problèmes.
Changements dans le monde du travail
Ce changement profond implique un ajustement inévitable des compétences requises dans le monde du travail. Il ne s’agit plus seulement de savoir comment réaliser une tâche, mais de comprendre et savoir interagir avec les technologies de l’IA. Des connaissances de base sur l’utilisation, le potentiel et les limites de la technologie de l’IA deviendront essentielles. Cet ensemble de compétences essentielles aidera les professionnels à collaborer efficacement avec les outils d'IA, en optimisant le flux de travail et en favorisant l'innovation.
Par conséquent, pour rester compétitifs et efficaces dans leur domaine, les établissements d’enseignement et les entreprises commencent à intégrer des programmes de formation dédiés à l’acquisition des compétences nécessaires pour travailler aux côtés de ces technologies avancées. Grâce à une solide compréhension de l’IA, les travailleurs seront mieux équipés pour tirer parti des opportunités présentées par cette révolution technologique, transformant ainsi les défis en avantages concurrentiels.
Parce que les modèles d'IA doivent toujours être mis à jour
L’un des principaux problèmes rencontrés lorsqu’on travaille avec l’intelligence artificielle, en particulier avec les grands modèles de langage, est de garantir qu’ils aient accès à des données et des informations toujours à jour. Dans un monde en évolution rapide, l’efficacité d’un modèle d’IA dépend fortement de sa capacité à refléter le contexte actuel et les données pertinentes.
Sans un flux constant d’informations nouvelles, même les modèles de langage les plus sophistiqués peuvent rapidement devenir obsolètes, reproduisant des informations obsolètes ou ne parvenant pas à reconnaître les nouveaux développements et tendances. Maintenir les modèles d'IA à jour ne consiste pas seulement à collecter de nouveaux ensembles de données, mais implique également le défi d'intégrer ces données dans le modèle existant de manière efficace et efficiente, sans qu'il soit nécessaire de recycler complètement le système à partir de zéro.
Cette tâche nécessite d’équilibrer la nécessité d’une mise à jour continue avec la gestion des ressources et des coûts, en garantissant que l’intelligence artificielle puisse être utilisée comme un outil fiable et actualisé dans le contexte de son utilisation.
L'un des moyens classiques de fournir de nouvelles informations aux LLM est d'utiliser une technique d'appel Génération augmentée par récupération (RAG)
La génération augmentée par récupération (RAG), qu'est-ce que c'est
Entraîner un grand modèle de langage comme ChatGPT se déroule en deux phases principales. La pré-formation est la première, où le modèle est formé sur un large éventail de textes disponibles en ligne (livres, articles, sites Internet, etc.). Ici, l’objectif est d’apprendre les structures de la langue, la grammaire, les relations entre les mots et d’autres modèles du texte. Vient ensuite la personnalisation, une phase au cours de laquelle le modèle est entraîné davantage sur un corpus spécifique pour affiner ses capacités dans certains domaines ou styles.
Former un LLM cela a un coût excessif : on parle de centaines de millions de dollars, pouvant facilement dépasser le milliard.
Une fois qu'un LLM a été formé et mis en service, il n'est généralement pas formé à nouveau ; il peut plutôt être mis à jour ou affiné. La raison est pratique : recycler entièrement ces géants à chaque fois que de nouvelles données apparaissent serait prohibitif en termes de coût et de temps. Cependant, des mécanismes peuvent être mis en œuvre pour des mises à jour continues ou pour adapter le modèle à de nouvelles données ou besoins, sans avoir à tout recommencer à zéro.
Alors, comment pouvez-vous mettre à jour un LLM avec les dernières nouvelles ou données de l'entreprise, sans dépenser beaucoup d'argent ?
Le Génération augmentée par récupération (RAG) est une innovation en intelligence artificielle, spécifiquement conçue pour améliorer la capacité des systèmes à générer des réponses précises et pertinentes à partir de vastes bases de connaissances. Cette technologie combine deux composantes fondamentales : la recherche d'informations et la génération de contenu textuel, développant ainsi une approche plus précise et contextualisée que les modèles précédents.
RAG, les atouts clés
Choisir d'utiliser RAG au lieu de recycler complètement un système d'IA à partir de zéro présente plusieurs avantages clés :
Efficacité du temps et des ressources: Le recyclage d'un modèle d'IA sur de nouvelles données peut nécessiter une quantité importante de temps et de ressources informatiques. Le RAG, quant à lui, utilise les informations existantes pour intégrer et mettre à jour ses réponses, réduisant ainsi considérablement le temps et les ressources nécessaires.
Mise à jour dynamique des informations: Dans des environnements où l'information change ou évolue rapidement, comme l'actualité ou la recherche scientifique, RAG vous permet de maintenir le système de réponse à jour, lui donnant la capacité de s'adapter aux nouvelles données sans avoir besoin d'un recyclage complet.
Précision et pertinence améliorées: Grâce à l'utilisation d'informations spécifiques récupérées au cours du processus de récupération, RAG est capable de générer des réponses qui sont non seulement précises, mais également très pertinentes par rapport au contexte spécifique de la requête. Cela surmonte les limites de certains modèles de génération de texte qui pourraient produire des réponses génériquement correctes mais moins contextualisées.
Évolutivité: RAG permet aux solutions d’IA de s’adapter plus facilement à de vastes corpus de connaissances. Bien que le recyclage d'un modèle puisse nécessiter la révision et la reconstitution de l'ensemble des données de formation, RAG permet au modèle d'accéder à de nouveaux blocs d'informations selon les besoins, améliorant ainsi l'évolutivité du système sans compromettre les performances.
RAG, une étape significative pour le machine learning
Le fonctionnement du RAG commence par la phase de « récupération » ou de récupération, au cours de laquelle le système recherche dans ses vastes « mémoires » les informations les plus pertinentes par rapport à la requête présentée. Par la suite, dans la phase de « génération », utiliser les informations collectées comme base pour construire une réponse cohérente et détaillée.
Cette technologie représente une avancée significative pour l’apprentissage automatique, car elle nous permet d’intégrer et de traiter l’information d’une manière plus similaire au processus cognitif humain. Développé à l'origine par les chercheurs de Facebook AI, RAG trouve des applications pratiques allant des systèmes d'assistance virtuelle aux services de support client, où il est essentiel de fournir des réponses rapides et précises.
Conclusions
La génération augmentée par récupération est une technologie qui joue un rôle crucial dans l'évolution de l'intelligence artificielle, offrant des outils de plus en plus efficaces pour gérer et traiter de grandes quantités de données et d'informations de manière rapide et rentable.
Dans cet article, nous avons examiné certaines des terminologies les plus courantes liées aux modèles d'IA, avec un accent particulier sur les grands modèles linguistiques (LLM).
