L’année 2023 a débuté par une frénésie d’investissement dans l’IA générative, suite au succès retentissant de ChatGPT fin 2022. L’essor récent de l’IA générative et du ChatGPT n’est que le prolongement de la transformation numérique radicale observée depuis 2020 en raison de la pandémie de COVID-19. L’IA conversationnelle répond à la demande d’accès à des informations en temps réel fondées sur les expériences, les préférences et les attentes des consommateurs observées pendant la pandémie.
Il est intéressant de noter que l’évolution de l’IA générative fusionne les conversations axées uniquement sur l’entreprise avec les interactions basées sur le consommateur. ChatGPT, en particulier, permet l’intégration d’une interface d’IA générative avec des modèles de base basés sur l’entreprise pour des applications orientées vers le consommateur.
Contrairement à OpenAI, qui est relativement jeune, IBM est dans le domaine de l’IA conversationnelle depuis un certain temps. Aujourd’hui, l’assistant Watson d’IBM, âgé de 13 ans, reste l’une des solutions prêtes à l’emploi les plus populaires sur le marché de l’IA. L’entreprise a été reconnue comme leader dans le Gartner® Magic Quadrant™ pour les plateformes d’IA conversationnelle d’entreprise pour la deuxième année consécutive.
La question est de savoir comment Watson AI se situe par rapport à la nouvelle génération d’IA conversationnelle, et comment IBM reste le leader incontesté dans le domaine de l’IA d’entreprise malgré l’engouement récent pour le ChatGPT.
Les grands modèles linguistiques ne sont pas prêts pour le marché des entreprises
Pour comprendre ce que des technologies comme ChatGPT peuvent faire, il faut savoir comment elles fonctionnent. Un grand modèle linguistique (LLM) consiste en un réseau neuronal entraîné sur de grandes quantités de texte non étiqueté. Il génère du contenu à l’aide d’un modèle statistique complexe qui prédit l’enchaînement des mots et des phrases en fonction des données d’entrée et du matériel sur lequel il a été formé. La partie destinée à l’utilisateur est dotée d’un processeur de langage naturel (NLP) qui peut traduire les données humaines, telles que des questions et des phrases, en commandes que les mécanismes internes peuvent comprendre. L’IA générative produit essentiellement le mot ou le caractère le plus probable dans une ligne de texte.
Voici pourquoi les grands modèles de langage ne sont pas prêts pour les entreprises :
Pas fiable à 100
ChatGPT, en particulier la dernière version (GPT-4), est extrêmement impressionnant lorsqu’il s’agit de traiter le langage naturel, de comprendre l’intention de l’utilisateur et de fournir des réponses conversationnelles naturelles. Mais cette technologie présente de sérieuses limites. Tout d’abord, les LLM n’ont pas toujours raison. Si l’IA ne connaît pas la réponse exacte à une requête, elle « hallucinera » des faits, ce qui se traduira par des réponses absurdes ou incorrectes. Par exemple, le taux d’hallucination sur ChatGPT est d’environ 15 à 20 %.
En tant qu’entreprise, vous ne pouvez pas permettre à un chatbot ou à un assistant virtuel de cracher des informations erronées ou trompeuses. Vous ne pouvez tout simplement pas laisser vos clients ou vos employés agir sur la base de réponses incorrectes de l’IA.
Absence de modèles de fondation spécifiques à l'entreprise
Un autre problème lié à l’utilisation des LLM en tant qu’outil d’IA d’entreprise concerne les données d’entraînement de l’IA. Les modèles sont formés sur de vastes quantités de données en ligne accessibles au public. Cela signifie que l’IA ne connaît rien d’autre sur les entreprises que ce qui est déjà disponible dans les domaines publics (pages web, annuaires, médias sociaux, etc.). Elle ne répondra donc pas à la plupart des questions spécifiques à une entreprise ou à un utilisateur donné.
Par exemple, si un client demande à ChatGPT comment vérifier le solde de son compte dans une banque spécifique, il répondra par une vague description des moyens courants de vérifier le solde des comptes bancaires. Elle ne décrira pas les étapes ou les procédures spécifiques pour vérifier le solde d’un compte dans cette banque, ce qui est pourtant ce que le client recherche. Les IA de type GPT ne peuvent pas fournir d’informations profondément pertinentes ou innées sur une entreprise ou ses clients parce qu’elles ne sont pas formées aux flux de travail, aux CRM ou à la clientèle d’une entreprise spécifique.
Gouvernance inadéquate des données et des modèles de formation
La troisième raison pour laquelle la technologie LLM n’est pas prête pour le marché des entreprises est le manque de gouvernance autour de ses modèles d’apprentissage. En plus des données de formation en ligne, les versions actuelles des chatbots LLM apprennent continuellement à partir des entrées et des interactions des utilisateurs. Sans les garde-fous nécessaires, les modèles de base de l’IA pourraient facilement être formés à l’aide d’ensembles de données incorrects ou manipulés.
« C’est la gouvernance autour des modèles et des données utilisées pour former les modèles qui, en fin de compte, sera le facteur déterminant de l’adoption des solutions d’IA générative au sens large. » – Chris Zobler, VP Data & AI, IBM.
En réalité, ChatGPT et d’autres produits LLM en sont encore à la phase initiale d’adoption par le marché. Ils disposent de capacités intéressantes et évoluant rapidement, mais ne sont pas tout à fait prêts à être adoptés par les entreprises en tant qu’outil conversationnel commercial, du moins pas encore. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, partage le même point de vue.
Watson Assistance vs. ChatGPT
Bien que Watson Assistant d’IBM puisse sembler similaire à ChatGPT, il s’agit de deux outils différents dotés de capacités et d’applications uniques. Watson Assistant est un assistant virtuel cognitif prêt à l’emploi avec des capacités NLP, qui vous permet d’ajouter une interface conversationnelle à n’importe quelle application, canal ou appareil destiné aux utilisateurs/employés. Il automatise les interactions entre l’entreprise et l’utilisateur en créant des expériences de libre-service axées sur les résultats.
D’autre part, ChatGPT est un outil de traitement du langage capable d’effectuer des conversations naturelles de type humain et d’autres tâches basées sur le langage, telles que le résumé et la composition de textes. Cependant, ChatGPT est plutôt imparfait en tant qu’outil d’entreprise autonome.
Le tableau ci-dessous résume les différences entre les technologies qui alimentent Watson Assistant et ChatGPT :
Grand modèle linguistique (LLM)
Assistant virtuel cognitif utilisant la PNL
Répond de manière expressive, à la manière d’une conversation humaine.
Tendance à la robotisation et à la rigidité
Présente les réponses sous forme de textes concis.
Fournit la plupart des réponses sous forme de fiches d’information plutôt que de flux conversationnels
Génère des réponses génériques basées sur des informations universelles trouvées sur Internet
Génère des informations spécifiques à l’entreprise ou à l’utilisateur puisqu’il est formé sur le contenu de l’entreprise.
n’est pas entièrement véridique ou digne de confiance, étant donné que certaines des informations trouvées en ligne peuvent être fausses ou partiales
Affiche des informations précises en utilisant des méthodes de résolution éprouvées et des bases de connaissances vérifiées.
Répond sur un ton générique ou plat
Toutes les réponses sont adaptées au ton et à la voix préférés de l’entreprise.
Contrôle limité de la rédaction et de la gouvernance des modèles de base
Contrôle total de la rédaction, de la gouvernance, des données de formation et des modèles de base
Ne peut pas automatiser les tâches de l’utilisateur ou de l’entreprise de manière autonome
Automatise les processus d’entreprise en exploitant les routines d’action internes basées sur les intentions de l’utilisateur.
Intégrer l'assistance de Watson à l'IA générative
Bien que ChatGPT n’ait pas encore été adopté par les entreprises, il a placé la barre très haut pour l’IA conversationnelle dans ce domaine. Cela dit, ChatGPT n’est pas un rival de Watson Assistant. Au contraire, IBM considère ChatGPT comme un allié puissant pour aider à renforcer Watson Assistant avec des capacités de génération de langage naturel. Les deux systèmes peuvent se compléter pour créer une expérience conversationnelle plus fluide, plus naturelle et plus précise centrée sur l’entreprise.
Plus précisément, Watson Assistant peut exploiter les capacités génératives de ChatGPT pour produire des réponses de type humain, en particulier pour les requêtes en dehors des modèles de base ou des données de formation. Cela peut se faire en ajoutant une couche d’IA générative aux résultats de recherche produits par Watson Assistant via Watson Discovery ou d’autres sources de données.
La feuille de route d’IBM en matière d’IA générative est centrée sur l’intégration des capacités suivantes dans Watson Assistant et ses technologies sous-jacentes :
- Recherche conversationnelle – Remplacer les réponses « robotiques » par des expériences conversationnelles à consonance naturelle.
- Réponses personnalisées – Créer des expériences personnalisées en fonction des données contextuelles et de l’utilisateur final.
- Création plus rapide et plus facile des conversations – Faciliter la création et la révision des flux de conversation par les auteurs avant de déployer des modules d’intelligence artificielle.
Création plus rapide et plus facile des parcours utilisateurs – Permettre aux auteurs de créer des parcours utilisateurs autour des différents produits et services disponibles sur l’application, le site web ou le canal hôte.
« Watson sait déjà écouter. Il va maintenant devenir un bon orateur ! – Alexandre Lanoue, VP & Leader, Business Reimagination, SIA.
À emporter
Il se passe des choses passionnantes dans le monde de l’IA conversationnelle. IBM transmet les nouvelles capacités de l’IA de nouvelle génération à ses clients en fusionnant la préparation à l’entreprise de Watson Assistant et la fonctionnalité générative de ChatGPT.
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