IA générale ou IA spécialisée : laquelle convient le mieux à votre entreprise ?

Les modèles spécialisés d'apprentissage automatique sont adaptés aux besoins spécifiques des entreprises et aux préférences des clients, avec un niveau de personnalisation que les solutions d'IA génériques ne peuvent égaler. Si les modèles d'IA génériques sont polyvalents, leurs applications potentielles restent toutefois limitées et ils peuvent nécessiter une optimisation pour une tâche ou un domaine spécifique. Par conséquent, leurs performances peuvent s'avérer moindres par rapport à celles des modèles spécialisés conçus pour un cas d'utilisation particulier.  

Alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur des stratégies fondées sur les données et intègrent l'IA dans des flux de travail spécialisés, l'adoption d'une IA spécialisée a connu une forte hausse ; selon une projection récente, ce marché devrait connaître une croissance de plusieurs milliards de dollars au cours des prochaines années. 

IA hybride 

Au cœur de cet essor se trouve l'IA hybride, qui allie les systèmes traditionnels basés sur des règles et les techniques modernes d'apprentissage automatique. Cette évolution remonte aux débuts de la recherche en intelligence artificielle, lorsque les limites des approches purement symboliques ou statistiques sont apparues au grand jour.  

En alliant l'explicabilité et le déterminisme des systèmes basés sur des règles à la capacité de prédiction et à l'adaptabilité de l'apprentissage automatique, les modèles d'IA hybrides offrent le meilleur des deux mondes. Les modèles spécialisés, qui constituent un sous-ensemble de l'IA hybride, sont conçus pour un domaine ou une tâche spécifique, ce qui permet d'améliorer les performances et l'efficacité dans des contextes métier précis.  

Si les modèles pré-entraînés et l’IA générative ont contribué à réduire les délais de mise sur le marché des nouvelles applications, ils s’avèrent souvent insuffisants pour répondre à des cas d’utilisation spécifiques et ne constituent pas la solution à tous les cas d’utilisation de l’IA. C’est pourquoi l’IA spécialisée est devenue la solution de prédilection pour de nombreuses entreprises ; elle promet de révolutionner les secteurs d’activité grâce à l’automatisation et en proposant des solutions intelligentes sur mesure, à la fois spécifiques, adaptables et évolutives.  

Les différents types de modèles d'IA 

Modèles de base 

Les modèles d'IA de base sont ceux qui sous-tendent les systèmes d'IA génériques pouvant être adaptés à diverses tâches, qu'elles aient été ou non anticipées par le développeur du modèle, telles que la reconnaissance de formes ou l'automatisation de processus de base sans intervention humaine. Ils fonctionnent en appliquant des algorithmes à des données d'entrée afin d'accomplir les tâches pour lesquelles ils ont été programmés.  

Les modèles de base sont parfois appelés « modèles traditionnels » ou « IA à usage général » ; ils se présentent tous au départ sous la forme de modèles généraux prêts à l'emploi et peuvent gagner en sophistication grâce à un apprentissage supplémentaire.  

Modèles génératifs 

Les modèles d'IA générative visent à créer du contenu ou des données nouveaux en s'appuyant sur les connaissances acquises à partir de vastes ensembles de données. À l'inverse, l'IA hybride met l'accent sur l'intégration de l'apprentissage automatique à des règles ou à une logique propres à un domaine spécifique.  

Cette distinction est cruciale pour les entreprises qui ont besoin non seulement de générer des données, mais aussi d’appliquer une logique complexe fondée sur des règles, ce que l’IA générative seule ne serait peut-être pas en mesure de faire de manière adéquate. L’utilité de l’IA générative dans les applications professionnelles peut également être limitée par son caractère « universel », qui ne dispose souvent pas de la flexibilité nécessaire pour répondre à des cas d’utilisation spécifiques. 

Modèles linguistiques à grande échelle 

Les grands modèles linguistiques (LLM) relèvent du domaine de l'apprentissage profond et constituent également un type d'IA générative. Un LLM est un modèle linguistique statistique qui estime la probabilité qu'une séquence de mots apparaisse ensemble dans un contexte donné, souvent sous la forme d'un dialogue oral ou d'un texte écrit.  

Modèles spécialisés 

Les modèles spécialisés sont conçus et entraînés pour accomplir une tâche spécifique ou fonctionner dans un domaine particulier avec efficacité et précision. Contrairement aux modèles d’IA généraux, qui visent à prendre en charge un large éventail de fonctions avec des niveaux de maîtrise variables, les modèles d’IA spécialisés se concentrent sur un ensemble restreint de capacités, souvent adaptées aux besoins et aux défis propres à un secteur, une application ou une entreprise spécifiques, afin d’offrir des performances supérieures.  

Parmi les modèles spécialisés, on peut citer SpaCy, un outil de reconnaissance des entités nominales (NER) très répandu, réputé pour sa capacité à prendre en charge un large éventail de langues, et IBM Granite, un modèle de base exclusivement dédié au décodage, destiné aux tâches d'IA générative et prêt à être utilisé en entreprise.  

Voici un aperçu de la manière dont tous ces différents types de modèles s'articulent sous l'égide de l'IA:

Analyse des avantages, des inconvénients et des nuances 

Pour décider s'il convient de mettre en œuvre des modèles d'IA spécialisés, les entreprises doivent prendre en compte divers facteurs, notamment les différents avantages et inconvénients dans le contexte de leurs activités.  

L'analyse de votre cas d'utilisation spécifique en matière d'IA spécialisée vous aidera à déterminer si les points suivants s'appliquent à votre situation. Comme toujours, faire appel à un expert externe peut vous aider à prendre la bonne décision quant à savoir si les modèles spécialisés constituent la solution la plus adaptée à vos besoins. 

Les avantages 

Les modèles spécialisés sont adaptés aux besoins des entreprises 

L'avantage le plus évident réside dans le fait que l'IA spécialisée est adaptée à un cas d'utilisation ou à un besoin métier plus précis. Elle offre un niveau de personnalisation inégalé, permettant aux entreprises d'ajuster finement les paramètres et les fonctionnalités afin de les aligner étroitement sur leurs défis. Cette approche sur mesure garantit que le système d'IA est capable de gérer les subtilités des opérations, de la clientèle ou de l'offre de produits d'une entreprise, ce qui se traduit par des résultats plus efficaces et plus performants. 

Par exemple, une entreprise de vente au détail peut développer un modèle d’IA permettant de prédire les habitudes d’achat de ses clients à partir de ses données, ce qui se traduit par une gestion des stocks plus précise et des stratégies marketing ciblées. Ce niveau de personnalisation n’est pas possible avec les solutions d’IA prêtes à l’emploi, qui sont souvent conçues pour répondre à un large éventail d’applications. 

Les modèles spécialisés sont plus épurés  

Les modèles d'IA spécialisés présentent généralement une architecture plus épurée et moins complexe que leurs homologues génériques. Cette simplicité s'explique par le fait que le modèle doit uniquement fonctionner efficacement sur un ensemble de tâches ou de données strictement défini, ce qui permet de supprimer les composants et les couches superflus qui seraient nécessaires pour un champ d'application plus large. Une architecture plus simple rend le modèle plus facile à comprendre et à maintenir, et réduit les délais de développement et de débogage, ce qui permet d'accélérer les cycles de déploiement et d'itération. 

Les modèles spécialisés sont plus rentables 

L'exploitation de modèles d'IA spécialisés peut s'avérer nettement moins coûteuse que celle de leurs équivalents génériques. Ces modèles étant adaptés à des tâches spécifiques, leur apprentissage et leur exécution nécessitent moins de puissance de calcul, ce qui se traduit par une réduction des coûts cloud et au traitement des données. De plus, l'efficacité des modèles spécialisés leur permet d'atteindre les résultats escomptés avec moins de ressources, ce qui réduit encore davantage les dépenses d'exploitation. Cet aspect économique est particulièrement avantageux pour les PME disposant de budgets limités pour l'intégration de l'IA. 

Les modèles spécialisés présentent également des coûts d'infrastructure moins élevés que ceux liés à la mise en œuvre de grands modèles génériques tels que GPT-4. Les modèles d'IA spécialisés sont optimisés pour des tâches spécifiques, ce qui leur permet de fonctionner efficacement sur du matériel moins puissant ou dans des environnements cloud.  

Cela peut réduire considérablement le recours à des ressources informatiques coûteuses et hautement performantes, rendant ainsi l'IA accessible aux entreprises de toutes tailles. Par exemple, une IA dédiée au service client, conçue pour comprendre et répondre aux demandes dans un secteur d'activité spécifique, peut être beaucoup plus légère et moins gourmande en ressources qu'un modèle destiné à couvrir l'ensemble des secteurs possibles. 

Même si la mise en place de modèles spécialisés peut s'avérer plus coûteuse au départ en raison des besoins en formation qu'ils impliquent, ces coûts sont compensés par leur rentabilité à long terme.  

Les modèles spécialisés ont une durée de vie plus longue 

Les modèles d'IA spécialisés offrent aux entreprises une plus grande agilité et leur permettent de s'adapter aux avancées technologiques. Lorsqu'une nouvelle technologie ou méthodologie fait son apparition, les entreprises peuvent plus facilement mettre à jour ou remplacer certaines parties de leurs systèmes d'IA spécialisés sans avoir à remanier l'ensemble du modèle.  

Cette approche modulaire garantit non seulement que la solution d'IA reste à la pointe de la technologie, mais prolonge également la durée de vie du modèle en permettant des améliorations continues et une adaptabilité aux évolutions de l'environnement commercial ou des objectifs de l'entreprise. Cette flexibilité constitue un avantage crucial dans le monde des affaires, où le fait de garder une longueur d'avance sur les tendances peut faire la différence entre dominer le marché et se faire distancer. 

Les inconvénients 

Les modèles spécialisés nécessitent une formation approfondie 

Les modèles d'IA spécialisés nécessitent un apprentissage approfondi pour atteindre le niveau de précision et d'efficacité souhaité. Ce processus implique la constitution de vastes ensembles de données présentant une forte pertinence pour le cas d'utilisation spécifique ou le secteur d'activité pour lequel le modèle est conçu.  

L'entraînement de ces modèles peut être très gourmand en ressources : il nécessite non seulement une puissance de calcul importante, mais aussi du temps et une expertise pour gérer efficacement le processus d'entraînement. Cela peut constituer un obstacle à un déploiement rapide pour les entreprises qui ont besoin de renforcer leurs compétences en interne ou d'accéder à davantage de données.  

Les modèles spécialisés présentent une spécificité verticale 

Se consacrer à un secteur d'activité spécifique présente l'avantage d'une forte spécialisation, mais aussi l'inconvénient d'une flexibilité réduite. Les modèles d'IA spécialisés sont conçus pour exceller dans un domaine restreint, ce qui signifie qu'ils peuvent ne pas donner de bons résultats en dehors de leur champ d'application prévu.  

Cette spécificité sectorielle oblige les entreprises à investir dans plusieurs modèles spécialisés afin de couvrir les différents aspects de leurs activités, ce qui accroît la complexité et les coûts. L'adaptation de chaque modèle à un secteur spécifique implique un cycle de développement plus long, car chaque modèle doit être conçu, entraîné et optimisé individuellement. 

Les modèles spécialisés nécessitent une programmation  

Le développement et la maintenance de modèles d'IA spécialisés nécessitent des compétences spécifiques en programmation ainsi qu'une compréhension approfondie tant des technologies d'IA que du domaine spécifique auquel le modèle est destiné. Cette spécialisation peut constituer un défi pour les entreprises qui ne disposent pas en interne d'une expertise en matière de développement de modèles d'IA.  

Il est possible de combler cette lacune en faisant appel à des consultants ou à des prestataires de services externes. Bien que cette approche puisse alourdir les coûts et accroître la complexité du déploiement de solutions d’IA spécialisées, collaborer avec le bon partenaire, disposant d’une expertise dans ce domaine spécifique de l’IA, peut vous aider à pallier les lacunes en matière de connaissances ou d’expérience qui existent au sein de votre organisation. 

Le partenariat entre Getronics et WATsNEXT, que nous aborderons plus en détail, illustre parfaitement comment l'expertise spécifique de prestataires tiers peut être mise à profit pour mettre en œuvre des modèles spécialisés générant d'excellents résultats.  

Les modèles spécialisés reposent en grande partie sur les données 

Le recours aux données issues de modèles d'IA spécialisés est une arme à double tranchant. D'une part, cela permet à ces modèles de proposer des solutions hautement personnalisées ; d'autre part, cela nécessite la mise en place de pratiques rigoureuses en matière de gouvernance des données afin de garantir la qualité, la confidentialité et la sécurité de ces dernières. 

L'efficacité des modèles d'IA spécialisés est directement liée à la disponibilité et à l'intégrité des données pertinentes, ce qui fait de la gouvernance des données un élément essentiel de leur déploiement. Les entreprises doivent investir dans des systèmes et des processus permettant de gérer la collecte, le stockage, le traitement et l'analyse des données, tout en garantissant le respect des exigences réglementaires et des normes éthiques. Cela ajoute un niveau supplémentaire de complexité et de coûts à la mise en œuvre d'une IA sur mesure.  

Les intermédiaires 

La mise en œuvre des modèles spécialisés prend plus de temps 

La mise en place de systèmes d'IA spécialisés peut s'avérer un processus chronophage, car elle nécessite une analyse et une compréhension approfondies des tâches spécifiques qu'elle est censée automatiser. Ce niveau de détail dans la conception et la mise en œuvre exige une analyse approfondie des subtilités du processus qu'elle vise à optimiser, ce qui se traduit par des phases préliminaires plus longues.  

Cependant, le revers de cette approche détaillée est que l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge une IA spécialisée est souvent plus petite et plus ciblée que celle requise pour des applications d'IA plus générales. Cette spécificité peut en effet se traduire par une réduction du temps et des ressources nécessaires à la mise en place et à la mise en œuvre une fois la configuration initiale terminée.  

S'associer à un prestataire disposant d'une vaste expérience dans le déploiement d'IA spécialisée peut accélérer considérablement ce processus, en tirant parti de ses connaissances et de son expertise pour rationaliser la mise en place.  

Les modèles spécialisés ne fonctionnent pas toujours 

Les modèles d'IA généralisés offrent un large éventail d'applications, mais peuvent s'avérer insuffisants lorsqu'il s'agit de répondre aux besoins spécifiques de chaque organisation. Si un modèle généralisé s'avère inadéquat, il n'est pas toujours possible de le modifier pour l'adapter à des exigences particulières, ce qui oblige souvent à repartir de zéro.  

C’est là que les modèles d’IA spécialisés se distinguent : ils sont intrinsèquement conçus pour être personnalisés et adaptés aux besoins spécifiques d’une entreprise. Cette adaptabilité est toutefois une arme à double tranchant. Si elle permet d’ajuster finement l’IA aux besoins actuels d’une entreprise, garantissant ainsi un haut degré de pertinence et d’efficacité, elle implique également que l’entreprise doit être prête à mettre à jour et à ajuster en permanence le système d’IA afin de suivre le rythme tant des changements internes que du développement rapide de l’IA elle-même.  

Ce besoin permanent d'adaptation peut nécessiter un investissement considérable en temps et en ressources, mais il offre également au système d'IA la possibilité de rester à la pointe de la technologie, ce qui confère un avantage concurrentiel et garantit que les investissements de l'entreprise dans l'IA continuent de générer des bénéfices concrets. 

L'IA spécialisée est-elle la solution adaptée ? Cela dépend du contexte.  

Un exemple particulièrement intéressant d'IA spécialisée en action est un projet récent d'analyse de marché mené par la société énergétique allemande ABO Wind, spécialisée dans le développement des énergies renouvelables.  

Dans le but de doubler sa capacité éolienne d'ici 2028, ABO avait besoin d'un suivi plus efficace des opportunités de projets éoliens et photovoltaïques, mais cette tâche devenait de plus en plus complexe et chronophage en raison du système français d'appels d'offres et de la forte concurrence exercée par les géants de l'énergie.  

Afin d'améliorer ses analyses de marché, ABO Wind s'est associé à WATsNEXT — un partenaire commercial d'IBM — dont la solution intègre les logiciels IBM Watson Discovery et IBM Watson Knowledge Studio pour recueillir des informations sur la concurrence.  

Cela permet d’automatiser la collecte de tous les documents provenant des sites web institutionnels, ce qui rationalise le processus d’extraction, de structuration et de présentation des données. Le système est conçu pour agréger et organiser efficacement les informations, puis les présenter via une interface conviviale qui simplifie leur accès et leur analyse. La mise en œuvre de la solution d’IA de WATsNEXT offre également à ABO Wind un avantage concurrentiel significatif en lui permettant une réactivité sans pareille et en lui fournissant une vue d’ensemble complète du marché. 

Les techniques avancées d'intelligence artificielle sont au cœur de l'efficacité de ce système. Plus précisément, la solution utilise deux modèles distincts de reconnaissance d'entités nommées (NER) afin d'extraire avec précision les données essentielles des documents. L'un de ces modèles est dédié à l'extraction de données issues de passages de texte, tandis que l'autre est spécialisé dans le traitement des données contenues dans des tableaux. 

Bien qu’ils n’aient été entraînés que sur quelques dizaines de documents, ces modèles spécialisés atteignent un haut niveau d’efficacité, ce qui rend inutile le recours à des modèles de langage à grande échelle (LLM) ; ils s’appuient en effet sur deux modèles Transformer pré-entraînés, sans nécessiter de ressources GPU lors de l’inférence. Depuis la mise en œuvre de cette solution, ABO Wind a amélioré son efficacité de 80 %, éliminant ainsi des tâches telles que l’exploration et l’extraction manuelles de données. 

Comment commencer 

La première étape de tout projet d'automatisation des processus métier consiste à identifier les processus qui doivent réellement être automatisés. Quels sont les processus récurrents qui mobilisent beaucoup de temps et de ressources humaines ? Ce sont ceux-là qui se prêtent le mieux à l'automatisation, tout comme ceux qui sont répétitifs, chronophages et qui exigent un effort humain important, mais qui sont de nature relativement routinière. 

Une fois les processus pouvant faire l'objet d'une automatisation identifiés, l'étape suivante consiste à déterminer le modèle d'IA le plus adapté pour les automatiser. Ce processus décisionnel est complexe et nécessite de prendre soigneusement en compte plusieurs facteurs clés : 

• Volume de données : La quantité de données disponibles et nécessaires au processus influence considérablement le choix du modèle d'IA. Par exemple, pour les processus impliquant un faible volume de données, le coût de l'entraînement d'un modèle hautement spécialisé pourrait ne pas se justifier pour des raisons de rentabilité. 
• Hébergement et accessibilité des données : les décisions concernant le lieu d'hébergement des données et leur niveau d'accessibilité sont également importantes. L'organisation des données et la compatibilité de la plateforme avec les systèmes existants de l'entreprise jouent un rôle crucial dans le choix d'un modèle d'IA. Certains modèles peuvent nécessiter que les données soient hébergées sur des plateformes spécifiques ou dans certains formats pour offrir des performances optimales. 
• Sécurité et conformité réglementaire : les exigences en matière de sécurité et de réglementation peuvent considérablement restreindre les options disponibles. Par exemple, si les données sont hautement sensibles, les modèles offrant des fonctionnalités de sécurité renforcées ou ceux pouvant être déployés sur site plutôt que sous forme de solutions SaaS pourraient être privilégiés afin de respecter les réglementations et de protéger l'intégrité des données. 

Getronics collabore avec des partenaires de confiance pour proposer des solutions spécialisées en intelligence artificielle 

Comme nous l'avons mentionné précédemment, faire appel à un prestataire tiers adapté peut vous aider à déterminer si les modèles spécialisés constituent la solution la mieux adaptée à votre entreprise. Cela peut également faire la différence entre un déploiement réussi et un échec d'une IA spécialisée.  

Lorsque vous faites appel à un prestataire tiers, il est essentiel que celui-ci dispose des compétences et de l'expertise nécessaires pour mener à bien votre projet d'IA, de l'idée initiale à sa réalisation. C'est là qu'intervient le partenariat entre Getronics et WATsNEXT.  

Getronics s'est récemment associé à WATsNEXT afin de proposer des solutions d'IA robustes et spécialisées aux clients qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour développer leurs propres modèles.  

Grâce à ce partenariat, les entreprises peuvent collaborer avec nous pour mettre au point des solutions adaptées à un large éventail de cas d'utilisation, afin de tirer parti des avantages évoqués précédemment tout en limitant les inconvénients.  

N'oubliez pas : vous n'avez pas besoin de recourir à des solutions de pointe ni à des modèles d'IA excessivement complexes pour atteindre vos objectifs commerciaux ; il vous suffit d'adapter votre modèle d'IA à votre cas d'utilisation. C'est précisément l'objet du partenariat entre Getronics et WATsNEXT.  

Si vous souhaitez en savoir plus, n'hésitez pas à contacter l'un de nos experts. 

À propos de Getronics 

Getronics se positionne comme un acteur mondial de premier plan dans le domaine des solutions technologiques, s'appuyant sur une formidable équipe de plus de 4 000 professionnels répartis dans 22 centres à travers le monde. Ce vaste réseau permet à Getronics de fournir des services complets de bout en bout à l'échelle mondiale, garantissant ainsi à ses clients l'accès à l'assistance et aux solutions dont ils ont besoin, quel que soit leur lieu d'implantation.  

À propos de WATsNEXT 

WATsNEXT est spécialisée dans l'intelligence artificielle et l'automatisation des processus métier, et propose des solutions sur mesure qui tirent parti des meilleures technologies open source et IBM. Mettant l'accent sur l'aspect pratique et l'efficacité, WATsNEXT adopte une approche pragmatique et mène à bien ses projets dans des délais courts.