Démystifier l’IA et dépasser le battage médiatique
Démystifier l’IA et dépasser le battage médiatique

Dans une présentation à Salon mondial de l'IA et du Big DataAdam Craven, directeur de Aligner en Ymettent en lumière les applications pratiques de l’IA et les pièges souvent négligés dans le battage médiatique qui l’entoure.

Craven — avec une vaste expérience en ingénierie et dans des postes de direction chez McKinsey & Company, HSBC, Nokia, entre autres — a partagé ses expériences en tant que consultant aidant les cadres dirigeants à naviguer dans le paysage complexe de l'adoption de l'IA. Le message principal tournait autour de la compréhension de l’IA au-delà du battage médiatique pour prendre des décisions éclairées qui correspondent aux objectifs de l’organisation.

Briser le battage médiatique de l’IA

Craven a introduit une approche systématique pour démystifier l’IA, en soulignant la nécessité de décomposer le concept global en composants plus petits et gérables. Il a décrit les attributs clés des réseaux de neurones, des intégrations et des transformateurs, en se concentrant sur les grands modèles de langage comme fondation commune.

  • Les réseaux de neurones – décrites comme probabilistes et adaptables – constituent l’épine dorsale de l’IA, imitant les processus d’apprentissage humain.
  • Intégrations permettre aux ordinateurs de naviguer entre les niveaux d’abstraction, un peu semblable à la cognition humaine.
  • Transformateurs – le mécanisme « d’attention » – est le pivot de la révolution de l’IA, permettant aux machines de comprendre le contexte et la signification.

Les LLM comme moteurs de recherche et de recherche

Craven évalue si les LLM à eux seuls constituent de bons moteurs de recherche. Ils comprennent exceptionnellement bien l'intention de recherche, mais n'ont pas accès à de vastes données, ne donnent pas de résultats précis ou de sources de référence, qui sont autant d'exigences clés de recherche.

Cependant, Craven a souligné que les grands modèles linguistiques (LLM) sont de puissants moteurs de synthèse pour la recherche. Il a souligné leur capacité à résumer les données, à traduire entre les langues et à servir d'assistants de recherche :

Craven a ensuite mis en garde contre le fait de s'appuyer uniquement sur les LLM pour des tâches complexes, en présentant une étude dans laquelle les consultants utilisant des modèles de langage ont sous-performé dans une analyse nuancée.

Démystifier l’IA : définir des attentes réalistes

La présentation s'est terminée par des cas d'utilisation pratiques pour les organisations, tels que les outils de documentation, la prise de décision de haut niveau, les outils de révision de code et les décideurs multimodaux. Craven a conseillé une évaluation réfléchie des cas où les LLM sont utiles, en s'assurant qu'ils correspondent aux valeurs et principes de l'organisation.

Cependant, Craven met en garde contre les affirmations exagérées sur les performances de l'IA, citant des exemples où les modèles de langage ont amélioré certaines tâches mais ont échoué dans d'autres. Il a exhorté le public à prendre en compte le contexte et les nuances lors de l'évaluation de l'impact de l'IA, en évitant les attentes injustifiées.

Craven a offert des informations exploitables pour la mise en œuvre, exhortant les organisations à capturer des données pour une utilisation future, à créer des cas de test pour des cas d'utilisation spécifiques et à appliquer un cadre systématique pour développer une stratégie. L’accent est resté sur la nécessité de dépasser le battage médiatique et d’économiser des millions en intégrant stratégiquement l’IA dans les flux de travail existants.

Dans un monde inondé de promesses en matière d’IA, l’approche pragmatique d’Adam Craven fournit une feuille de route permettant aux organisations d’exploiter la puissance de l’IA tout en évitant les pièges courants.

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