Making Science, l’entreprise d’accélération digitale, lance Trust Generative AI, une plateforme d’Intelligence Artificielle Générative qui résout deux problèmes principaux sur des systèmes tels que OpenAI : la difficulté d’accéder aux données non publiques des entreprises et l’absence d’informations actualisées dans les modèles génératifs.
Ce lancement intervient alors que l’intelligence artificielle générative, basée sur de grands modèles de langage tels que GPT et Bard, vise à transformer la façon dont les personnes travaillent, en amenant les entreprises à un niveau supérieur d’automatisation et d’efficacité. Une étude récente du MIT, dans laquelle il a été demandé à différents professionnels d’utiliser Chat GPT pour rédiger des rapports, des communiqués de presse et d’autres documents commerciaux, a permis de réaliser des économies de l’ordre de 50 % dans la rédaction des rapports et d’en améliorer la qualité.
Toutefois, les grands modèles de langage tels que le GPT-3 ne peuvent pas accéder aux informations non publiques des entreprises et ne disposent pas d’informations récentes. Le modèle de langage GPT-4 a été formé avec des données allant jusqu’à septembre 2021 et n’a pas mis à jour les informations après cette date. « L’accès à une intelligence artificielle générative plus efficace offre aux entreprises des possibilités considérables, que nous n’aurions pas pu imaginer il y a encore deux ans. En ce sens, Trust Generative AI est une solution qui crée un pont entre les données privées et récentes des entreprises et les grands modèles générés à partir d’informations publiques. Cela facilitera sans aucun doute l’adoption de l’IA générative », explique José Antonio Martínez Aguilar, PDG de Making Science.
La plateforme (développée sur Google Cloud Platform et OpenAI) optimise à la fois les cycles de données et l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle. Elle valide les réponses obtenues à l’aide de modèles développés sur Google Cloud Platform sur des données privées de clients et des données plus récentes qui n’existent pas dans des modèles tels que GPT-3 et GPT-4.
Ainsi, les entreprises gardent un contrôle total sur leurs données et peuvent générer des contenus moins génériques, plus en phase avec leurs politiques et des styles d’image de marque optimisés avec des informations actualisées.
Un exemple de l’efficacité de l’IA générative est la façon dont Trust Generative AI a généré 100 000 descriptions de produits pour le site internet Ventis.it. Le tout en quelques minutes et à un coût plus de 10 000 fois inférieur à celui des moyens traditionnels de génération. Les descriptions générées étaient alignées à plus de 95 % avec d’autres descriptions générées par le département éditorial et ont été produites à l’aide d’invites (prompts) optimisées par Trust Generative AI.
Trust Generative AI peut également générer tous types de contenus, tels que des conversations de centres d’appels, des FAQ ou des emails, des images et d’autres entités, en se connectant à des services tels que Vertex Generative AI de Google Cloud, DALL-E2 et Stable Diffusion.
Dans un contexte d’évolution technologique rapide et d’incertitude quant à l’utilisation de la technologie, il est essentiel de développer des outils qui contribuent à renforcer la confiance dans l’utilisation de la technologie. Trust Generative AI vise à jouer ce rôle.
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