IREX - Test et Documentation des solutions d'IA existantes pour un choix objectif

1. Introduction: Quand le besoin métier appelle l’IA

Dans un contexte économique où la rapidité d’action et la précision des décisions font la différence, les entreprises se retrouvent confrontées à un dilemme : Comment exploiter efficacement l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes concrets… sans tomber dans le piège des choix technologiques impulsifs ?

Aujourd’hui, le marché regorge de solutions d’IA prêtes à l’emploi qui promettent monts et merveilles. GPT, spaCy, et des dizaines d’autres outils rivalisent d’arguments pour séduire les décideurs.

À première vue, plusieurs outils d’IA peuvent répondre à ce besoin. Mais :

C’est dans ce contexte qu’intervient la démarche "Test et documentation des solutions d’IA pour un choix objectif".

2. Du besoin métier à la formulation d’un problème IA

L’IA n’est pas une baguette magique. Avant de penser “algorithme” ou “modèle”, il faut traduire le besoin métier en un problème d’IA clair, mesurable et actionnable. Cette étape est cruciale. C’est elle qui détermine la pertinence des tests et la réussite du projet:

a. Identifier le besoin métier réels

Tout commence par une observation précise de la situation et une formulation simple du besoin.

b. Définir les données disponibles

L’IA apprend à partir de données. Avant même de choisir la technologie, il faut inventorier ce qui existe.

c. Traduire le besoin en tâche d’IA

C’est ici que l’on fait le pont entre métier et technologie. Chaque problème d’IA se rattache à une ou plusieurs tâches standards comme l'extraction d'information.

d. Poser les critères de succès

3. Deux approches IA, deux visions du problème

Nous allons nous appesantir principalement sur 02 approches d'IA: spacy pour les solutions open-source du probleme et GPT, intéressant avec une analyse fine du probleme.

• GPT : est un modèle de langage entraîné sur un corpus massif de textes. Il comprend le langage naturel et peut générer ou classer du texte même sans entraînement spécifique. GPT est la solution rapide pour obtenir un résultat immédiat, surtout si on veut un prototype sans construire un modèle de zéro.
• spaCy : est une bibliothèque NLP rapide et légère, adaptée à l’extraction d’informations et aux tâches simples de traitement du langage. SpaCy est la solution pragmatique opensource pour un traitement rapide, peu coûteux et entièrement en local.

Cependant, nous tenons à rappeler qu'il existe d'autres solutions d'IA comme BERT de Google, XLNet qui combine les avantages de BERT et GPT, FastText de Facebook qui est un modèle léger pour la classification de texte et l’apprentissage de représentations de mots, très rapide et efficace et bien d'autres.

4. Résultats comparés : les faits et leur interprétation

Les resultats de l'implementation des IA choisies sont basés sur l'exemple concernant les avis des clients par rapport à un service rendu. GPT propose les meilleures catégories, mais spaCy est immédiatement intégrable avec peu de ressources.

Après avoir entraîné et/ou configuré chaque modèle sur notre jeu d’avis clients (même dataset, mêmes conditions), on obtient les résultats suivants :

• Les faits: GPT > spaCy en précision brute.
• L’interprétation : spaCy reste acceptable dans un contexte où la rapidité et le coût priment.

5. Faire un choix : entre performance et pragmatisme

Une startup optera pour spaCy pour son faible coût et une entreprise orientée innovation ira vers GPT. En suivant notre exemple des avis clients, la demarche consiste à :

a. Clarifier le besoin métier;

6. Conclusion : L’intelligence, c’est aussi dans le choix

Dans le monde de l’intelligence artificielle, le vrai défi n’est pas de savoir si l’IA peut résoudre un problème, mais de déterminer quelle IA répondra le mieux au besoin métier. L’intelligence, c’est aussi dans le processus de sélection, dans la capacité à tester, à documenter, à comparer objectivement… Dans le cadre de notre exemple, on peut dire que spaCy reste acceptable dans un contexte où la rapidité et le coût priment.L'ideal donc serait de faire un choix raisonné c'est a dire priviligier la performance si chaque erreur est critique, sinon le pragmatisme.

7. Mise en œuvre pratique

Cette vidéo apporte des eclaircissements sur un besoin metier pris pour exemple afin de mieux comprendre.

8. Voir aussi

Vous pouvez consulter ses autres articles:

• Le NLP, c'est quoi ? Comprendre comment l'IA traite le langage humain
• les agents IA: revolution de l'intelligence artificielle autonome