Cours
Concepts d'IA générative
2 h
119K
Depuis début 2023, on a beaucoup parlé de ChatGPT et d’autres nouveaux outils de génération d’IA enthousiasmants. ChatGPT a déferlé sur le monde comme une application conversationnelle d’IA remarquablement performante. Mais ce n’était que le début d’une nouvelle vague d’innovations en IA générative.
Dans les mois qui ont suivi son lancement, une myriade de start-up et d’entreprises ont exploité des grands modèles de langage similaires pour créer des applications innovantes. Des outils comme ChatPDF permettent d’échanger naturellement avec des documents, et AutoGPT s’appuie sur des architectures à base d’agents pour automatiser des tâches complexes. Chaque jour ou presque, une nouvelle application générative voit le jour pour résoudre des problèmes concrets de manière créative.
Mais comment ces systèmes puissants sont-ils réellement construits ? Et pourriez-vous créer votre propre IA conversationnelle sur mesure ?
Dans cet article, nous passons en revue sept outils essentiels de génération d’IA pour construire des applications d’IA et les bonnes pratiques pour y parvenir.
Vous vous demandez pourquoi la culture de l’IA est si importante ? Consultez notre guide dédié.
7 outils essentiels de génération d’IA
Ces outils offrent des capacités telles que l’accès à des grands modèles de langage, l’affinage et l’entraînement de modèles, les opérations autour des LLM (LLMOps), l’indexation et le stockage de documents, la supervision, l’entraînement et la mise à disposition de modèles, ainsi que la création d’applications web.
1. OpenAI
L’API d’OpenAI met à disposition des modèles d’IA avancés pour les développeurs. Vous pouvez générer du texte avec les modèles GPT, rechercher des textes similaires avec des embeddings, transcrire la parole en texte avec Whisper et créer des images avec les modèles DALL-E.
L’API d’OpenAI offre un accès simple à des modèles de langage et de vision pour votre application. Vous n’avez pas à gérer l’infrastructure ni à déployer et superviser votre modèle. Avec les APIs et outils développeurs d’OpenAI, il est facile pour quiconque de lancer une véritable start-up IA.
Vous pouvez accéder aux modèles génératifs d’OpenAI via curl ou l’API Python. La fiche mémo OpenAI API en Python explique en détail comment accéder à tous les types de modèles, et notre tutoriel sur l’utilisation de l’API OpenAI en Python va plus loin.
2. Transformers
La bibliothèque Python Transformers et la plateforme Hugging Face ont joué un rôle crucial dans le développement de la communauté open source en apprentissage automatique.
Avec Transformers, vous accédez gratuitement en quelques secondes à des jeux de données et à des modèles. La bibliothèque Python simplifie aussi l’affinage de grands modèles de langage sur de nouveaux jeux de données.
Vous pouvez téléverser votre modèle sur Hugging Face et l’utiliser comme avec l’API OpenAI. Hugging Face propose également des solutions entreprise pour des applications à l’échelle.
Plutôt que de dépendre d’APIs tierces comme OpenAI, vous pouvez créer votre propre modèle génératif, ce qui offre davantage de contrôle et de sécurité.
Si vous débutez avec Hugging Face, lisez notre tutoriel Introduction à l’utilisation de Transformers et Hugging Face pour acquérir les bases.
3. LangChain
LangChain est un framework open source qui facilite la création d’applications propulsées par des grands modèles de langage comme GPT-4. Il propose une interface modulaire, la gestion des prompts, la gestion du contexte, des VectorStores, l’enchaînement de plusieurs modèles et outils, des agents IA, et l’accès aux meilleurs LLM.
LangChain constitue un écosystème permettant de construire aisément des applications d’IA avec OpenAI et d’autres LLM. En quelques lignes de code, vous pouvez créer des chatbots, des IA autonomes et des applications intelligentes. C’est un outil très prisé pour sa simplicité d’utilisation et la rapidité de développement. En suivant le tutoriel LangChain pour créer des applications LLM, vous en comprendrez les fonctionnalités clés à travers du code d’exemple.
4. Pinecone
Pinecone est une base de données vectorielle managée, optimisée pour les applications de machine learning manipulant des données de haute dimension. Contrairement aux bases traditionnelles, les bases vectorielles comme Pinecone sont conçues pour stocker et analyser des représentations vectorielles complexes et multidimensionnelles.
Pinecone est un système de stockage qui vous permet d’intégrer des documents PDF, des fichiers Markdown et d’autres données textuelles à votre modèle de langage. Vous obtenez ainsi des réponses personnalisées plutôt que génériques.
Apprenez à gérer efficacement des données non structurées et de haute dimension avec le tutoriel Pinecone sur la maîtrise des bases de données vectorielles.
Outre Pinecone, vous pouvez également explorer ChromaDB. Il s’agit d’une base de données open source autogérée, sans inscription, qui s’intègre sans friction à votre application.
L'amélioration de l'IA pour les débutants
Apprenez les bases de l'IA et du ChatGPT en partant de zéro.
5. Weights & Biases
Weights & Biases est une plateforme pour les développeurs en apprentissage automatique afin de suivre les expériences, visualiser les résultats et optimiser les modèles. C’est un outil léger pour journaliser des métriques, visualiser l’entraînement des modèles, reproduire des expériences, versionner les données et collaborer en équipe.
W&B aide les développeurs à construire de meilleurs modèles de ML grâce à l’expérimentation et aux insights. La plateforme propose de la supervision de modèles et une suite d’outils LLMOps conçus pour les applications de langage.
Vous pouvez utiliser W&B pour suivre les performances de vos modèles génératifs pendant l’entraînement et en production. En individuel, vous pouvez utiliser un serveur cloud gratuitement ou héberger votre propre serveur.
Si vous débutez avec Weights & Biases, consultez le guide Expérimentation en machine learning : introduction à Weights & Biases pour apprendre à structurer, journaliser et analyser vos expériences.
Pour la supervision des grands modèles de langage en production, WhyLabs a conçu un outil open source, langkit, qui extrait des signaux à partir des prompts et des réponses, pour garantir sécurité et fiabilité.
6. BentoML
BentoML est un framework puissant qui permet aux développeurs et data scientists de construire et déployer rapidement des produits d’IA. Avec BentoML, l’intégration de modèles de machine learning préentraidnés en production devient fluide, ce qui vous permet d’apporter de la valeur à vos utilisateurs en quelques minutes.
BentoML propose bentoml/OpenLLM, conçu pour simplifier les opérations autour des LLM : déploiement, affinage, serving et surveillance. OpenLLM prend en charge de nombreux LLM à l’état de l’art et des environnements d’exécution comme StableLM, Falcon, Dolly, et plus encore. Apprenez à construire et à servir votre modèle avec OpenLLM en quelques minutes en suivant le tutoriel Déployer un grand modèle de langage avec OpenLLM et BentoML.
7. Gradio
Gradio est un outil puissant, très populaire dans les communautés IA, car il simplifie et accélère la création de démonstrations de machine learning. Il offre une approche simple et modulaire pour créer des applications web d’IA, des chatbots et des applications de langage, ce qui en fait une solution de référence pour de nombreux développeurs.
De même, Streamlit est une alternative à Gradio qui propose une interface simplifiée pour créer des applications web pour l’IA générative.
Avant de déployer votre modèle génératif, il est recommandé de créer des démos Gradio, de les partager avec la communauté et de recueillir des retours. Cela vous aidera à améliorer vos applications. Vous pouvez aussi l’utiliser comme interface utilisateur pour tester rapidement vos modèles et convaincre vos parties prenantes.
Consultez la fiche mémo Le paysage des outils de génération d’IA pour voir l’écosystème d’outils construits sur ces modèles.
Tableau récapitulatif : outils de génération d’IA, cas d’usage et alternatives
| Outil | Cas d’usage principal | Alternatives |
|---|---|---|
| OpenAI API | Modèles préentraidnés pour génération de texte, embeddings, parole-vers-texte, génération d’images. Solutions IA plug-and-play. | Hugging Face (pour plus de contrôle et d’affinage) |
| Hugging Face | Affinage et utilisation de modèles open source pour divers usages (NLP, vision par ordinateur, etc.). Plus de contrôle sur les modèles. | OpenAI API (pour la simplicité et les modèles préentraidnés) |
| LangChain | Création d’applications propulsées par des LLM (ex. : chatbots, assistants intelligents pour documents) avec chaînage, agents et gestion du contexte. | OpenAI API (pour des chatbots plus simples) |
| Pinecone | Stockage et requêtes d’embeddings à grande échelle pour des applications IA (ex. : recherche de documents, systèmes de recommandations). | ChromaDB (base vectorielle open source, autogérée) |
| ChromaDB | Base vectorielle autogérée pour l’indexation et la recherche vectorielle. Idéale pour les développeurs en qu&ecil;te d’une solution open source. | Pinecone (base vectorielle managée et évolutive) |
| Weights & Biases (W&B) | Suivi des expériences de machine learning, optimisation des modèles et supervision des performances en production. Idéal pour des LLMOps à grande échelle. | WhyLabs (pour la supervision des LLM et la sécurité) |
| BentoML | Déploiement de modèles de machine learning à l’échelle. Conçu pour la production, avec prise en charge de modèles à l’état de l’art. | Gradio (pour des démos web plus simples et le prototypage rapide) |
| Gradio | Création d’interfaces web pour les modèles de ML, prototypage et partage rapide de démos IA avec des publics non techniques. | Streamlit (autre outil pour créer des démos et applications IA) |
Conseils pour créer des applications de génération d’IA
Voici quelques conseils pour construire une application générative économe, sécurisée, conforme et stable.
1. Définissez un objectif clair
Déterminez le type d’application générative que vous souhaitez créer et le problème à résoudre. Un cap bien défini vous fera gagner du temps et de l’argent.
2. Choisissez les bons outils
Assurez-vous d’avoir sélectionné les bonnes APIs tierces, modèles, intégrations, outils de MLOps, de supervision et d’automatisation. Le bon outillage, adapté à votre cas d’usage, est crucial pour réussir.
3. Les LLMOps sont essentiels
Respectez les lignes directrices en IA, puis surveillez et maintenez vos modèles en production. En mettant l’accent sur les LLMOps, vous réduisez les coûts opérationnels et offrez un produit stable et sécurisé à vos utilisateurs finaux.
4. Suivez les règles de sécurité
Détectez et analysez les tentatives d’injection de prompt, les fuites de données et autres comportements malveillants. Mettez en place une validation et une sanitation strictes des entrées fournies par les utilisateurs afin de respecter les normes du secteur et d’éviter tout risque juridique.
5. Testez vos modèles hors ligne
Avant le déploiement, évaluez vos LLM hors ligne sur la précision et d’autres indicateurs de performance.
6. Démarrez petit, avec des capacités limitées
Au lieu de bâtir une plateforme IA complète, commencez par une fonctionnalité de chatbot, puis ajoutez régulièrement de nouvelles capacités comme le téléversement de fichiers, la génération d’images, etc.
7. Infrastructure des modèles
Les LLMOps peuvent coûter cher : réalisez une analyse de coûts avant de choisir vos services cloud. Beaucoup d’entreprises perdent de l’argent faute de bien apprécier les besoins en mémoire et en calcul.
8. Surveillez votre modèle en production
Détectez toute dégradation, les biais et les usages malveillants. Prévoyez un plan de rollback.
Lisez le guide Libérer sa créativité avec l’IA générative pour explorer l’art, la musique et la littérature à l’aide de modèles génératifs.
Conclusion
L’IA générative ouvre un nouveau champ des possibles pour créer des applications innovantes jusqu’alors hors de portée. Avec les bons outils et une démarche réfléchie, les développeurs disposent d’un formidable potentiel créatif. Des modèles préentraidnés comme DALL-E 2 et ChatGPT rendent possible la génération d’images synthétiques saisissantes, de textes proches du langage humain, et bien plus.
Les frameworks de MLOps aident à passer de la recherche à la production tout en surveillant biais et performances. À mesure que la technologie arrive à maturité, on peut s’attendre à des interfaces toujours plus intuitives.
Même s’il faut rester vigilant quant à la confidentialité des données, la sécurité et les impacts sociétaux, l’IA générative peut permettre aux entreprises de proposer des expériences réellement innovantes et créatrices de valeur. Et nous n’en sommes qu’aux prémices.
Maintenant que vous connaissez les outils essentiels, lancez votre projet en IA générative. Inspirez-vous de cet article : 5 projets à réaliser avec des modèles génératifs et des outils open source.
Obtenez une certification de haut niveau en matière d'IA
Démontrez que vous pouvez utiliser l'IA de manière efficace et responsable.
FAQs
Ai-je besoin de compétences techniques avancées pour utiliser ces outils de génération d’IA ?
Pas nécessairement. Nombre de ces outils, comme l’API d’OpenAI, Hugging Face et Gradio, sont conçus pour être accessibles même avec des compétences de base en code. Des frameworks open source tels que LangChain et BentoML simplifient également de nombreux aspects du travail avec les grands modèles de langage (LLM). Cela dit, des notions fondamentales de Python et de machine learning vous aideront à en tirer le meilleur parti. Si vous débutez, suivre des tutoriels et tirer parti des ressources communautaires rendra la courbe d’apprentissage plus abordable.
Ces outils sont-ils gratuits ou payants ?
Beaucoup des outils cités, comme Hugging Face Transformers, LangChain et Gradio, proposent des offres gratuites pour commencer sans coûts initiaux. Toutefois, des fonctionnalités avancées, une infrastructure de niveau entreprise ou un usage intensif peuvent nécessiter des formules payantes. Par exemple, l’API d’OpenAI fonctionne en paiement à l’usage, parfois gratuite dans certaines limites. Pour des déploiements cloud (ex. : Pinecone ou BentoML sur AWS), des co&ucil;ts peuvent s’ajouter selon le stockage, la puissance de calcul ou le volume de requêtes.
Comment choisir l’outil de génération d’IA le mieux adapté à mon projet ?
Le choix du bon outil dépend de vos besoins. Si vous construisez un chatbot ou une IA conversationnelle, l’API d’OpenAI ou LangChain peut convenir. Pour des projets d’indexation documentaire et de requêtes vectorielles, Pinecone ou ChromaDB seront plus adaptés. Si vous vous concentrez sur le suivi de modèles et l’expérimentation, Weights & Biases est une option puissante. En cas d’hésitation, commencez par définir le problème à résoudre, puis évaluez quels outils offrent les fonctionnalités nécessaires : entraînement de modèles, gestion des LLMOps ou déploiement d’applications web.
En tant que data scientist certifié, je suis passionné par l'utilisation des technologies de pointe pour créer des applications innovantes d'apprentissage automatique. Avec une solide expérience en reconnaissance vocale, en analyse de données et en reporting, en MLOps, en IA conversationnelle et en NLP, j'ai affiné mes compétences dans le développement de systèmes intelligents qui peuvent avoir un impact réel. En plus de mon expertise technique, je suis également un communicateur compétent, doué pour distiller des concepts complexes dans un langage clair et concis. En conséquence, je suis devenu un blogueur recherché dans le domaine de la science des données, partageant mes idées et mes expériences avec une communauté grandissante de professionnels des données. Actuellement, je me concentre sur la création et l'édition de contenu, en travaillant avec de grands modèles linguistiques pour développer un contenu puissant et attrayant qui peut aider les entreprises et les particuliers à tirer le meilleur parti de leurs données.
