IA générative

Notre vision

L’IA générative est la prochaine révolution.

Après l’essor du deep learning, le marché de l’IA et du big data semblait promis à une croissance régulière. Cette prévision a été bouleversée par les progrès rapides et la popularité des modèles d’IA générative. L’arrivée des grands modèles de langage et des modèles de diffusion, comme GPT et DALL·E d’OpenAI, a montré le potentiel de l’IA générative pour tous les secteurs dans les années à venir.

Nous assistons à l’émergence d’une nouvelle vague d’outils fondés sur l’IA générative, portée par la performance des derniers modèles qui font fonctionner ChatGPT, GitHub Copilot ou Midjourney.

Si ces outils prêts à l’emploi apportent déjà beaucoup de valeur, ce sont les données propriétaires et les modèles affinés (fine-tuning) qui permettent de véritablement se différencier.

Qu’elles utilisent des outils prêts à l’emploi ou développent des cas d’usage plus avancés, les entreprises font face à trois grands défis :

• Garantir une adoption maîtrisée : l’usage interne des outils d’IA générative doit être encadré, avec des formations dédiées et des bonnes pratiques établies.
• Éviter l’explosion des coûts de calcul : utiliser, affiner ou entraîner de grands modèles de langage peut coûter cher, et ces coûts doivent être maîtrisés.
• Assurer la sécurité et la confidentialité des données : un environnement d’entreprise sécurisé, qui héberge l’ensemble des outils d’IA générative, doit être mis en place pour protéger les données.

Notre offre

Pour relever ces défis et permettre à chaque entreprise de tirer parti des avancées de l’IA générative, Emerton Data intervient sur quatre axes :

Stratégie d’IA générative

• Accompagnement des dirigeants : formation et stratégie
• Stratégie d’acculturation et déploiement

Socle technique d’IA générative

• Déploiement interne sûr et sécurisé
• Infrastructure d’IA générative au service des cas d’usage

Cas d’usage d’IA générative

• Priorisation des cas d’usage et feuille de route
• Du prototype au produit (avis clients, recherche d’information, transcription de la parole, génération d’images au service du design, etc.)

Recherche en IA générative

• Fine-tuning et déploiement de modèles à grande échelle
• Méthodologie d’expérimentation de bout en bout