Une réflexion par Batiste Roger, CTO d'Odonatech.
Dans un monde où l'intelligence artificielle (IA) révolutionne nos pratiques, il est crucial pour les leaders de comprendre les concepts émergents. Aujourd'hui, plongeons dans l'IA de Layer 2, et en particulier dans une implémentation minimaliste et simple : le Critique.
Cela devrait vous permettre d'avoir des exemples concrets pour comprendre
ce que c'est,
comment ça fonctionne,
et pourquoi c'est révolutionnaire dans le secteur financier,
et tout cela sans avoir besoin de compétences techniques préalables !
Avant tout chose, je remercie Daniel Guillemette de Diversico Finances Humaines avec qui j'ai échangé hier sur ce sujet, et qui m'a inspiré cet article. Daniel est un innovateur visionnaire et un optimiste inspirant, partenaire de longue date de Odonatech. Peut-être parce qu'il n'est pas datascientist, Daniel a le talent de poser des questions justes en des termes universels.
Rappel de la définition d'IA Layer 2 : l'IA Layer 2 représente une évolution significative par rapport aux modèles d'IA générative traditionnels (Layer 1). Elle combine plusieurs modèles Layer 1 (et d'autres type de fonctions, IA ou non) pour créer un système plus intelligent, fiable et adapté à un cas d'usage spécifique.
Dans la finance, cela permet d'obtenir la fiabilité, la justesse et la personnalisation attendues par les clients. Le conseil épargne par IA devient alors possible, comme bien d'autres cas d'usage apparemment utopiques. Il suffisait de faire des IA intelligentes à partir d'IA simples.
Commençons par le commencement, qu'est-ce qu'un Critique en IA ?
Voici la réponse de Anthropic Claude, qui nous offre un "ELI5" limpide et amusant :
En résumé, un Critique est une IA qui en critique une autre ... pour l'aider.
Comme dirait Daniel Guillemette : "Tout le monde sait que la critique est facile, mais que l'art est difficile".
A quoi ça sert, un Critique, dans une IA de Layer 2 (notée IAL2) ?
Dans l'exemple ci-dessous, on voit un système de Layer 2 composé de deux IAL1. L'une sert à rédiger des réponses (OpenAI ChatGPT ), et l'autre à critiquer les réponses de la première (Anthropic Claude).
L'utilisateur : "qu'est-ce qu'un PEL ?"
ChatGPT répond : "un Projet d'épargne longue" (c'est une hallucination)
Au lieu de transmettre cette bêtise à l'utilisateur, le système l'envoie d'abord au Critique (Claude) pour vérification. Claude répond : "Non, PEL signifie en réalité Plan d'Epargne Logement".
ChatGPT est rappelé, cette fois avec le prompt suivant : Répond à la question de l'utilisateur "qu'est-ce qu'un PEL ?", sachant que la réponse "Projet d'épargne longue" est incorrecte. Voici des informations complémentaires pour t'aider : "Non, PEL signifie en réalité Plan d'Epargne Logement".
ChatGPT répond : "Plan d'épargne logement".
Le système renvoie la réponse à Claude, qui valide, puis à l'utilisateur. Fin heureuse.
Ce système est l'embryon d'une IAL2 très simple :
L'utilisateur pose une question.
L'IA générative produit une réponse. (AIL1)
Le "Critique" évalue cette réponse. (AIL1)
Si la réponse n'est pas satisfaisante, le système demande à l'IA générative de réessayer.
Ce processus se répète jusqu'à obtention d'une réponse de qualité.
Évidemment, cela signifie qu'on risque d'avoir des coûts (énergétiques, mais aussi d'API) et un temps d’exécution plus long. Cependant, dans le conseil financier, on préfère toujours la fiabilité à la rapidité.
Si vous vous demandez quel prompt il faut donner à Claude pour produire la critique ci-dessus, bien vu, c'est une excellente question. Je mettrai un exemple en commentaires si ce post obtient 20 réactions.
LiLa est-elle seulement un Critique ? (indice : non)
Sans dévoiler nos secrets, je peux vous dire quelques éléments concernant LiLa.
LiLa est beaucoup plus complexe que l'exemple ci-dessus. Dans ce billet et les suivants, je compte montrer des IAL2 très simplifiées pour vous donner les intuitions.
Ceci dit, parmi tous ses modules, LiLa a en effet un Critique. Celui-ci est chargé de contrôler la validité des réponses, d'appliquer des mesures de sécurité, mais aussi de prédire si les utilisateurs seront satisfaits de la réponse (bref, c'est pas "juste" Claude).
Cependant, se reposer sur le Critique est coûteux. Nous avons donc inventé des techniques en amont pour générer des réponses justes, du premier coup, autant que possible.
Le futur de l'IA générative dans le secteur financier
Retenez : les IAL1 ne sont pas dignes de confiance, il faut les intégrer à un système qui les encadre et les utilise intelligemment, pour un cas d'usage donné, en offrant le meilleur compromis temps / coût / performance. Un tel système, c'est ce que j'appelle une IA de Layer 2 !
L'IA de Layer 2 représente l'avenir de l'intelligence artificielle en entreprise. En combinant intelligemment différents modèles d'IA, elle offre des solutions plus fiables, adaptables et performantes. Les leaders qui sauront intégrer ce concept dans leur stratégie seront mieux positionnés pour tirer parti de la révolution de l'IA.
Êtes-vous prêt à explorer le potentiel de l'IA de Layer 2 pour votre entreprise ? Partagez vos réflexions dans les commentaires et n'hésitez pas à me contacter pour en discuter davantage.
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