Comment créer un ChatGPT privé à l'aide d'une technologie open source

I) Contexte et contexte

Chez Lettria, notre mission est de rendre l'intelligence artificielle plus accessible grâce à des solutions spécialisées et open source. Notre objectif est de surmonter les principaux défis du traitement du langage naturel afin de créer des systèmes d'IA qui apportent une réelle valeur commerciale tout en donnant la priorité à la transparence, à la confidentialité et à la collaboration humaine.

Ces dernières années, nous avons constaté une hausse de la demande de la part des entreprises qui cherchaient à tirer parti des chatbots et des assistants virtuels pour améliorer le service client, augmenter la productivité de leurs employés et obtenir des informations à partir des données conversationnelles. Les chatbots alimentés par l'IA offrent des avantages potentiels considérables au sein d'une organisation, qu'il s'agisse d'automatiser les demandes courantes de support client ou de fournir une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 aux employés sur les politiques et les outils. L'analyse des dialogues en temps réel peut également révéler de précieuses tendances et opportunités d'amélioration.

Cependant, la plupart des organisations sont confrontées à des défis critiques lorsqu'il s'agit d'adopter des chatbots IA liés à la confidentialité, à la sécurité et à l'explicabilité des données. Les réglementations en matière de confidentialité telles que le RGPD et la sensibilité des données relatives aux informations personnelles limitent la possibilité d'utiliser des solutions de chatbot prêtes à l'emploi basées sur des données externes. Les entreprises ont plutôt besoin de chatbots personnalisés développés sur leurs propres données privées pour garantir la sécurité, le contrôle et la conformité.

Chez Lettria, nous avons mis au point une approche qui exploite la puissance des modèles de traitement du langage naturel open source tels que LLama et BERT tout en évitant les pièges du NLP traditionnel. Notre méthodologie combine de grands modèles de langage (LLM), une base de données vectorielle que nous avons créée pour stocker et interroger des intégrations de documents, et notre propre plateforme d'apprentissage automatique sans code. Cela nous permet de développer des chatbots sécurisés et personnalisés qui améliorent les capacités humaines au lieu de les concurrencer.

Nos solutions sont conçues pour fournir la précision, la rapidité et l'échelle de l'IA tout en maximisant la transparence, la gouvernance et la supervision humaine continue. Nous tirons parti d'une technologie d'IA open source de pointe ainsi que de notre base de données spécialement conçue, de nos linguistes et de nos outils no-code. Cela nous permet d'offrir un maximum de valeur, de personnalisation et de contrôle des données à chaque client.

Au cours des quatre dernières années, nous avons connu de nombreuses révolutions de l'IA, notamment l'essor des modèles de transformateurs et des LLM. Notre équipe d'experts et d'ingénieurs en PNL a fourni des solutions d'IA personnalisées à des dizaines de clients mondiaux, spécialisés dans des contextes particulièrement sensibles tels que la santé, l'assurance, la logistique et la propriété intellectuelle. Nous nous engageons à développer des systèmes d'IA hybrides qui combinent des techniques de pointe avec des approches linguistiques éprouvées.

Dans ce livre blanc, nous allons découvrir comment une méthodologie open source et sans code utilisant des LLM et une base de données vectorielle hébergée sur un cloud privé peut surmonter les principaux obstacles au développement de chatbots basés sur l'IA pour les entreprises. Nous soulignerons comment notre approche garantit la sécurité, le contrôle, la conformité et la collaboration humaine nécessaires pour générer de la valeur, en particulier lorsque vous travaillez avec des données privées.

II) Le besoin : des chatbots basés sur l'IA pour le service client et la productivité

Les chatbots alimentés par l'IA présentent un potentiel considérable pour améliorer le service client, augmenter la productivité des employés et obtenir des informations précieuses pour les entreprises. Cependant, de sérieux obstacles liés à la confidentialité des données et aux besoins de personnalisation limitent la capacité à adopter facilement des solutions prêtes à l'emploi.

Automatiser le support et générer des informations

Parmi les principaux avantages que les chatbots peuvent apporter à toutes les organisations, citons :

• Assistance clientèle 24h/24 et 7j/7 : Les chatbots peuvent fournir une assistance automatisée pour les demandes courantes, réduisant ainsi le volume d'appels de 20 à 30 %. Cela améliore la satisfaction grâce à un self-service rapide et précis.
• Productivité des employés : Un assistant IA peut répondre aux questions fréquemment posées sur les politiques, les outils et les procédures pour les employés. Cela permet d'obtenir des réponses plus rapidement afin que les employés puissent rester concentrés.
• Informations exploitables : L'analyse des dialogues en temps réel et des tendances à long terme peut révéler des problèmes à résoudre ainsi que de nouvelles opportunités.

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Le besoin de solutions personnalisées

Cependant, de sérieux obstacles empêchent les entreprises de tirer parti de ces avantages grâce à des chatbots prêts à l'emploi :

• Réglementation en matière de confidentialité des données : Les restrictions relatives à l'utilisation des informations personnelles des clients et d'autres données externes limitent l'adoption de solutions de chatbot public.
• Sécurité des données : Les données internes hautement sensibles sur les adresses IP, les communications, etc. nécessitent que les chatbots s'exécutent sur un cloud privé et sécurisé.
• Personnalisation : Les chatbots doivent être adaptés aux données, aux cas d'utilisation, au langage, aux intégrations et aux objectifs spécifiques d'une organisation.
• Contrôle : L'exécution sur les propres données de l'entreprise avec une supervision complète fournit le contrôle nécessaire aux applications critiques de l'entreprise.

UNE Une attention particulière à la confidentialité

C'est pourquoi une solution de chatbot personnalisée tirant parti de l'IA open source mais déployée sur le cloud privé et les données d'une organisation constitue souvent l'approche idéale. Cela fournit :

• Propriété et contrôle des données : Pas d'utilisation externe ni de stockage de données sensibles.
• Sécurité : Le cloud privé, le cryptage, les contrôles d'accès et d'autres mesures garantissent la sécurité des données.
• Conformité : Respecte les réglementations relatives à l'utilisation des données, aux exigences de localisation et à la propriété intellectuelle.
• Précision : Adapté au langage et aux données de l'entreprise pour une pertinence, une précision et une mémorisation élevées.
• Explicabilité : Visibilité totale sur la façon dont les réponses sont générées à partir des données privées.

La confidentialité, la précision et le contrôle étant garantis par notre approche spécialisée, les entreprises peuvent utiliser en toute confiance les chatbots IA pour générer de la valeur réelle.

III) Une approche open source pour créer des chatbots d'entreprise

Les grandes entreprises explorent de plus en plus des solutions open source et sans code pour développer des chatbots personnalisés qui améliorent l'expérience des clients et des employés. Lorsqu'elle est mise en œuvre efficacement, cette approche peut surmonter les principaux obstacles liés à la confidentialité, à la sécurité et au contrôle des données.

Une architecture modulaire basée sur le cloud

Une architecture modulaire hébergée sur un cloud privé fournit la flexibilité et le contrôle nécessaires. Les composants principaux sont généralement les suivants :

• API : permet d'interroger le système et de renvoyer des réponses aux utilisateurs finaux.
• Service de génération de texte : génère des réponses en langage naturel sur la base de données pertinentes.
• Service d'intégration : code le texte en représentations vectorielles sémantiques.
• Base de données vectorielles : stocke et indexe les intégrations de documents à des fins de récupération.

Ensemble, ces microservices permettent d'interroger en toute sécurité les données pertinentes et de générer des réponses personnalisées en langage naturel aux questions des utilisateurs.

Prétraitement et encodage des données privées

La première étape consiste à ingérer et à préparer les documents propriétaires, les articles de la base de connaissances, les spécifications des produits, les FAQ et les autres sources de données que le chatbot peut exploiter.

Les tâches principales incluent le nettoyage des données, leur division en segments cohérents, la suppression des informations redondantes et le codage des segments dans des intégrations vectorielles optimisées pour la recherche sémantique.

Récupération de contenus pertinents

Lorsqu'un utilisateur pose une question, l'API interroge la base de données vectorielles pour trouver les segments les plus pertinents par rapport à la question sur la base de comparaisons sémantiques de leurs intégrations vectorielles.

La recherche hybride combinant des intégrations et des filtres de métadonnées améliore encore la récupération du contenu pertinent.

Création de réponses en langage naturel

Le service de génération de texte passe en revue les documents récupérés et extrait les principaux faits et passages utiles pour répondre à la question de l'utilisateur. Ces informations extraites sont synthétisées dans une réponse finale en langage naturel.

Le système est amélioré au fil du temps grâce à une formation sur les demandes et les commentaires réels des utilisateurs. Les humains affinent les réponses générées par les modèles pour garantir des conversations de qualité.

Les avantages d'une approche ouverte et sans code

Cette architecture modulaire basée sur le cloud tire parti de l'IA open source de pointe tout en restant adaptée aux données, aux objectifs et aux contraintes de chaque organisation. Avec une mise en œuvre appropriée, il fournit :

• Confidentialité des données en s'appuyant uniquement sur des sources de données privées.
• Personnalisation en fonction des cas d'utilisation, de la langue, des intégrations et des objectifs spécifiques d'une organisation.
• Sécurité via l'hébergement dans le cloud privé, le cryptage de bout en bout, les contrôles d'accès, etc.
• Conformité aux réglementations relatives au traitement des données et à la propriété intellectuelle.
• Précision obtenue grâce à la formation sur des données exclusives par rapport à des corpus externes.
• Explicabilité avec visibilité sur l'origine des données pour chaque réponse.
• Amélioration continue grâce à une formation continue, à un suivi et à une supervision humaine.

Avec l'expertise appropriée, une approche ouverte et sans code peut surmonter les principaux obstacles à la fourniture d'une IA conversationnelle de niveau entreprise.

IV) Garantir la confidentialité, la sécurité et l'amélioration continue des données

Le développement d'une IA responsable nécessite de maintenir la confiance grâce à une confidentialité des données, une sécurité, une gouvernance, une collaboration et une supervision humaine continue.

Contrôle complet des données grâce à des normes ouvertes

Une méthodologie open source fournit un contrôle et une propriété complets sur les données confidentielles sensibles et la propriété intellectuelle utilisées pour développer des systèmes d'IA. En s'appuyant sur des normes ouvertes et en évitant de se retrouver dans des fournisseurs propriétaires, les entreprises conservent une autonomie totale sur leurs données.

Toutes les données de formation restent hébergées sur les serveurs sécurisés de l'organisation plutôt que sur des systèmes externes. Aucune utilisation ni aucun stockage de données privées ne sont indépendants de la volonté de l'organisation. Les technologies ouvertes offrent également la flexibilité nécessaire pour auditer entièrement les algorithmes et intégrer de nouvelles techniques innovantes. Cela protège contre l'obsolescence et permet l'intégration continue des dernières avancées en matière d'IA.

Le fait de détenir la propriété intellectuelle complète des modèles, des logiciels et des outils personnalisés constitue également un avantage concurrentiel durable qui serait perdu si l'on s'appuyait sur des systèmes propriétaires externes. Des normes ouvertes robustes optimisent le contrôle, l'autonomie et l'agilité stratégique.

Des couches de cybersécurité rigoureuses pour une défense en profondeur

Le maintien d'une cybersécurité rigoureuse est d'une importance capitale lorsque vous travaillez avec des données sensibles privées telles que les informations sur les clients, les dossiers des employés, les données financières, la propriété intellectuelle ou d'autres informations réglementées. Une approche de sécurité axée sur la défense en profondeur fait appel à plusieurs niveaux de contrôle pour une protection complète :

• Le déploiement d'un cloud privé isole les systèmes et les données des menaces externes. L'infrastructure interne ou les options de cloud public fiables fournissent des environnements d'hébergement sécurisés.
• Le chiffrement de bout en bout sécurise toutes les données en transit et au repos à l'aide de clés contrôlées par l'organisation. Les données restent cryptées même pendant le traitement.
• Des contrôles d'accès stricts, des VPN et une authentification à deux facteurs empêchent tout accès non autorisé. Seules les personnes dont les besoins commerciaux sont validés peuvent accéder aux systèmes.
• Les politiques d'autorisation granulaires appliquent le principe du moindre privilège, en limitant l'accès aux données uniquement à ce qui est requis pour le rôle de chaque utilisateur.
• Une surveillance complète détecte les menaces sur l'ensemble de l'infrastructure et permet à l'équipe de sécurité de réagir rapidement. Toute activité anormale est signalée pour enquête.

Des mesures de protection avancées telles que la confidentialité différentielle, l'apprentissage fédéré et le chiffrement homomorphe fournissent des protections supplémentaires des données si nécessaire. Des contrôles de cybersécurité rigoureux protègent contre les menaces tout en soutenant l'innovation.

Politiques et contrôles éthiques en matière de gouvernance des données

Outre la sécurité, des pratiques responsables de gouvernance des données sont essentielles pour maintenir la confiance et respecter l'éthique lorsqu'il s'agit de tirer parti de la technologie de l'IA. Les politiques et les contrôles devraient appliquer :

• Transparence en matière d'utilisation des données, afin que les consommateurs comprennent comment leurs informations sont utilisées.
• Consentement explicite si nécessaire, permettant aux personnes de choisir certains types d'utilisation des données.
• Périodes de conservation limitées afin de minimiser les données personnelles stockées à long terme. Les données sont supprimées lorsqu'elles ne sont plus nécessaires.
• Techniques d'anonymisation et d'agrégation qui protègent la confidentialité lors de l'utilisation de certaines données statistiques.
• Transferts de données internationaux sécurisés conformes aux réglementations relatives à la localisation des données.
• Des plans de réponse aux incidents responsables et des politiques de notification des violations pour remédier rapidement à toute exposition de données.

Des audits internes et tiers réguliers devraient vérifier que toutes les politiques, procédures et contrôles sont rigoureusement suivis par les équipes et les systèmes. Les pratiques éthiques en matière de données permettent de maintenir la confiance tout en soutenant l'innovation.

Une collaboration démocratisée pour une amélioration continue

Un environnement de développement d'IA sans code favorise le progrès continu grâce à une collaboration démocratisée. Il permet aux équipes techniques et non techniques de toute l'organisation de participer facilement à l'amélioration des systèmes d'IA sans avoir besoin d'une expertise en matière de codage :

• Les parties prenantes peuvent consulter les journaux conversationnels, les tableaux de bord de performance et les analyses pour fournir des commentaires qualitatifs en fonction de leur expertise dans le domaine.
• Les experts en la matière peuvent soumettre de nouvelles données de formation concernant leur domaine afin d'améliorer les capacités des modèles.
• Les linguistes et les formateurs peuvent rapidement modifier les réponses et le comportement des modèles en fonction des tests et du suivi.
• Les modifications de la structure des boîtes de dialogue, des intégrations, des réponses, etc. peuvent être apportées rapidement sans frais d'ingénierie.

La supervision et l'interaction humaines continues permettent d'identifier les domaines nécessitant une optimisation continue et de nouvelles possibilités d'innovation. La reconversion des modèles d'apprentissage automatique sur ces données utilisateur réelles améliore constamment les systèmes au fil du temps.

L'IA open source responsable équilibre l'innovation de pointe avec une gouvernance, une collaboration et une supervision humaine solides. Cela crée une IA évolutive en toute sécurité qui maintient la confiance tout en libérant de nouveaux potentiels.

V) Expertise, expérience et prix

Une équipe spécialisée qui fait le lien entre la recherche sur l'IA et l'impact commercial

Lettria a réuni une équipe multidisciplinaire expérimentée composée d'experts en IA et en PNL, d'ingénieurs, de linguistes, de spécialistes des produits et de chefs d'entreprise. Ce groupe multidisciplinaire nous permet de traduire la recherche de pointe en une valeur commerciale tangible.

Nos data scientists et nos ingénieurs ML conçoivent des pipelines robustes pour le traitement des données. Ils créent une infrastructure hautement évolutive pour la formation et le déploiement de modèles en production. Nos experts évaluent également en permanence les performances des modèles à l'aide de techniques statistiques rigoureuses afin d'optimiser la précision, la vitesse et les capacités.

Des linguistes viennent compléter l'équipe technique. Ils garantissent que nos modèles de langage naturel atteignent des capacités conversationnelles de haute qualité, comprennent les nuances et produisent des réponses linguistiquement solides. L'équipe linguistique joue un rôle clé dans les modèles de formation visant à atteindre le niveau de finition et de précision requis par les applications d'entreprise.

Du côté des produits, les experts se concentrent sur l'intégration d'expériences d'IA fluides dans les flux de travail des clients. Ils identifient les domaines dans lesquels l'automatisation et l'augmentation peuvent apporter le plus de valeur pour différents processus métier et cas d'utilisation. L'équipe produit recueille également des commentaires pour améliorer la convivialité et les fonctionnalités de collaboration intuitives de notre plateforme.

Ensemble, ces spécialistes nous permettent de fournir des solutions d'IA efficaces adaptées aux objectifs stratégiques et aux contraintes de chaque client. Leur expertise fait le lien entre la recherche exploratoire et le déploiement d'applications transformatrices mais pratiques dans le monde réel.

Des années d'expérience dans le déploiement de l'IA d'entreprise à grande échelle

Au cours des 6 dernières années, Lettria a acquis une vaste expérience en aidant les entreprises internationales de tous les secteurs à déployer des solutions personnalisées en langage naturel à grande échelle. Voici quelques exemples :

• Secteur public : A structuré de grandes quantités de récits médicaux non structurés sous forme de dossiers médicaux analysables à l'aide de la PNL et de graphiques de connaissances pour le plus grand système hospitalier universitaire d'Europe. Cela a amélioré la productivité clinique et les soins.
• Services financiers : Développement d'un assistant virtuel traitant 50 000 questions quotidiennes sur les politiques relatives aux employés pour l'une des 10 plus grandes banques multinationales. L'assistant IA a stimulé la productivité des ressources humaines.
• Télécommunications : Nous avons créé des chatbots de service client multilingues qui ont amélioré les scores de satisfaction de 30 % pour les principaux fournisseurs de télécommunications d'Amérique du Nord en automatisant les demandes courantes.
• Commerce de détail : A découvert les problèmes émergents et les opportunités de croissance en analysant des millions d'interactions avec le support client pour un détaillant du Fortune 500 à l'aide de techniques de PNL.

Ces exemples témoignent de notre expérience dans la mise en œuvre de solutions d'IA transformatrices adaptées aux secteurs d'activité, aux cas d'utilisation et aux contraintes de nos clients à l'échelle de l'entreprise.

Des licences flexibles pour une IA de pointe accessible

Afin de rendre les fonctionnalités de notre technologie accessibles aux organisations de toutes tailles, Lettria propose des options de licence logicielle flexibles. Notre modèle de licence aligne les prix de manière prévisible sur les besoins d'utilisation de chaque client :

• Basé sur l'utilisation : Les frais de licence augmentent progressivement en fonction du nombre d'utilisateurs et du volume de texte traité.
• Tarification prévisible : Coûts mensuels fixes sans frais d'excédent imprévus.
• Payez à l'utilisation : Ajoutez facilement des licences au fur et à mesure que les besoins augmentent.
• Innovation continue : Accédez aux dernières mises à jour des modèles et des plateformes.

Ce modèle de licence fournit un accès abordable à une IA d'entreprise de premier ordre, tout en répondant aux besoins des entreprises modernes en matière d'évolutivité, de flexibilité et de rentabilité. Lettria démocratise les capacités de transformation de la technologie du langage naturel.

VI) Conclusion

Cet article a exploré comment une approche open source et sans code peut permettre aux organisations de développer une IA conversationnelle sécurisée et personnalisée qui génère une réelle valeur commerciale.

Alors que la demande de chatbots et d'assistants virtuels basés sur l'IA augmente, de sérieux obstacles persistent en matière de confidentialité, de sécurité, de conformité et de contrôle des données, en particulier lorsqu'il s'agit de traiter des données sensibles sur les clients, les informations sur les employés, la propriété intellectuelle et d'autres sources propriétaires. Les solutions de chatbot prêtes à l'emploi basées sur des données externes ne suffiront tout simplement pas.

C'est pourquoi une méthodologie utilisant des modèles de traitement du langage naturel open source de premier plan ainsi que des technologies spécialement conçues et hébergées sur le cloud privé d'une organisation constitue une voie à suivre si convaincante. Grâce à l'expertise appropriée en matière de mise en œuvre, cette approche fournit la précision, la sécurité et l'exclusivité nécessaires tout en évitant la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur.

La méthodologie de solution holistique de Lettria combine le meilleur de l'IA open source et de la collaboration humaine grâce à nos technologies et services :

• La mise au point de modèles puissants tels que Falçon et Flan-T5 exclusivement en fonction des données d'un client optimise la pertinence tout en maintenant un contrôle total des données.
• Notre base de données vectorielles et nos API permettent de récupérer des documents de manière extrêmement efficace afin de créer des réponses en utilisant les propres connaissances de l'entreprise.
• Notre plateforme no-code démocratise l'utilisation tout en garantissant la supervision, la gouvernance et des conseils humains continus.
• La surveillance continue, les boucles de rétroaction et la formation continue favorisent une amélioration continue.

Nous pensons que l'IA doit viser à responsabiliser les employés et les clients, et non à les remplacer. Nos solutions renforcent les capacités humaines et tirent parti de l'expertise grâce à des partenariats de confiance. Nous faisons en sorte que l'IA soit non seulement de pointe, mais aussi éthique, utile et centrée sur l'humain.

Les organisations qui souhaitent mettre en œuvre une IA conversationnelle sécurisée et fiable adaptée à leurs objectifs stratégiques devraient se connecter à Lettria. Notre équipe d'experts est impatiente de collaborer avec vous pour créer des solutions personnalisées en langage naturel qui génèrent de réels retours sur investissement grâce à une utilisation responsable des données et de l'IA.

N'hésitez pas à nous contacter pour une démonstration personnalisée de notre plateforme no-code et pour discuter de la manière dont nous pouvons vous aider à surmonter les principaux obstacles à la création de votre propre ChatGPT open source et à son déploiement sur votre cloud privé.

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