Les Carnets de l'IA Cité de l'IA

Qu'est-ce que la RAG (génération augmentée de récupération) ?

Olivier Wulveryck est CTO et co-leader de l’agence Octo Technologies Nord, à Lille.
Octo Technologies est une société de conseil et de réalisation qui accompagne ses clients à être meilleurs dans ce qu’ils sont grâce au numérique. « Nous, quand on arrive chez les clients, on aime bien partir. Ça veut dire qu’on a réussi notre travail. »

Dans cet épisode, parlons peu, parlons RAG. Cette technologie vient en complément des systèmes d’IA générative. Si les LLM génèrent des contenus texte par texte à partir de connaissances apprises sur Internet, les RAG permettent d’y ajouter la base de données propre à l’entreprise. «Le RAG est une espèce de consultant qui connaîtrait tout de ce qui existe dans le monde, et aurait en plus lu toute la documentation interne de l’entreprise. »

Par exemple, certains clients utilisent le RAG pour interroger leur catalogue produit et trouver les articles correspondant à un besoin exprimé en langage naturel. 

Les RAG peuvent aussi aider les développeurs à être plus efficaces dans la génération de code. « On peut donner le début de code pour qu’il le complète, dans le langage qu’on souhaite. Pour des fonctions très comoditaires et complexes, on peut demander à l’assistant de générer un code. C’est également très utile pour analyser du code existant et le documenter. »

Si le RAG peut accéder à la base d’information de l’entreprise, il reste possible de sécuriser l’accès aux informations confidentielles, et indispensable de vérifier la source du document utilisé afin d’éviter de guider ses choix à partir d’hallucinations.

Bonne écoute !
Les Carnets de l'IA est un podcast proposé par la Cité de l'IA.
Animation : Manuel Davy
Réalisation : César Defoort | Natif.

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Hugo Hamad, innovative leader in AI Strategy & Datascience chez Décathlon, nous parle de la transformation digitale de Décathlon.
Avec plus de 5000 collaborateurs qui travaillent sur la chaine du digital, Décathlon accélère sa transformation pour développer des solutions industrielles innovantes. « On utilise de plus en plus l’intelligence artificielle, que ce soit dans les produits qu’on commercialise ou bien dans la gestion des recommandations poussées à nos clients sur notre site e-commerce. »
Les grands acteurs de l’économie traditionnelle se montrent parfois réticents à embrasser le monde du digital. Or ce n’est pas le cas du leader français de la distribution d’articles de sports. « Aujourd’hui, il y a une vraie conviction et un vrai sponsoring de la part des exécutifs de Décathlon. Si on veut être compétitifs, il ne suffit pas de nous concentrer sur l’expertise métier d’un retailer. Aujourd’hui la compétition est sévère et entièrement digitalisée. Donc se digitaliser, c’est un devoir pour notre groupe. »
Aujourd’hui, les cas d’usages sont nombreux. Les équipes data et IA de Décathlon s’intéressent notamment à l’amélioration du site e-commerce et de la supply chain pour aider la logistique à mieux planifier la demande des produits et gérer les stocks, sans parler des sujets liés à la personnalisation de l’expéirence client.
Si un projet IA doit combiner l’expertise métier et l’expertise des data-scientists, il est d’autant plus réussi lorsqu’il vient interroger les process de l’entreprise. « Pour accélérer la gestion des fiches produit, on aide le business à qualifier plus rapidement des fiches produit, et en parallèle on réfléchit à des manières pour automatiser la génération de fiches produits. Aujourd’hui, on exploite le process existant en l’améliorant et on explore de nouveaux process. Il y a un vrai enjeu de test & learn. »
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Quelles sont les forces et faiblesses de l’écosystème français pour devenir leader en IA ? Gilles Babinet, co-Président du Conseil national du Numérique, nous apporte des éléments de réponse.
La France peut trouver sa place dans l’IA en se positionnant sur des terrains peu explorés par les champions américains. « Un truc à jouer en France, c’est l’environnement. Pourquoi ? D’abord parce qu’il y a beaucoup d’acteurs - Suez, Veolia - qui font qu’on est forts dans ces services-là. Et puis nous sommes des leaders mondiaux de l’électricité, qui est aussi un facteur de décarbonation. Donc nos champions sont bien positionnés pour devenir des champions mondiaux. »
« L’environnement, ça regroupe trois choses : l’innovation, les usages (la façon dont collectivement, on décide de se déplacer, de vivre, etc.) et la régulation. En France, sur les trois échelles, nous sommes bien placés ». Comme l’assure Gilles Babinet, la France est un pays assez sensible à l’environnement et prêt à faire des efforts pour la transition.
Cependant, ces démarches sont difficiles à enclencher : « Les entreprises se transforment assez lentement, pour une raison assez simple ; c’est qu’elles ont des trimestres, des comptes à délivrer, et c’est très difficile d’être au four et au moulin en même temps ». Face à cette difficulté, des terrains d’entente et des compromis sont à trouver.
Il reste fondamental aujourd’hui d’informer davantage les entreprises et les citoyens sur l’intelligence artificielle, afin qu’ils en aient une meilleure compréhension. « Nous, ce que l'on pousse au Conseil National du Numérique, c’est un mécanisme qui s’appelle café IA. C’est l’idée de, dans un café, parler d’intelligence artificielle avec qui veut en parler, un peu comme le faisaient les cafés philo à une certaine époque. Car il y a une peur. En France, les gens ont peur. Ils ont peur de la mondialisation, ils ont peur du marché, ils ont peur de la modernité, de la 5G, etc. et donc il y a une certains méfiance à l’égard de l’IA et de l’innovation ». Une opportunité pour chaque citoyen d’aller au bout de ses questionnements sur l’Intelligence Artificielle.
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Les Carnets de l’IA est un podcast proposé par la Cité de l’IA. Animation : Manuel Davy Réalisation : César Defoort | Natif.

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Vincent Criquebec nous accueille chez BPI France pour parler du plan d’investissement France 2030 et de son programme IA Booster.

Depuis plusieurs années, BPI France développe ses missions d’accompagnement et de financement sous la forme d’accélérateurs et de missions diagnostics pour accompagner les entreprises dans leurs projets de transformation. Dans ce cadre, le plan France 2030 vise à soutenir la transition digitale et écologique des entreprises avec une enveloppe de 54 milliards d’euros, dont une partie est spécifiquement destinée au développement de solutions IA.

Le programme IA Booster s’adresse ainsi aux PME et aux ETI de tous secteurs afin de les aider à appréhender l’IA dans leurs projets de transformation. « L’idée, c’est d’accompagner les dirigeants d’entreprise de la sensibilisation au sujet jusqu’à la mise en oeuvre de solutions IA », résume Vincent Criquebec.

Ce programme d’accompagnement se divise en 4 phases : 
Une phase d’acculturation gratuite à l’IA via des modules gratuits en ligne réalisés par des experts
Une phase de diagnostic allant jusqu’à l’identification de cas d’usages concrets avec le dirigeant pour exploiter l’IA dans son entreprise.
Une phase de conseil sur le choix de l’approche IA afin d’accompagner le dirigeant dans l’identification d’une solution existante sur le marché pour répondre à son cas d’usage prioritaire.
Une phase de conseil pour accompagner la maitrise d’ouvrage et la maitrise d’oeuvre pour l’intégration de la solution IA et la formation des équipes. 

« De plus en plus de dirigeants sont sensibles aux questions de souveraineté des données. Aujourd’hui la France peut avoir sa place à côté des géants de la tech pour des cas d’usages sur-mesure qui ne reposent pas sur copier-coller de solutions génériques. »

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Data officer chez WayKonnect, Jean Delalande travaille sur le basculement des flottes de véhicules professionnels vers les modèles électriques. Au quotidien, il analyse l’impact économique et environnemental que représente cette transition pour les entreprises.

WayKonnect s’est construit sur l’acquisition de données liées aux boitiers télématiques des véhicules et dispose aujourd’hui de gigantesques quantités de données. Un atout majeur pour entamer un projet d’IA : « Nous avons voulu construire des POC pour aller plus loin dans l’analyse de données auprès de nos clients. On a commencé par construire des indicateurs simples, et au fur et à mesure ça a généré des questions qui nous ont amené à aller plus loin. Nous avons par exemple réalisé des scores d’électro-compatibilité pour estimer la capacité d’une flotte d’entreprise à être électrifiable ».

Les équipes ont ainsi appris à complexifier les modèles en fonction des usages des véhicules, et ont transformé la gouvernance des données. « Notre classification des données a dû évoluer pour sortir de la gestion traditionnelle de bases de données et arriver dans une logique de datalake plus centralisée, avec des outils plus scalaires et adaptés au traitement des millions de lignes qu’on doit gérer. » Ces travaux de refonte technologique font espérer d’énormes gains de performance dans l’affichage des informations auprès du client.

L’expansion de la mobilité électrique soulève de nouveaux cas d’usage pour l’IA demain : audit de flottes de véhicules, conseils personnalisés sur l’implémentation de bornes dans les parkings de bureau, simulation d’impact économique et environnemental en cas de remplacement d’un véhicule thermique par un véhicule électrique.

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Animation : Manuel Davy 
Réalisation : César Defoort | Natif.

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« RAG », « LLM », « robot conversationnel »… L’intelligence artificielle ne cesse d’étendre son lexique. Faisons le point avec Laurent Daudet, ancien chercheur physicien et fondateur de LightOn, l’un des grands acteurs des Large language models en France.
Depuis la sortie de GPT3 en mai 2020, l’intelligence artificielle générative explose dans tous les domaines pour créer des textes, des photos et des vidéos. « GPT3 est un grand modèle de langage avec 175 milliards de paramètres. C’est un système purement statistique qui se bas sur tous les textes qu'il a ingurgité pour déterminer le prochain mot de la phrase », nous explique Laurent Daudet.
LightOn conçoit aujourd’hui des robots conversationnels. « Tout d’abord on a fait une étape de raffinement du modèle, pour qu’ils comprennent mieux nos directives, puis on a aligné les modèles sur l’intention humaine. À présent, tu peux poser une question en anglais, en français, ou dans ton langage naturel, et le système va aller regarder quels sont les documents qui sont pertinents vis à vis de ta question, sortir des paragraphes et rédiger une réponse à partir de ces documents».
Laurent aime l’idée de repousser les limites du test de Turing pour renforcer la simplicité de communication entre l’homme et la machine. Passionné et pédagogue, il a récemment écrit la bande dessinée Dream Machine (Flammarion), disponible dans toutes les bonnes librairies.
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