Vers une vision nouvelle du Consulting IT grâce à l’IA agentique

Au cours des deux dernières années, l’intelligence artificielle a connu une avancée significative grâce à l’accélération de l’adoption des ‘Transformers’, une technologie de réseaux de neurones introduite en 2017. Cette innovation est la base de l’IA générative. En août 2024, l’accent est encore mis sur l’augmentation de la taille des modèles pour maximiser leur apprentissage à partir de vastes corpus documentaires. L’objectif est d’améliorer leurs performances sur divers benchmarks et de les classer selon le système ELO de LMsys.

La principale activité d’intégration des modèles LLM consiste à structurer le corpus documentaire d’une entreprise en une base vectorielle (‘embeddings’) accessible aux LLMs. Ensuite, il est essentiel de formuler les requêtes (‘prompt engineering’) en utilisant cette base de connaissances comme source de données non-paramétriques. Bien que cette méthode soit largement adoptée, elle présente deux défis majeurs.



Défi #1 : Externalisation des données vers des environnements tiers, souvent en dehors de l’UE


Défi #2 : La connaissance métier n’est pas intégrée dans les LLM génériques



Évolution #1: L’OpenSource : Un catalyseur d’innovation pour l’IA Générative


Évolution 2: Les Essaims d’Agents IAG : Une révolution collaborative en 2024


Cas d’application des essaims d’agents IAG chez Awels Engineering:


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