Introduction
Les IA générative connaissent actuellement un essor conséquent, assisté par leur usage de modèles de langage de grande taille (LLM, pour Large Language Models) et permet de transformer radicalement la manière dont les entreprises peuvent interagir avec les données, les clients et les processus internes.
Alors que les entreprises envisagent d’intégrer ces solutions dans leur fonctionnement quotidien, il est essentiel d’étudier les options disponibles et l’équilibre coût/apport/sécurité dans chaque cas.
Cet article explore les différents usages des LLM en entreprise, les solutions disponibles, ainsi que les prérequis pour une mise en œuvre efficace.
A noter que même avec la perpétuelle évolution de ce domaine, le cadre général exposé dans cet article devrait rester similaire, avec des solutions devenant de plus en plus efficace.
L'usage des LLM en entreprise
Les LLM sont utilisés dans divers domaines au sein des entreprises, apportant de nombreux avantages. Parmi les principaux usages, on retrouve :
- Automatisation des tâches répétitives : Automatiser la rédaction de rapports, de courriels ou même la création de contenus marketing, libérant ainsi du temps pour des tâches à plus forte valeur ajoutée. Ces automatisations demandent un investissement initial pour préparer ce contenu répétitif puis une vérification continue pour s’assurer que le contenu est conforme.
- Assistance client : Offrir un support client 24/7, améliorant l’expérience utilisateur tout en réduisant les coûts. Ce service ne peut pas remplacer intégralement un support client mais peut servir d’intermédiaire sur les questions les plus classiques.
- Analyse de données : Extraire des informations pertinentes de grandes quantités de texte, afin de répondre de manière personnalisée à une requête avec une bonne compréhension du contexte de l’entreprise.
- Traduction et transcription : L’utilisation de LLM permet de faciliter la communication internationale en traduisant des documents et en transcrivant des conversations avec une grande précision.
Les solutions disponibles
Il existe plusieurs solutions pour déployer des LLM dans une entreprise, chacune ayant ses avantages et ses inconvénients en fonction des besoins spécifiques de l’organisation. Ces solutions peuvent être classées en trois catégories principales : SaaS, locales et hybrides.
Les solutions SaaS
Les solutions SaaS (Software as a Service) sont généralement considéré comme la première option et la plus abordable pour des petites entreprises ayant des moyens limités.
Ces services offrent un bon rapport coût/avantage tout en garantissant une sécurité optimale, étant souvent certifiés pour répondre à des exigences de confidentialité, notamment pour la RGPD.
Ces services sont généralement associés à des solutions accessibles en ligne, gratuit pour des usages limités puis selon diverses options de forfait pour des usages plus complet, spécifique et sécurisé.
Avantages :
- Facilité d’usage : Généralement facile à intégrer à l’infrastructure en place et usage simplifié pour répondre à des problématiques spécifiques.
- Evolutivité : Les entreprises peuvent facilement augmenter ou diminuer leur usage selon les besoins sans investissement initial en matériel, afin d’avoir un bon équilibre coût/usage.
- Accessibilité : Les services sont accessibles depuis n’importe quel appareil connecté à Internet.
- Maintenance : Les fournisseurs prennent en charge la mise à jour, la sécurité et l’optimisation des modèles.
Inconvénients :
- Coûts récurrents : Un investissement financier continu, pouvant croitre avec le volume d’utilisation, généralement selon le nombre de requête ou le volume de donnée.
- Sécurité des données : Malgré les garanties en termes de sécurité, la nécessité de communiquer avec un serveur tier entraine un risque de fuite de donnée.
- Manque de contrôle et dépendance : Les options d’usage sont limitées à ce qui est offert et peut évoluer avec les mises à jour du service.
- Problématique de connexion : Le service devient incomplet ou inexistant en cas d’interruption de connexion, avec les problématiques de continuité de services et de performances associés.
Les solutions locales
Les solutions locales (on-premise) impliquent l’installation et l’exécution des modèles sur les serveurs internes de l’entreprise.
Elles offrent un contrôle total sur les données et l’infrastructure, ce qui peut être crucial pour certaines organisations ayant des exigences strictes en matière de confidentialité et de sécurité.
Avantages :
- Sécurité des données : Les données sensibles restent sous contrôle direct de l’entreprise. La transmission de donnée peut rester purement ou partiellement interne et limiter les risques existant en cas d’envoi vers des serveurs tiers.
- Personnalisation : L’entreprise peut adapter et affiner les modèles selon ses besoins spécifiques, que ce soit en termes d’utilisation ou en termes de performance.
- Absence de coûts récurrents : A long terme, l’investissement initial peut être amorti en soustrayant les payement récurrent associés à un modèle SaaS.
Inconvénients :
- Coût initiaux élevés : Les investissements d’infrastructure et en ressources humaines pour l’installation peuvent être conséquents, notamment si ces structures ne sont pas encore préparées, ajoutant un temps de déploiement pouvant être important.
- Maintenance et gestion : Un personnel qualifié est nécessaire suite à l’installation pour s’assurer du fonctionnement continu, de l’évolution des usages et de la sécurité de l’infrastructure.
- Evolutivité limité : La gestion de l’infrastructure et son extension peut devenir un défi pour garder un bon équilibre entre le besoin et la demande en termes de stockage et de performance.
Les solutions hybrides
Les solutions hybrides combinent des éléments des modèles SaaS et locaux.
Elles offrent la flexibilité de stocker certaines données localement, tout en bénéficiant des avantages du cloud pour d’autres fonctionnalités.
Cette approche est idéale pour les entreprises cherchant à équilibrer sécurité et efficacité.
Avantages :
- Flexibilité : Choix de l’endroit où traiter les données en fonction des exigences spécifiques, en termes de performance, de coûts ou de sécurité.
- Coût optimisé : Les entreprises peuvent bénéficier des avantages du cloud tout en maîtrisant les coûts pour des traitements locaux sensibles.
- Haute disponibilité et résilience : En cas d’interruption de service sur le cloud ou en interne, possibilité de balancer sur l’alternative pour contribuer à la continuité de service.
Inconvénients :
- Coûts initiaux élevés : Partage des investissements initiaux propre au modèle local.
- Complexité spécifique : La liaison optimale entre le cloud et le local implique une gestion technique supplémentaire, pour assurer la balance efficace entre les deux options d’usages.
- Maintenance et gestion : Partage entre les problématiques de gestion et de mise a jour de l’infrastructure locale et la vérification continue que l’usage par le modèle cloud est bien dimensionné.
Les prérequis pour chaque solution
Comme exposé précédemment, chaque solution dispose de ses propres caractéristiques et requièrent donc des préparatifs spécifiques plus ou moins conséquent.
Certains aspects tel que la connexion et la bonne gestion des accès sont constants d’une solution à l’autre mais on peut à minima isoler les problématiques principales de chaque solution selon les points suivants :
- Pour les solutions SaaS :
- Une connexion Internet stable et rapide.
- Un abonnement à la plateforme choisie.
- Une gestion des accès et des utilisateurs pour garantir la sécurité des données.
- Pour les solutions locales :
- Des serveurs puissants avec des capacités de traitement adaptées.
- Des experts capable de déployer puis maintenir les modèles.
- Un plan de sécurité informatique rigoureux pour protéger les données internes.
- Pour les solutions hybrides :
- Une architecture cloud et locale bien intégrée.
- Des protocoles de sécurité robustes pour gérer le flux de données entre les systèmes.
- Une équipe IT pour assurer la maintenance et la gestion de l’infrastructure.
Conclusion
Les LLM représentent une avancée technologique majeure pour les entreprises, offrant des possibilités d’automatisation, d’analyse et d’interaction avec les clients d’une manière plus rapide et efficace.
Il reste toutefois important de ne pas s’engager trop rapidement vers une solution donnée et bien considérer le plus viable pour votre structure, aussi bien à court qu’à long terme.
Pour les test initiaux, un SaaS est la solution la plus abordable pour soit conserver ce modèle, soit dériver vers un autre si approprié.
En cas de doute pour ces transitions, un audit de votre infrastructure ou une remise à niveau de vos gestion d’accès et de stockage des données est une bonne démarche.
