2024 s’annonce comme une année révolutionnaire pour la technologie de l’intelligence artificielle, grâce à ce qu’on appelle « Génération augmentée de récupération », pour les amis CHIFFON. Pour comprendre ce que cela signifie, pensez à des modèles comme ChatGPT, que nous connaissons pour leurs capacités de dialogue. RAG amène ces programmes à un niveau supérieur, leur permettant de « tirer » des informations de sources externes, presque comme s'ils pouvaient consulter une encyclopédie ou une base de données en temps réel pour fournir des réponses plus précises et détaillées.
Qu'est-ce que ça veut dire? Cela signifie que lorsque nous parlons à ces systèmes, nous recevons non seulement des réponses basées sur leur « cerveau numérique », mais également des informations précises et actualisées provenant du monde entier. Et cela apportera encore une autre révolution dans le secteur. Génération augmentée de récupération de chiffon, Messieurs. Mémorisez le nom.
L’impact de RAG sur les entreprises et les personnes
L’avènement de RAG a de profondes implications tant pour les entreprises que pour les consommateurs. Pour les entreprises, signifie être capable d'intégrer des modèles de langage avancés avec vos propres bases de données et connaissances spécifiques, conduisant à une efficience et une efficacité sans précédent dans les interactions avec les clients et l'automatisation des processus. Pour les consommateurs, se traduit par des expériences numériques plus riches et personnalisées, grâce à des chatbots et des assistants virtuels capables de fournir des informations pertinentes et actualisées en temps réel.
En 2024, 3 « porte-étendards » fondamentaux émergeront :
1. Systèmes sans code
Les systèmes d’IA qui ne nécessiteront pas de compétences en codage et qui utiliseront RAG connaîtront un essor. Les versions grand public de ChatGPT devraient être parmi les plus recherchées en 2024. Ces systèmes permettront même aux personnes sans compétences techniques de développer des capacités d'IA générative complexes, éliminant les barrières à l'entrée et démocratisant l'accès à la technologie avancée d'IA.
2. API RAG
API RAG, telles que celles proposées par OpenAI, offrent aux entreprises la possibilité de créer des capacités de chatbot IA génératives et sophistiquées, en utilisant des données spécifiques à l'utilisateur ou au site Web. Cela simplifiera grandement le développement d’applications d’IA, rendant ces projets accessibles à un public encore plus large.
3. Flux de travail RAG
Les plateformes cloud comme Salesforce et Zoho intègrent déjà des workflows basés sur les API RAG, facilitant l'accès aux données au niveau du compte et créant de nouveaux workflows très efficaces. Cela ouvre de nouvelles possibilités pour générer dynamiquement du contenu IA dans une variété d'applications, de la génération de documents PDF à la personnalisation des expériences utilisateur.
Exemples pratiques d'utilisation
1. Accompagnement client personnalisé
Imaginons une compagnie d'assurance mettant en œuvre un chatbot basé sur RAG. Un client peut se renseigner sur la couverture de son contrat en cas de dommages causés par des événements naturels. Le chatbot, utilisant RAG, comprend non seulement la question, mais s'appuie également sur les informations spécifiques à la politique du client et sur les données récentes sur les événements naturels dans sa région, fournissant une réponse personnalisée et détaillée.
2. Aide à la décision en temps réel pour les entreprises
Prenons l’exemple d’une entreprise qui doit prendre des décisions marketing rapides basées sur les données. Un système RAG peut analyser des quantités massives de données de vente, de commentaires des clients et de tendances du marché en temps réel, fournissant des recommandations basées sur les données les plus récentes et les plus pertinentes, aidant ainsi les responsables à prendre des décisions éclairées et opportunes.
3. Enseignement individuel personnalisé
Une application éducative basée sur RAG pourrait fournir aux étudiants une aide personnalisée aux études. Par exemple, un étudiant qui étudie l’histoire pourrait poser des questions précises sur les causes de la Première Guerre mondiale. Le système RAG peut s'appuyer sur des sources historiques actuelles et précises pour fournir une explication détaillée, enrichie de données historiques et d'analyses d'experts, et la présenter à l'étudiant dans la langue qui lui convient le mieux.
4. Soins de santé et conseils médicaux
Dans le domaine de la santé, RAG peut être utilisé pour fournir des conseils médicaux personnalisés. Un utilisateur pourrait décrire ses symptômes à une application qui, à l'aide de RAG, consulte des bases de données médicales et des études cliniques pour fournir d'éventuels diagnostics ou indiquer quand il est nécessaire de consulter un médecin, en tenant compte des antécédents médicaux de l'utilisateur et des dernières recherches médicales réalisées. Adieu les recherches improvisées angoissantes sur les sites médicaux.
5. Planification de voyages et d'itinéraires avec gestion des imprévus
Une agence de voyages en ligne pourrait utiliser RAG pour proposer à ses clients des itinéraires de voyage personnalisés. Sur la base des préférences du client, des conditions météorologiques actuelles et des événements locaux, le système RAG pourrait suggérer des destinations, des activités et des recommandations de voyage correspondant exactement aux attentes et aux intérêts du client. Essayer même de changer d’étape « à la volée » pour s’adapter aux changements brusques de budget ou de situation.
6. Analyse et reporting financiers avancés
Dans le secteur financier, RAG peut être utilisé pour générer des analyses et des rapports personnalisés. Un investisseur peut demander une analyse des tendances actuelles des marchés boursiers. Grâce à RAG, le système pourrait s'appuyer sur des données de marché en temps réel, des rapports financiers et des analyses d'experts pour fournir un aperçu à jour et approfondi, aidant ainsi l'investisseur à prendre des décisions d'investissement éclairées (et à prédire d'une manière ou d'une autre la performance des marchés). .
7. Automatisation des flux de travail commerciaux
RAG peut également être utilisé pour automatiser et optimiser les flux de travail commerciaux. Comme, comment? Par exemple, dans une entreprise manufacturière, un système RAG pourrait surveiller les données de la chaîne d'approvisionnement en temps réel, prédire les problèmes potentiels et suggérer des actions correctives, optimisant ainsi la production et réduisant les temps d'arrêt.
Les miens ne sont que quelques-uns des exemples qui illustrent comment la génération augmentée par récupération peut transformer différents secteurs, en offrant des solutions personnalisées, des informations précises et des décisions basées sur des données en temps réel.
En résumé : 2024 sera l’année du RAG
L’enthousiasme pour les modèles linguistiques avancés était élevé en 2023, mais nous n’assistions qu’à des répétitions générales. 2024 promet d’être l’année où les applications pratiques et les avantages pour les utilisateurs finaux augmenteront de façon exponentielle. RAG changera non seulement la façon dont nous interagissons avec l’IA, mais ouvrira également de nouveaux horizons de possibilités, tant dans le cadre professionnel que personnel.
La promesse de RAG est d’amener l’IA en territoire inexploré, où non seulement la capacité à générer intelligemment du texte est essentielle, mais également la capacité à informer et à s’adapter sur la base d’un univers de données en constante évolution. 2024 restera dans les mémoires comme l’année où l’intelligence artificielle a véritablement commencé à comprendre le monde qui nous entoure.
