L'intelligence artificielle générative (IA), et plus particulièrement les grands modèles de langage (LLM), modifieront la façon dont les organisations conçoivent les emplois, les tâches et répartissent les responsabilités au sein de l'entreprise. Cependant, les LLM s'accompagnent d'un ensemble unique de risques comparés à d'autres implémentations de l'IA. Les micro-applications génératives sont une technologie émergente qui peut permettre aux organisations de démontrer la valeur de l'IA générative tout en minimisant l'exposition de l'entreprise aux risques. Les micro-applications génératives sont des applications qui agissent comme un proxy entre un utilisateur et un LLM, tel que ChatGPT ou Bard.
Un entretien avec Nader Henein, VP Analyste chez Gartner, a permis d'apprendre comment les entreprises peuvent exploiter les micro-applications pour augmenter le nombre de travailleurs du savoir à l'aide de l'IA générative et stimuler la productivité des employés.
Q : Comment les micro-applications génératives pourraient-elles augmenter la main-d'œuvre humaine ?
R : Gartner prévoit que d'ici 2026, 50 % des employés de bureau des entreprises du classement Fortune 100 seront assistés par l'IA sous une forme ou une autre, soit pour stimuler la productivité, soit pour améliorer la qualité moyenne du travail.
Prenons l'exemple d'une maîtrise en droit complétée par une base de données de recherche exclusive. Lorsqu'un auteur rédige un nouveau document de recherche, une micro-application intégrée au programme de traitement de texte lit chaque section et utilise sa bibliothèque de messages prédéfinis pour demander au LLM des exemples de recherches et de données à l'appui, ainsi que des exemples de recherches contradictoires. L'exactitude des réponses serait vérifiée par la micro-application, puis fournie sous forme de suggestions ou de commentaires dans le traitement de texte.
Cet outil augmenterait les capacités de l'auteur au-delà de ce qui est humainement possible. Personne ne peut connaître tous les travaux de recherche publiés dans la base de données, mais un LLM complété par des données d'entreprise peut fournir cette capacité.
Les micro-applications à usage général deviendront monnaie courante dans les applications utilisées quotidiennement par les travailleurs, telles que les traitements de texte, le courrier électronique et les outils de conférence. Les entreprises développeront des micro-applications spécialisées, d'abord pour compléter les compétences de leurs employés les plus précieux. D'ici quelques années, ces applications deviendront des produits de base pour tous les travailleurs du savoir. Une nouvelle industrie axée sur le développement de micro-applications génératives spécialisées se développera et prospérera.
Q : Pouvez-vous nous en dire un peu plus sur les micro-applications génératives ?
R : Plutôt qu'une interface directe entre l'utilisateur et le LLM, une microapp comporte un ensemble préprogrammé d'invites qui exécutent un nombre précis de tâches pour le compte de l'utilisateur. Il n'y a pas d'interface de conversation/chat. Les invites sont utilisées pour interroger le modèle et recevoir des réponses dans un format prédéfini. Il est ainsi plus facile pour la logique de la micro-application de valider chaque réponse avant de la transmettre à l'utilisateur.
Les micro-applications génératives peuvent être autonomes, mais dans la plupart des cas, elles seront intégrées en tant qu'extensions aux plateformes de productivité couramment utilisées par les travailleurs du savoir.
Q : Comment les micro-applications génératives atténuent-elles les principaux risques des LLM ?
R : Il existe trois risques clés propres aux LLM : le contrôle d'accès, la précision et la dévaluation. Les micro-applications s'attaquent à chacun d'entre eux :
- Contrôle d'accès : Les organisations en sont venues à compter sur le contrôle d'accès, dans lequel une règle d'accès est créée et appliquée 100 % du temps. Si la règle échoue, le système refuse simplement l'accès. Cependant, si un LLM est complété par différents types de données d'entreprise, il n'y a aucune garantie que les règles d'accès seront respectées. Les micro-applications génératives agissent comme un proxy pour le LLM de l'entreprise, elles ne permettent donc pas à l'utilisateur d'interagir directement avec le modèle par le biais d'un chat. En tant que telles, elles ne peuvent pas être contraintes d'exposer des données restreintes.
- Précision : le terme "hallucinations" décrit la manière dont les modèles fournissent parfois des réponses fictives, mais sûres et convaincantes. Grâce à une ingénierie rigoureuse des messages-guides, les invites prédéfinies intégrées dans les micro-applications peuvent limiter les hallucinations. En outre, la micro-application peut s'assurer que les réponses fournies sont dans un format que l'application peut valider avant de les transmettre à l'utilisateur.
- Dévaluation : Les organisations peuvent ne pas être disposées à payer le même montant pour des produits et services fournis par un LLM plutôt que par un groupe de professionnels formés et expérimentés. Les micro-applications conçues à cet effet sont développées pour servir de complément aux travailleurs du savoir. Cela améliorera la qualité moyenne du travail et stimulera la productivité, contribuant ainsi à atténuer les pénuries de compétences. Le travail étant toujours effectué par des professionnels, le modèle d'entreprise est protégé des risques de dévaluation.
Source : Gartner
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