Le marché de l’intelligence artificielle (IA) s’élevait à 184 milliards de dollars en 2024 et devrait plus que quadruplé dans les six prochaines années. Bien que ces attentes soient étonnantes, les experts en IA pensent qu'elles sont pour le moins conservatrices et que la valeur marchande réelle serait considérablement plus élevée.

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT 3 ont inauguré l'ère de l'IA. Ils trouvent des applications aussi variées que la recherche scientifique complexe ou l'écriture de paroles pour des battles de rap. En d'autres termes, presque tout le monde utilise ces LLM pour quelque chose.

Mais qu’en est-il des entreprises ? McKinsey rapporte que 65 % des entreprises utilisent régulièrement des LLM, un chiffre qui a doublé en moins de dix mois. En fait, les entreprises de niveau entreprise sont plus susceptibles d'adopter les technologies d'IA comme les LLM.

Pour les entreprises qui souhaitent intégrer des LLM à leur flux de travail, la toute première énigme est de choisir entre des LLM open source ou des LLM à source fermée. Ce blog règle ce débat aujourd'hui.

Comprendre les LLM et leurs types

Qu'est-ce qu'un LLM?

LLM, abréviation de Grand modèle de langage, c'est ainsi que des millions d'utilisateurs (123.5 millions pour être exact) parlez à ChatGPT tous les jours. En termes simples, un LLM est un gros Modèle conçu à l'aide de techniques d'apprentissage automatique (ML) pour effectuer des tâches linguistiques telles que l'écriture de texte, le raisonnement et la compréhension, à la manière des humains. Les LLM sont largement utilisés pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, le résultat étant sous forme de texte, d'images, de vidéo, d'audio ou de code informatique.

Il est vrai que les LLM ont récemment captivé l'imagination collective du secteur technologique. Cependant, les capacités dont disposent aujourd'hui les grands modèles linguistiques ont nécessité des années d'innovation et d'itération.

Les systèmes basés sur des règles sont les prédécesseurs des LLM modernes. Ces systèmes s'appuient sur des règles établies manuellement pour traiter les entrées en langage naturel. Aujourd'hui, les LLM peuvent être formés pour reconnaître des modèles, générer des sorties en langage naturel avec nuances et complexité, et traiter l'analyse des sentiments.

Types de LLM

Les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent être classés de différentes manières, par exemple en fonction du cas d'utilisation, des données de formation ou de la disponibilité. Lorsqu'ils sont classés par disponibilité, les LLM peuvent être open source ou propriétaires/fermés. Ce choix entre les LLM open source et fermés est important car il détermine l'orientation, la portée, le budget et le calendrier de l'initiative LLM de l'entreprise.

LLM open source

Les LLM open source sont des modèles disponibles gratuitement que tout le monde peut utiliser, personnaliser et distribuer. En règle générale, une communauté de chercheurs et de développeurs existe autour de ces LLM pour leur développement et leur soutien. Par exemple, n'importe qui peut inspecter le code, identifier les problèmes, suggérer des améliorations et adapter le modèle à des fins spécifiques, ce qui garantit un progrès axé sur la communauté.

Parmi les exemples les plus connus de LLM open source, on peut citer Llama 3, GPT 2 et BERT. Examinons quelques-uns des principaux avantages et défis liés à l'utilisation de LLM open source pour les entreprises :

Le bon,

Voici les principaux avantages des LLM open source pour les entreprises :

• Transparence: Les LLM open source sont plus fiables pour les entreprises, car leur ensemble de données de formation et leur code sont accessibles au public. Ce niveau de transparence permet également d'identifier et d'atténuer tout biais potentiel.
• Personnalisation: Étant donné que leur code et leurs données de formation sont accessibles au public, ces modèles peuvent facilement être adaptés à des cas d’utilisation spécifiques.
• Rapport coût-efficacité: Les modèles open source peuvent être utilisés gratuitement sans frais de licence, de sorte que leurs coûts globaux de développement et de déploiement sont inférieurs à ceux des modèles à source fermée.

Le mauvais,

Malgré ses nombreux avantages, les entreprises sont également confrontées à plusieurs défis potentiels avec les modèles open source, tels que :

• Intensif en ressources : Les modèles open source reposent généralement sur les contributions d’équipes plus petites et de bénévoles. Les entreprises qui souhaitent s’appuyer sur des LLM open source devront investir considérablement dans la formation et la personnalisation.
• Sécurité et conformité : Le développement open source de LLM peut également présenter des vulnérabilités potentielles si les normes de sécurité et de conformité appropriées n'ont pas été respectées.

…Et le verdict

Bien que l'utilisation de LLM open source puisse s'avérer plus gourmande en ressources, cela peut être compensé par la rentabilité globale de l'approche. De plus, l'accès illimité au code et aux données, ainsi que la possibilité de personnalisation, en valent la peine pour les entreprises.

LLM à source fermée

Les LLM à code source fermé sont des modèles propriétaires développés et maintenus dans un environnement privé. L'accès aux données de formation et au code du modèle est restreint, ce qui signifie que le modèle ne peut être modifié que par l'organisation ou, dans certains cas, par ceux qui sont prêts à payer pour y accéder.

Les modèles GPT-3 et 4 d'OpenAI sont des exemples populaires de modèles fermés. Examinons les avantages et les inconvénients de l'utilisation de modèles à code source fermé pour les entreprises :

Le bon,

• Avantage concurrentiel: Les LLM à source fermée offrent généralement aux entreprises un accès à des technologies uniques et propriétaires qui peuvent également être affinées pour répondre aux besoins spécifiques de l'industrie.
• Assistance dédiée: Contrairement aux LLM open source, cette approche s'accompagne d'un support dédié de la part des fournisseurs, ce qui garantit la stabilité, la conformité et la sécurité. Cela peut s'avérer crucial pour les cas d'utilisation de niveau entreprise.

Le mauvais,

• Contrôle et personnalisation limités:Il s'agit peut-être du plus gros obstacle à l'exploitation des modèles propriétaires, c'est-à-dire qu'ils ne permettent aucun contrôle ni aucune personnalisation. Les entreprises ne peuvent pas personnaliser le code ou les données de formation du modèle et sont limitées à ce que le fournisseur fournit.
• Coûts plus élevés : Par rapport aux modèles open source, la solution propriétaire implique des frais de licence élevés. De plus, le risque de dépendance vis-à-vis d'un fournisseur peut encore augmenter le coût global.

…Et le verdict

Bien que les LLM fermés offrent une plus grande facilité d’utilisation et un support dédié, le manque de contrôle et de personnalisation signifie que cette approche ne convient qu’aux entreprises qui peuvent trouver des LLM fermés qui correspondent parfaitement à leurs cas d’utilisation.

Considérations clés pour les entreprises

Pour les entreprises qui choisissent entre des modèles de langage étendus open source et fermés pour leurs initiatives d'IA, il est important de prendre en compte les facteurs suivants :

• Exigences relatives aux cas d'utilisation:Les entreprises doivent s’assurer que leur choix de LLM correspond à leur cas d’utilisation et à leurs besoins et objectifs commerciaux spécifiques.
• Contraintes budgétaires :Le coût total de possession (TCO) doit être évalué, ce qui doit inclure les licences, la mise en œuvre et la maintenance.
• Sécurité et conformité:Pour les secteurs hautement réglementés tels que la santé et la finance, il est essentiel de choisir un modèle qui répond aux normes du secteur et aux exigences réglementaires.
• Évolutivité et support:Les entreprises doivent évaluer la capacité d’évolution et le niveau de soutien requis pour les opérations en cours.
• Degré de personnalisation et de contrôle:Les entreprises doivent également s’assurer que leur choix de LLM correspond au degré de personnalisation et de contrôle requis.

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Le LLM Open Source est le nouveau chouchou des entreprises

Les modèles propriétaires comme GPT-4 d'OpenAI ont été les premiers à être adoptés. Cependant, les modèles open source ont depuis comblé l'écart en termes de qualité et ont connu une adoption accrue sur le marché des entreprises.

Prenons par exemple les grands modèles linguistiques de Meta, accessibles au public. En 2024, ils ont été téléchargés 400 millions de fois, soit un taux 10 fois supérieur à celui de l'année précédente. En fait, L'utilisation des lamas a doublé entre mai et juillet 2024.

Cette évolution est en grande partie due à une meilleure compréhension de l'IA et à la recherche par les entreprises d'un meilleur contrôle, d'une meilleure personnalisation et d'une meilleure rentabilité. De plus, les entreprises cherchent à éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, car la domination d'OpenAI est remise en cause de multiples façons et des avancées majeures peuvent provenir de n'importe où dans le secteur de l'IA.

En bref, les modèles à code source fermé sont toujours en tête dans l’ensemble et auprès des développeurs individuels et des startups. Cependant, dans le paysage des entreprises, la tendance est en train de changer, car des acteurs majeurs comme Salesforce et Slack déroulent le tapis rouge aux entreprises qui souhaitent tirer parti des modèles ouverts. Par exemple, Salesforce a récemment lancé Agentforce, qui permet aux entreprises de connecter n'importe quel LLM au sein des applications Salesforce.

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Avec LLM Generate, les utilisateurs peuvent récupérer une sortie d'un modèle LLM en fonction de l'invite de saisie. Les utilisateurs peuvent choisir parmi un choix de fournisseurs LLM, notamment OpenAI, Llama, etc., et peuvent également utiliser des modèles LLM personnalisés.

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