Notre offre pour les projets d’IA générative

Chez CROSS by Micropole, nous sommes spécialisés dans l’innovation et l’intelligence artificielle, avec un focus particulier sur les projets d’IA générative. Notre méthodologie est conçue pour répondre aux défis complexes que rencontrent les entreprises dans l’implémentation de solutions IA. Voici un aperçu de notre offre et de notre approche.

Challenges rencontrés

Les projets d’IA générative présentent des défis spécifiques :

• Sécurité : garantir la sécurité des applications et des agents IA est primordial. Les organisations doivent garantir que les systèmes IA respectent la confidentialité des données et leur réputation. Nous intégrons des mesures de sécurité tout au long du processus de développement et de déploiement.
• Optimisation en production : une fois les modèles sélectionnés, il est nécessaire de les optimiser pour la production. Cela inclut la réduction des coûts liés à l’utilisation des outils et à l’amélioration des performances.
• Déploiement multimodal : passer d’un modèle unique à des modèles multimodaux et des flux de travail automatisés représente un défi en termes de coordination et de gestion.
• Amélioration continue : réussir à passer de retours sur investissement ponctuels à des améliorations continues pour maximiser les bénéfices des solutions IA.
• Gestion des données : assurer la confidentialité des données et la conformité aux réglementations est une priorité.

Notre méthodologie

Nous adoptons une approche structurée et collaborative pour la mise en œuvre des projets d’IA génératives, en nous appuyant sur les capacités d’Azure et d’Azure IA Foundry. Notre méthodologie comprend les étapes suivantes :

Design et sélection du modèle

Nous commençons par la phase de design où nous évaluons les besoins spécifiques de chaque client et sélectionnons les modèles les plus adaptés en utilisant Azure AI Foundry. Cette étape comprend :

• Sélection du modèle : choisir le meilleur modèle pour un cas d’utilisation spécifique peut être complexe. Nous aidons nos clients à évaluer et à benchmarker plusieurs modèles pour sélectionner celui qui offre les résultats les plus adéquates et les meilleures performances.
• Évaluation des performances : nous analysons les cas d’utilisation et les métriques d’évaluation nécessaires pour garantir que le modèle sélectionné est le plus performant. Par exemple, pour un cas d’utilisation de résumé de texte, les métriques d’évaluation doivent refléter la qualité du résumé produit.
• Accès aux modèles : nous utilisons Azure AI Foundry qui permet un accès instantané à une vaste bibliothèque de modèles, des modèles internes de Microsoft et des modèles externes tels que GPT-4 d’OpenAI ou Llama de Meta.
• Expérimentation et prototypage : nous faisons usage d’API d’inférence et de techniques de benchmark pour tester les modèles. Cela inclut la définition des évaluations, l’optimisation et, pour finir, le déploiement en production.
• Modélisation continue : le modèle qui convient aujourd’hui pourrait ne pas être le meilleur demain. Azure AI Foundry permet une mise à jour continue des modèles, assurant des performances optimales.

Personnalisation et optimisation

La personnalisation est un élément crucial pour maximiser l’efficacité des modèles d’IA.

Cela permet aux utilisateurs d’obtenir des solutions plus adaptées à leurs besoins spécifiques, tout en réduisant les coûts et en favorisant l’innovation.

Pour se faire, Azure AI Foundry permet de construire et personnaliser les agents IA, en connectant ces derniers à diverses sources de données, telles que des bases de données SQL ou Fabric, pour obtenir des réponses plus précises et pertinentes.

Pour améliorer les performances des modèles, il est nécessaire d’utiliser des techniques comme la vectorisation, le chunking, et l’indexation:

• La vectorisation consiste à convertir les données en vecteurs pour que les modèles puissent les comprendre.
• Le chunking divise les données en morceaux plus petits afin de simplifier le traitement.
• L’indexation permet de récupérer les données pertinentes en fonction de la requête utilisateur.

Il est également possible de déclencher des actions spécifiques via des Azure Function, ce qui permet aux agents de réaliser des tâches autonomes en réponse aux requêtes.

Enfin, Azure AI Foundry offre des outils pour la personnalisation des modèles, comme des techniques de « retrieve augmented generation » (RAG) et de fine-tuning, garantissant des résultats optimaux pour des cas d’utilisation spécifiques.

Déploiement sécurisé

Nous utilisons Azure AI Foundry pour déployer de manière sécurisée des agents IA grâce à plusieurs mesures de sécurité robustes. Ces mesures incluent la gestion des accès, la protection des données et des évaluations de sécurité pour garantir la conformité et la sécurité des solutions IA déployées.

Pour les déploiements multi-agents, nous utilisons Semantic Kernel et AutoGen pour orchestrer les interactions entre les agents tout en assurant une sécurité maximale.

Azure AI Foundry offre également des outils pour la surveillance continue des performances des modèles IA, permettant une gestion proactive et sécurisée. Les mesures de sécurité incluent l’utilisation de Azure AI Content Safety pour surveiller et protéger contre les messages offensants, les biais et les violations de la sécurité.

Outils de gouvernance et techniques d’observabilité

Après le déploiement, nous mettons en place un système de monitoring et de gestion continue pour suivre les performances des modèles IA. Nous utilisons des outils de gouvernance et des techniques d’observabilité pour assurer une utilisation optimale et sécurisée des solutions :

• Gestion des quotas : limites sur le nombre de tokens ou d’API par seconde.
• Rapports IA : rapports détaillés sur l’utilisation et la performance des modèles.
• Gestion des prompts : surveiller et évaluer les interactions entre les utilisateurs et le modèle IA.
• Automatisation et surveillance : utiliser Azure Monitoring et GitHub pour surveiller les performances et automatiser les tâches.

Notre expertise

En tant que spécialistes Azure et Azure IA Foundry, nous disposons des compétences et de l’expérience nécessaires pour mettre en place des solutions IA répondant à votre métier. Nous travaillons en étroite collaboration avec Microsoft pour utiliser les dernières innovations en matière d’IA et fournir à nos clients des solutions performantes et sécurisées.

Quelques exemples de cas d’utilisation

• Automatisation : Utilisation de l’IA pour automatiser des processus métiers, réduisant ainsi les coûts et augmentant l’efficacité.
• Engagement client : Développement d’agents conversationnels avancés pour améliorer l’interaction avec les clients et augmenter leur satisfaction.
• Productivité : Augmentation de la productivité individuelle grâce à des outils IA personnalisés et optimisés.

Conclusion

Chez CROSS, by Micropole nous transformons vos défis en opportunités grâce à l’intelligence artificielle. Notre offre de projets d’IA générative, soutenue par notre expertise Azure et Azure AI Foundry, est conçue pour répondre à vos besoins spécifiques et vous permettre d’atteindre vos objectifs de manière efficace et sécurisée.

Rejoignez-nous dans cette aventure et découvrez comment les solutions d’IA Générative peuvent révolutionner votre organisation.