Créer sa propre intelligence artificielle est un sujet incontournable dans le monde actuel. Alors que l’IA devient un pilier central de l’innovation, il est essentiel de bien comprendre ses enjeux et opportunités. Cela implique de savoir comment elle fonctionne, ses limites, et surtout comment elle peut être adaptée à des besoins spécifiques pour apporter une réelle valeur ajoutée. Ce guide vous accompagnera dans la découverte des clés pour réussir la création d'une IA sur mesure, tout en explorant les bénéfices qu'elle peut apporter à votre entreprise. 

Qu’est-ce que c’est l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui vise à créer des systèmes capables d’effectuer des tâches requérant normalement l’intelligence humaine. Ces systèmes, reposant sur des algorithmes complexes, peuvent analyser des données, apprendre de leurs expériences, prendre des décisions et parfois même interagir de manière autonome avec leur environnement. Les applications de l’IA sont vastes : génération de texte, reconnaissance vocale, conduite autonome, analyse d’images, traduction automatique, et bien plus encore.

Pourquoi créer sa propre IA ?

Solution personnalisée

Une IA classique est généralement conçue pour répondre à un large éventail de besoins génériques. Par exemple, des modèles de langage comme ChatGPT, Gemini ou Mistral offrent des capacités standards utilisables par tous de la même manière. Ces IA sont préconçues pour des tâches comme rédiger un mail, résumer un document ou donner un avis, mais restent génériques et non spécifiquement adaptées à des besoins uniques. Comme elles ne sont pas conçues pour s'adapter à des besoins particuliers, elles présentent certaines limites : il peut être impossible de leur faire réaliser des actions spécifiques ou de les doter de connaissances précises. C'est dans ce cas qu'il devient nécessaire de personnaliser une IA pour répondre parfaitement à vos attentes.

Une Intelligence Artificielle personnalisée est créée spécifiquement pour votre domaine d’activité ou vos besoins uniques, intégrant des données et des fonctionnalités adaptées. Attention réaliser sa propre IA implique un coût supérieur, le prix est donc à prendre en compte dans le choix de la solution.

• IA classique : Conçue pour des cas généraux, souvent limitée en termes de personnalisation.

• IA personnalisée : Adaptée à un secteur ou à des besoins précis, offrant une valeur ajoutée en exploitant vos propres données.

Augmenter sa productivité

Une IA peut automatiser des tâches répétitives, analyser rapidement des masses de données ou même aider à résoudre des problèmes complexes, ce qui augmente l’efficacité et libère du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée. De plus, une IA personnalisée peut agir réellement comme un humain à part entière en enchaînant plusieurs tâches et actions de manière 100 % automatique, permettant ainsi de gagner un temps considérable comparé à une solution généraliste. Par ailleurs, il est pertinent de tracker la productivité générée par une solution d’IA. Suivre l’évolution et l’adoption de la solution, ainsi que les résultats obtenus, est essentiel pour garantir que les objectifs sont atteints et pour ajuster la stratégie si nécessaire.

Améliorer son innovation et renforcer sa compétitivité

L'intelligence artificielle est un atout majeur pour toute entreprise souhaitant innover et se démarquer dans un marché compétitif. Prendre le train de l’innovation dès aujourd’hui permet de bénéficier d’un avantage concurrentiel considérable, surtout pour celles qui adoptent ces technologies avant leurs concurrents. Une IA généraliste, déjà très performante, constitue un outil précieux. Cependant, aller plus loin avec une Intelligence Artificielle personnalisée permet de véritablement transformer les processus internes : enchaîner plusieurs tâches complexes, agir de manière 100 % autonome et répondre parfaitement aux besoins spécifiques. Cela permet non seulement de gagner un temps précieux, mais aussi de se positionner comme leader sur son marché.

Comment créer une intelligence artificielle sans code ?

Deux approches principales existent pour créer une intelligence artificielle : une première, nécessitant des compétences en développement, permet de créer des solutions sur mesure en partant de zéro (code en python); et une seconde, plus orientée "low-code", exploite des outils et modèles existants pour les personnaliser selon des besoins spécifiques.

Utilisation du Machine Learning

Le Machine Learning (ou apprentissage automatique) consiste à créer un modèle IA capable d’apprendre à partir de données brutes. Cette méthode est puissante, mais elle demande des ressources importantes (développeurs experts, matériel performant) et peut être coûteuse. Elle est recommandée pour des projets complexes ou très spécifiques. Le langage de programmation le plus utilisé pour créer sa propre intelligence artificielle est python.

Personnalisation d’un modèle existant

Cette approche est plus accessible et consiste à utiliser un modèle IA généraliste (comme ChatGPT) en y intégrant des données adaptées. Voici les étapes clés :

• Données vectorielles : Répertorier des informations clés sous forme de vecteurs pour un accès rapide.

• Agents IA : Créer des agents qui réalisent des tâches précises.

• Connectivité : Intégrer l’IA à des outils existants (CRM, bases de données, API).

Cette méthode est particulièrement intéressante pour les petites et moyennes entreprises souhaitant tirer parti de l’IA sans investir massivement et donc avec un prix très intéressant. C'est souvent la première approche à adopter dans le cadre de l’intelligence artificielle personnalisée. Cependant, obtenir des résultats excellents avec cette méthode nécessite tout de même une grande expertise en IA, afin d’optimiser le modèle et de le rendre parfaitement adapté à des besoins spécifiques.

Quelles sont les étapes de création d’une intelligence artificielle ?

Définition du projet

Commencez par déterminer les objectifs de votre IA. Posez-vous les bonnes questions : quels problèmes souhaitez-vous résoudre ? Quels seront les utilisateurs finaux ? N'oubliez pas de demander l’avis des personnes qui effectuent actuellement les tâches concernées, car elles peuvent fournir des informations précieuses pour orienter efficacement votre projet. Idéalement, ces collaborateurs peuvent également proposer des idées de processus personnalisés, directement inspirées de leurs expériences quotidiennes, pour maximiser la pertinence et l'efficacité de l'IA. La définition du projet va vous donner toutes les étapes pour créer votre propre intelligence artificielle efficacement. 

Choisir la bonne IA

Optez pour un modèle qui correspond à vos besoins en prenant en compte le coût et la complexité de la tâche : des modèles plus simples peuvent suffire pour des besoins basiques, tandis que des solutions avancées exigent davantage de ressources et d’expertise. Il est également essentiel de déterminer si un modèle de langage large (LLM) comme ChatGPT est nécessaire, ou si d'autres types de modèles spécialisés sont requis, comme ceux destinés à la génération d'images, à l'analyse d'images (vision), ou encore à l'analyse de documents. Par ailleurs, le choix de l'IA doit intégrer la question de la sécurité, qui constitue un enjeu majeur pour les entreprises. Garantir la protection des données sensibles est indispensable pour une solution fiable et conforme aux exigences réglementaires.

Identifier les données nécessaires

Collectez et organisez les données qui serviront à entraîner votre IA. Assurez-vous qu’elles sont pertinentes et de qualité. Les données sont essentielles, car elles déterminent directement la performance et la précision de votre intelligence artificielle. Ces données devront être structurées et injectées dans une base de données vectorielles, une base de données conçue pour stocker et rechercher efficacement des vecteurs, qui sont des représentations mathématiques des données. Ces bases permettent un accès rapide et précis à des informations complexes, idéales pour des tâches comme la recherche sémantique, la recommandation de contenu ou l’analyse contextuelle. En outre, il est possible d’obtenir des données non seulement à partir de documents existants, mais aussi en se connectant à des applications métier via des API, ce qui enrichit et personnalise encore davantage les capacités de l’IA. 

Configurer et entraîner l’IA

Une fois les données préparées, faites-les ingérer à votre modèle d’IA et guidez-le dans la tâche spécifique qu’il doit accomplir. L'entraînement consiste à ajuster le modèle pour optimiser ses performances sur vos cas d'usage. Cette phase nécessite la réalisation de tests approfondis pour évaluer la performance et la pertinence des fonctionnalités développées. Différents scénarios doivent être envisagés pour vérifier que le modèle répond correctement aux attentes, avec des ajustements itératifs possibles pour atteindre une précision optimale. Les connaissances en programmation jouent un rôle important pour configurer efficacement le modèle et résoudre les problèmes techniques identifiés lors de cette phase.

Réalisation de test

Testez votre IA pour vous assurer qu’elle fonctionne comme prévu. Identifiez et corrigez les erreurs ou biais potentiels. Définissez également des "ambassadeurs", des collaborateurs clés qui testeront la solution en avant-première et fourniront des retours précieux. Ces retours permettront d’atteindre correctement les objectifs fixés et de garantir la pertinence de l’IA avant de déployer la solution personnalisée à l’ensemble de la structure.

Déployer l’IA

Une fois validée, intégrez votre IA dans votre environnement de travail (site web, application, outil interne) au sein d’une interface sécurisée. Cela garantit la confidentialité et la sécurité de vos données tout en assurant une intégration fluide et fiable.

Suivi et amélioration de l’IA

Le travail ne s’arrête pas après le déploiement. Collectez des retours utilisateurs et continuez à améliorer votre IA pour qu’elle reste performante et adaptée. Il est également essentiel d’accompagner les collaborateurs à adopter cette solution en les formant sur son fonctionnement. L’adoption et la prise en main par les équipes sont des points primordiaux pour garantir que les outils déployés soient pleinement utilisés. Avant de créer ses propres intelligences artificielles, l'idéal est de faire une première formation à vos collaborateurs pour expliquer les fondamentaux et l'utilisation d’IA. Et dans un second temps, après avoir réalisé sa propre intelligence artificielle, il faut faire une deuxième formation sur la solution déployée.

Exemple de création d’IA par Laizy

Laizy est une entreprise spécialisée dans le déploiement de solutions d’IA personnalisées.

Lors du développement de solutions, nous ajoutons des données spécifiques aux entreprises, connectons l’IA à des applications métier et lui attribuons des tâches précises.
Par exemple, Laizy a développé des IA spécialisées en génération de documents complexes comme des appels d’offres, des reportings automatisés, de la veille stratégique, et des IA connectées directement aux CRM des entreprises. Parmi ces applications, on trouve des outils capables de rédiger des propositions commerciales personnalisées, d'analyser des données de vente pour générer des rapports mensuels, de surveiller les tendances du marché en temps réel, et d'intégrer des informations clients pour améliorer la gestion des relations.

Les solutions d'Intelligence Artificielle personnalisées s'adaptent à tout type de services et d'activités d'une entreprise. Il est tout de même important de cibler les tâches les plus pertinentes à automatiser en déployant ce type de solutions. Par exemple, dans le secteur des ressources humaines, une IA peut automatiser le tri des CV, la planification des entretiens et la formation des employés. Dans le domaine de la finance, elle peut gérer la création de rapports financiers ou la détection de fraudes. En marketing, une IA peut personnaliser des campagnes publicitaires ou analyser les performances des stratégies en cours. Ces applications permettent d'économiser du temps tout en améliorant l'efficacité. En ciblant ces usages précis, les entreprises peuvent maximiser la valeur ajoutée apportée par l'IA.

Pourquoi faire appel à Laizy pour la création de sa propre intelligence artificielle ?

• Expertise : Laizy possède une équipe d’experts composée de développeurs spécialisés en intelligence artificielle et d’experts en solutions métier pour les entreprises, capables de réaliser des projets complexes et surtout rentable.

• Confidentialités des données : Laizy développe uniquement des solutions sécurisées en données, garantissant une intégration fiable et une protection optimale des informations sensibles. Pour cela, nous utilisons des technologies d’IA qui garantissent que les données restent sur votre environnement, ne servent pas d’entraînement aux modèles de langage et sont stockées sur le lieu de votre choix, notamment en France. 

• Coûts optimisés : Tous les projets d’IA personnalisées ont pour objectif d’obtenir un retour sur investissement rapide. Pour cela, il est crucial de mener une analyse précise des processus de l’entreprise afin d’identifier où le temps est perdu et où il peut être gagné. Cette étape doit également inclure une évaluation claire des gains attendus et obtenus, ce qui permet de mesurer l’impact et l’efficacité de la solution d’Intelligence artificielle personnalisée.

• Entreprise reconnue : Laizy est une filiale du groupe AIr Cloud, un acteur reconnu dans l'accompagnement des PME et ETI. Elle fait partie des "Microsoft Partners" et a accompagné des centaines d'entreprises dans le domaine de l'intelligence artificielle. 

En conclusion, créer sa propre intelligence artificielle est une opportunité à la portée de tous, grâce à des outils accessibles mais nécessitent tout de même des compétences avec des partenaires comme Laizy. Que ce soit pour automatiser vos processus, améliorer votre productivité ou innover, l’IA est un atout incontournable pour répondre aux défis de demain.