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Pourquoi créer sa propre plateforme GenAI ?

Pourquoi créer sa propre plateforme Gen AI est indispensable pour l'avenir des entreprises ? Veolia, L'Oréal, & Worldline montrent la voie de l'innovation.

Pourquoi et comment créer sa propre plateforme GenAI pour son entreprise ?

L'adoption des modèles d'IA générative comme ChatGPT, Gémini, ou Mistral AI, a catalysé l'innovation. Toutefois, ces solutions, agissant comme de "photocopieurs géants", peuvent involontairement exposer des données sensibles de l'entreprise, compromettant ainsi la sécurité et la confidentialité. Pour sécuriser leurs opérations et protéger leur capital informationnel, les entreprises doivent alors envisager de développer leur propre plateforme GenAI, garantissant ainsi un contrôle total sur l'utilisation, la gestion des données et l'intégration dans l'écosystème technologique de l'entreprise.

Soucieuse de protéger ses données face à un effectif de 213 000 collaborateurs, Veolia a été précurseur dans la création de sa propre plateforme GenAI, une démarche également emboîtée par L'Oréal et Worldline. Ces derniers ont partagé leurs expériences lors de la deuxième édition du Meetup LangChain, soulignant l'efficacité de l'orchestrateur, considéré comme le framework le plus sécurisé et innovant du marché.

"Avoir le choix du choix, c'est la liberté. C'est aussi pouvoir exploiter pleinement les potentialités de l'IA selon nos besoins, quand nous le souhaitons et où nous le désirons" explique Thomas Ménard, AI Center of Excellence Manager chez L’Oréal.
Thomas Ménard AI Center of Excellence Manager chez L’Oréal lors du Meetup LangChain #2 dans les locaux de SFEIR Paris

Comment construire sa propre plateforme GenAI ?

Pour élaborer une plateforme GenAI sécurisée adaptée à son organisation, il est essentiel de démarrer avec un POC (Proof of Concept) en déployant une instance de LLM (Large Language Model) dans l'environnement de l'entreprise et en le connectant à une interface de chat.

La personnalisation du contenu généré en utilisant des données propres à l'entreprise, l'intégration de bases de données vectorielles, ainsi qu' un orchestrateur pour gérer la continuité des dialogues, sont des étapes fondamentales.

La pertinence des résultats obtenus dépend grandement de la qualité des prompts utilisés. L'ajout d'une bibliothèque de prompts enrichit l'utilisation du LLM, faisant du rôle de prompt engineer un élément clé dans la formulation de prompts de haute qualité.

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