Introduction
L’Intelligence Artificielle (IA) a le potentiel de transformer les petites entreprises en automatisant les tâches et en améliorant les interactions avec les clients. Cependant, quiconque a déjà utilisé ChatGPT sait qu’il peut parfois manquer de fiabilité et fournir du contenu erroné. Ce problème représente un défi pour faire pleinement confiance aux systèmes d’IA.
Heureusement, la plupart des problèmes associés à l’IA ont des solutions simples. Cet article explore des stratégies efficaces pour améliorer la fiabilité de l’IA, afin d’en faire un élément de confiance dans vos opérations commerciales.
Réduire les Hallucinations
Les systèmes d’IA, et particulièrement les Large Language Models (LLMs) comme ChatGPT, peuvent générer des informations plausibles mais entièrement fabriquées — plus connues sous le terme d’hallucinations. Ces inexactitudes peuvent propager de la désinformation et diminuer la confiance portée aux technologies d’IA.
Bien qu’il ne soit pas possible d’éliminer complètement les hallucinations en raison de la nature intrinsèque des LLMs, nous pouvons réduire leur fréquence. Voici quelques stratégies :
Ajustez votre Prompt pour refléter l’incertitude
Encouragez le modèle à exprimer son incertitude en incorporant des phrases comme celle-ci dans votre prompt.
Si vous n'êtes pas sûr, dites "Je ne sais pas"Tirez parti du Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Cette technique améliore la fiabilité de l’IA en récupérant des documents ou des données pertinentes, permettant au modèle de baser ses réponses sur des informations factuelles.
Par exemple, pour implémenter cela avec OpenAI, vous pouvez activer le File Search d’OpenAI avec votre assistant d’IA, lui permettant d’accéder et de se référer à une base de données organisée de vos propres documents d’entreprise.
Effectuez une deuxième passe (Second Pass)
Demandez au LLM de revérifier l’exactitude de sa réponse. Cette simple “deuxième passe” peut considérablement améliorer la fiabilité. Voici un exemple de prompt que vous pourriez utiliser pour cette vérification croisée.
Passez en revue la réponse précédente pour en vérifier l'exactitude. Signalez toute inexactitude ou incohérence et suggérez des corrections.Standardiser le format de sortie
La réponse par défaut des systèmes d’IA est conçue pour s’adresser à un humain, comme le ferait un humain. C’est idéal lors d’un brainstorming avec ChatGPT, mais cela ne convient pas si vous voulez extraire (parser) des informations de manière répétée.
Voici comment vous pouvez faire en sorte que la réponse respecte un format structuré.
Activer la sortie JSON (exemple OpenAI Assistant)
- Activez l’objet JSON pour le format de réponse
- Spécifiez le schema souhaité pour la réponse
{
"type": "object",
"properties": {
"product": {
"type": "object",
"properties": {
"title": {
"description": "Product's title",
"type": "string"
},
"description": {
"description": "Product's description",
"type": "string"
},
"vendor": {
"description": "Product's vendor",
"type": "string"
},
"price": {
"description": "Product's price",
"type": "number"
},
"weight": {
"description": "Product's weight in imperial units",
"type": "string"
}
},
"required": ["title", "vendor", "price"]
}
},
"required": ["product"]
}- Enfin, mentionnez dans le prompt que vous voulez une sortie JSON
Générez le JSON pour un produit aléatoire pour le site e-commerce.- Vous obtiendrez désormais une réponse structurée facile à parser. Vous pouvez trouver plus d’informations sur le mode JSON d’OpenAI ici.
{
"product": {
"title": "🔨 Hammer 2.0",
"description": "Nailed It!",
"vendor": "Quality Tools Inc.",
"price": 14.99,
"weight": "24 oz"
}
}Obtenir des résultats répétables
Les Large Language Models (LLMs) comme ChatGPT sont reconnus pour leur créativité et leurs réponses proches de l’humain. Cependant, des variations excessives dans les réponses pour des requêtes similaires peuvent causer des incohérences, mener à des messages hors marque, augmenter le risque d’erreurs et compliquer l’automatisation des pipelines de test.
Baisser la température (Temperature)
Le réglage de la “temperature” dans les LLMs contrôle le caractère aléatoire des réponses du modèle. Une température plus élevée (proche de 1) rend la sortie plus aléatoire et créative, tandis qu’une température plus basse (proche de 0) rend la sortie plus focalisée et déterministe.
Pour l’automatisation d’entreprise, régler une température plus basse (en dessous de 0.4) est crucial car cela garantit des sorties plus fiables et cohérentes, essentielles pour des tâches comme le support client ou la conformité. Ajuster correctement ce paramètre aide les entreprises à minimiser les erreurs et à maintenir la précision dans les processus automatisés.
Conclusion
Une IA fiable est cruciale pour obtenir de bons résultats dans un cadre professionnel. En utilisant des stratégies telles que l’ajustement des prompts, l’exploitation du RAG, ou la standardisation des formats de sortie, les entreprises peuvent obtenir des réponses d’IA plus cohérentes et fiables, ce qui mène à une plus grande efficacité et à des clients plus satisfaits.
Pour les petites entreprises qui s’intéressent à l’IA, l’aide d’experts peut faire une grande différence. Chez Flowful.ai, nous proposons des services de conseil en IA sur mesure pour vous aider à mettre en place des solutions fiables et efficaces.
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