Foundation Models (FM) : caractéristiques et applications
Les Foundation Models sont des modèles d’IA polyvalents capables de traiter différents types de données tels que le texte, les images, la voix et la vidéo. Ils sont également compatibles avec un large éventail d’applications, notamment la création de contenu, le service client, le développement de produits et la recherche.
Caractéristiques des Foundation Models (FM)
Les Foundation Models (en français : modèles de fondation) sont basés sur des algorithmes d’apprentissage profond qui ont été entraînés préalablement à l’aide d’un très grand ensemble de données provenant d’Internet. Contrairement aux modèles plus restreints de l’intelligence artificielle (IA) qui sont entraînés pour effectuer une seule tâche, les Foundation Models sont entraînés sur une multitude de données et peuvent transférer des connaissances d’une tâche à une autre. Ces modèles représentent un tournant dans la recherche et les applications de l’IA, car ils permettent de généraliser et d’appliquer les connaissances dans différents domaines.
Cette flexibilité est une caractéristique essentielle qui distingue les modèles de fondation des modèles d’IA traditionnels. Elle permet notamment leur utilisation dans une grande variété d’applications. Après l’entraînement, ces grands réseaux neuronaux peuvent être adaptés à différents types de tâches. Une fois finalisé, chaque Foundation Model peut être modifié à l’infini pour automatiser de nombreuses tâches individuelles.
La création de modèles de fondation peut représenter un coût de plusieurs millions de dollars, dans la mesure où ils contiennent des centaines de milliards de paramètres, construits à partir de centaines de gigaoctets de données. Cet investissement reflète l’énorme potentiel de ces modèles pour résoudre des problèmes complexes et ouvrir la voie à de nouvelles possibilités d’application de l’IA.
La différence entre les Foundation Models et les LLM
Les Foundation Models et les Large Language Models (LLM) sont des termes, certes, étroitement liés, mais distincts. Un LLM ne peut comprendre et générer que du texte. Les Foundation Models, en revanche, peuvent traiter différents types de données comme les images, le texte, la voix et les vidéos.
Cependant, les deux types de modèles partagent quelques points communs essentiels. Les FM et les LLM ont tous deux la capacité de comprendre les relations sémantiques entre les mots. Cette capacité leur permet de traduire des phrases d’une langue à l’autre et de fournir des réponses contextuelles et pertinentes aux requêtes.
Un exemple de représentation des relations sémantiques est le modèle Word2vec qui utilise les mots comme des vecteurs dans un espace sémantique afin d’interpréter des liens qui font sens. Les LLM tels que GPT vont encore plus loin en détectant les occurrences communes de mots et de phrases grâce à l’apprentissage statistique et en comprenant le contexte des phrases sur la base de l’énoncé global.
Les deux modèles effectuent également des analyses de l’humeur. Les Foundation Models décodent le ton positif, négatif ou neutre des textes, tandis que les LLM sont capables de reconnaître différents tons comme le sarcasme, l’hypocrisie ou la joie. Malgré ces points communs, il existe des différences significatives entre les FM et les LLM. Les Foundation Models peuvent être utilisés pour un large éventail de tâches, tandis que les Large Language Models sont principalement utilisés pour le traitement de texte.
Les points communs
| Foundation Models | Large Language Models |
|---|---|
| Comprennent la relation sémantique entre les mots ; génèrent des réponses contextuelles | Utilisent l’apprentissage statistique pour comprendre les occurrences communes de mots |
| Effectuent des analyses de l’humeur et décryptent le ton des textes | Effectuent des analyses avancées de l’humeur |
| Permettent aux chatbots de traiter les requêtes et d’obtenir des informations pertinentes | Améliorent l’expérience de dialogue grâce à des réponses plus naturelles |
Les différences
| Foundation Models | Large Language Models |
|---|---|
| Sont utilisables pour un large éventail de tâches, comme le traitement d’images et de textes | Sont développés spécialement pour le traitement des textes |
| Ne sont pas strictement entraînés sur des données linguistiques, ce qui les conduit souvent à donner des réponses génériques | Sont entraînés exclusivement sur des données linguistiques |
| Génèrent des résultats plutôt imprécis mais innovants | Produisent des résultats stables et aboutis |
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Domaines d’application des Foundation Models
Les Foundation Models offrent de nombreuses possibilités d’utilisation, particulièrement intéressantes pour les entreprises, telles que :
- Création de contenu : les Foundation Models facilitent la création de contenus commerciaux. Ils peuvent générer des textes marketing convaincants, rédiger des descriptions de produits pour des sites d’e-commerce ou créer des rapports d’activité basés sur des comptes rendus de réunion. L’automatisation de ces tâches permet aux entreprises de travailler plus efficacement et de produire un contenu de qualité en moins de temps.
- Service client : les Foundation Models améliorent les performances des chatbots en générant des expériences conversationnelles naturelles, augmentant ainsi la satisfaction client.. Avec un ajustage approprié, ces modèles peuvent également effectuer des analyses de l’humeur et fournir des réponses sensibles en fonction du contexte. Cela contribue à une meilleure fidélisation et à une expérience client optimale.
- Développement produit : dans le développement de produits, les Foundation Models peuvent prendre en compte l’analyse des avis des clients, les résultats de la recherche et les données provenant des réseaux sociaux. Ces analyses permettent d’améliorer les produits existants et d’en développer de nouveaux. Le recours à ces modèles permet aux entreprises de réagir plus rapidement aux changements du marché en lançant des produits innovants.
- Recherche et développement : les FM peuvent évaluer des ensembles de données complexes et fournir des connaissances précieuses qui servent de base à de nouveaux projets de recherche et de développement. Cet instrument peut considérablement améliorer l’efficacité et la précision de la recherche.
Les modèles de fondation sont à la fois polyvalents et précieux pour les entreprises. Le choix du bon modèle, adapté aux besoins et aux objectifs spécifiques, peut grandement améliorer les opérations commerciales et créer un avantage concurrentiel.