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Un cadre pour déterminer si les solutions d'IA sont plus performantes que les méthodes traditionnelles
Question : Quels sont les produits adaptés à l'apprentissage automatique ?
Réponse du chef de projet : Oui.
Blague à part, l'essor de l'IA générative a radicalement modifié notre point de vue sur les cas d'utilisation les mieux adaptés à l'apprentissage automatique. Traditionnellement, l'apprentissage automatique a été appliqué à des schémas répétitifs et prévisibles dans les expériences des clients. Aujourd'hui, cependant, il est même possible d'utiliser certaines formes de ML sans avoir besoin d'un ensemble massif de données d'entraînement.
Néanmoins, la réponse à la question "Ces besoins des clients nécessitent-ils une solution d'IA ?" n'est pas toujours affirmative. Les grands modèles de langage (LLM) peuvent encore être trop coûteux pour certains projets et, comme tous les modèles de ML, leur précision n'est pas garantie. Il y aura toujours des situations où la mise en œuvre du ML ne sera pas la meilleure approche. Comment les responsables de projets d'IA doivent-ils évaluer si les besoins d'un client justifient une solution de ML ?
Les facteurs clés qui doivent guider cette décision sont les suivants
- Les intrants et les extrants requis pour répondre aux besoins du client : Un client fournit un input à votre produit, qui délivre ensuite un output. Par exemple, une liste de lecture Spotify générée par la ML (le résultat) peut s'appuyer sur des données d'entrée telles que les préférences de l'utilisateur, les chansons qu'il a aimées, ses artistes préférés et ses genres préférés.
- Combinaisons d'entrées et de sorties : Les exigences des clients diffèrent selon qu'ils attendent des sorties identiques ou différentes à partir d'entrées identiques ou différentes. À mesure que le nombre de combinaisons possibles entre les entrées et les sorties augmente, en particulier à grande échelle, les arguments en faveur du ML par rapport aux systèmes basés sur des règles se renforcent.
- Modèles dans les entrées et les sorties : L'identification de schémas dans la relation entre les entrées et les sorties permet de déterminer le type de modèle de ML approprié. S'il existe des schémas clairs, comme l'analyse du retour d'information des clients pour déterminer le sentiment, les modèles supervisés ou semi-supervisés peuvent être plus rentables que les LLM.
- Coût et précision : À grande échelle, les appels LLM peuvent être coûteux et leurs résultats ne sont pas toujours précis, même avec un réglage fin et une ingénierie rapide. Dans certains cas, les modèles supervisés ou les réseaux neuronaux qui classent les entrées à l'aide d'un ensemble d'étiquettes fixes - ou même un système basé sur des règles - peuvent constituer un meilleur choix qu'un LLM.
Pour aider les chefs de projet à évaluer les besoins des clients et à décider si la ML est la bonne solution, j'ai résumé les considérations ci-dessus dans un tableau simple.
Type de besoin du client Exemple d'application Mise en œuvre du ML (Oui/Non/Dépend) Type de mise en œuvre de la ML Tâches répétitives nécessitant le même résultat pour la même entrée Remplissage automatique de l'adresse électronique dans les formulaires en ligne Non Un système basé sur des règles est adéquat pour ces résultats Tâches répétitives nécessitant des sorties différentes pour la même entrée Le client explore et s'attend à une nouvelle expérience à chaque action répétée (par exemple, se connecter) :
- Générer de nouvelles œuvres d'art par clic
- StumbleUpon (vous vous en souvenez ?): trouver un nouveau coin d'Internet au hasard. Oui - Génération d'images LLM
- Algorithmes de recommandation (filtrage collaboratif) Tâches répétitives nécessitant un résultat identique ou similaire pour différentes entrées - Noter des essais
- Identification de thèmes dans les commentaires des clients Dépendance Si les combinaisons entrée-sortie sont simples, un système déterministe basé sur des règles peut suffire.
Lorsque la mise à l'échelle entraîne un trop grand nombre de combinaisons pour un système basé sur des règles, il convient d'envisager l'utilisation d'un système déterministe :
- Classificateurs
- Modélisation thématique
Mais seulement s'il existe des modèles dans les entrées.
En l'absence de modèles, les LLM peuvent être utilisés pour des tâches ponctuelles (bien qu'ils soient moins précis que les modèles supervisés). Tâches répétitives nécessitant des sorties différentes pour des entrées différentes - Réponse aux demandes d'assistance à la clientèle
- Fonctionnalité de recherche Oui Il n'est pas courant de gérer des entrées et des sorties variées à grande échelle sans ML.
Les approches basées sur des règles ne peuvent pas gérer efficacement le nombre de permutations. Envisager :
- LLM avec génération augmentée par la recherche (RAG)
- Arbres de décision pour les produits de recherche Tâches non répétitives avec différents résultats Rédaction d'une critique d'hôtel ou de restaurant Oui Avant les LLM, de telles tâches nécessitaient souvent des modèles spécialement formés comme :
- les réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) pour la prédiction du mot suivant.
Les LLM sont désormais parfaitement adaptés à ce scénario.
Ce qu'il faut retenir : N'utilisez pas de sabre laser quand des ciseaux suffisent. Utilisez la matrice ci-dessus pour évaluer les besoins des clients, en tenant compte à la fois des coûts de mise en œuvre et de la précision des résultats, afin de construire des produits évolutifs, précis et rentables.
Sharanya Rao est chef de produit au sein du groupe fintech. Les opinions exprimées dans cet article sont celles de l'auteur et ne reflètent pas nécessairement celles de son employeur ou d'organisations affiliées.
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commentaires (1)
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
Question : Quels sont les produits adaptés à l'apprentissage automatique ?
Réponse du chef de projet : Oui.
Blague à part, l'essor de l'IA générative a radicalement modifié notre point de vue sur les cas d'utilisation les mieux adaptés à l'apprentissage automatique. Traditionnellement, l'apprentissage automatique a été appliqué à des schémas répétitifs et prévisibles dans les expériences des clients. Aujourd'hui, cependant, il est même possible d'utiliser certaines formes de ML sans avoir besoin d'un ensemble massif de données d'entraînement.
Néanmoins, la réponse à la question "Ces besoins des clients nécessitent-ils une solution d'IA ?" n'est pas toujours affirmative. Les grands modèles de langage (LLM) peuvent encore être trop coûteux pour certains projets et, comme tous les modèles de ML, leur précision n'est pas garantie. Il y aura toujours des situations où la mise en œuvre du ML ne sera pas la meilleure approche. Comment les responsables de projets d'IA doivent-ils évaluer si les besoins d'un client justifient une solution de ML ?
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Pour aider les chefs de projet à évaluer les besoins des clients et à décider si la ML est la bonne solution, j'ai résumé les considérations ci-dessus dans un tableau simple.
| Type de besoin du client | Exemple d'application | Mise en œuvre du ML (Oui/Non/Dépend) | Type de mise en œuvre de la ML |
|---|---|---|---|
| Tâches répétitives nécessitant le même résultat pour la même entrée | Remplissage automatique de l'adresse électronique dans les formulaires en ligne | Non | Un système basé sur des règles est adéquat pour ces résultats |
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| Tâches répétitives nécessitant un résultat identique ou similaire pour différentes entrées | - Noter des essais - Identification de thèmes dans les commentaires des clients | Dépendance | Si les combinaisons entrée-sortie sont simples, un système déterministe basé sur des règles peut suffire. Lorsque la mise à l'échelle entraîne un trop grand nombre de combinaisons pour un système basé sur des règles, il convient d'envisager l'utilisation d'un système déterministe : - Classificateurs - Modélisation thématique Mais seulement s'il existe des modèles dans les entrées. En l'absence de modèles, les LLM peuvent être utilisés pour des tâches ponctuelles (bien qu'ils soient moins précis que les modèles supervisés). |
| Tâches répétitives nécessitant des sorties différentes pour des entrées différentes | - Réponse aux demandes d'assistance à la clientèle - Fonctionnalité de recherche | Oui | Il n'est pas courant de gérer des entrées et des sorties variées à grande échelle sans ML. Les approches basées sur des règles ne peuvent pas gérer efficacement le nombre de permutations. Envisager : - LLM avec génération augmentée par la recherche (RAG) - Arbres de décision pour les produits de recherche |
| Tâches non répétitives avec différents résultats | Rédaction d'une critique d'hôtel ou de restaurant | Oui | Avant les LLM, de telles tâches nécessitaient souvent des modèles spécialement formés comme : - les réseaux neuronaux récurrents (RNN) - Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) pour la prédiction du mot suivant. Les LLM sont désormais parfaitement adaptés à ce scénario. |
Ce qu'il faut retenir : N'utilisez pas de sabre laser quand des ciseaux suffisent. Utilisez la matrice ci-dessus pour évaluer les besoins des clients, en tenant compte à la fois des coûts de mise en œuvre et de la précision des résultats, afin de construire des produits évolutifs, précis et rentables.
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