Vous avez probablement déjà entendu dire que les grands modèles de langage (LLM) sont « entraînés sur tout Internet ». Ce processus massif, et un peu terrifiant, est appelé le pré-entraînement de l'IA, et ce n'est que la première étape pour créer une IA réellement utile. Bien que cela donne au modèle un immense vocabulaire et une compréhension générale du fonctionnement du monde, il ne sait absolument rien de votre entreprise, de vos produits, ou de la raison pour laquelle Steve de la comptabilité n'arrive pas encore à se connecter.
Pour les équipes de support, c'est généralement là que le train de la hype de l'IA déraille. Un modèle générique est la recette parfaite pour un désastre.
Ce guide vous expliquera le pré-entraînement de l'IA, l'affinage, et tout ce jargon technique. Nous verrons pourquoi ces concepts sont importants lorsque vous évaluez des outils d'IA et nous vous montrerons comment trouver une solution qui apporte de vrais résultats pour votre support client, et non pas plus de maux de tête.
Qu'est-ce que le pré-entraînement de l'IA ?
Le pré-entraînement de l'IA est la première et, de loin, la plus grande phase de la création d'un LLM. L'objectif n'est pas d'enseigner à l'IA une compétence spécifique, mais de lui donner une compréhension large et fondamentale du langage. C'est un peu comme la manière dont un jeune enfant apprend à parler. Il écoute simplement tout ce qui l'entoure pendant des années, absorbant les schémas et le flux des mots sans recevoir une seule leçon de grammaire. C'est un type d'apprentissage non supervisé, où le modèle trouve des schémas par lui-même dans une gigantesque pile de données non étiquetées.
Mais ce n'est que le début. Pour être vraiment utile, le modèle doit passer par deux autres étapes :
-
Affinage (fine-tuning) : C'est la phase de « scolarisation ». Le modèle généraliste est entraîné sur des ensembles d'informations plus petits et soigneusement sélectionnés pour apprendre des tâches spécifiques. C'est ici qu'il apprend les tenants et les aboutissants de votre entreprise.
-
Apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF) : Et voici la phase de « coaching ». Ici, des humains examinent les réponses de l'IA et donnent leur avis, ce qui aide à affiner le modèle pour qu'il soit plus utile, inoffensif et globalement moins robotique.
Les trois phases de l'entraînement des modèles d'IA modernes
Construire une IA capable de résoudre de vrais problèmes clients est un processus par étapes. Il s'agit de prendre un modèle puissant et généraliste et de le façonner soigneusement pour en faire un expert de votre entreprise. Examinons chaque phase.
Phase 1 : Pré-entraînement de l'IA (apprentissage non supervisé)
L'objectif ici est simple en théorie mais massif en pratique : construire une fondation. L'IA analyse des billions de mots provenant d'Internet, de livres et de code, avec un objectif principal : deviner le mot suivant dans une phrase. En faisant cela encore et encore, elle commence à comprendre les relations statistiques entre les mots, ce qui lui permet d'apprendre la grammaire, les faits et le contexte.
Ce que cela signifie pour vous : Cette partie du processus est incroyablement coûteuse, coûtant souvent des millions de dollars rien qu'en puissance de calcul, et elle nécessite des ensembles de données si vastes qu'il est difficile de les imaginer. C'est le domaine d'entreprises comme OpenAI, Google et Anthropic. Votre entreprise n'aura presque certainement jamais besoin de pré-entraîner un modèle à partir de zéro.
Phase 2 : Affinage (apprentissage supervisé)
C'est ici que le modèle obtient un travail. Après le pré-entraînement, le modèle de base est entraîné à nouveau, mais cette fois sur un ensemble de données beaucoup plus petit et organisé, directement lié à son futur rôle. Pour une IA de support client, cet ensemble de données serait vos meilleures conversations de support, l'intégralité de votre centre d'aide et toute votre documentation interne. Le modèle apprend votre ton, vos guides de dépannage spécifiques et les bonnes réponses aux questions les plus fréquentes de vos clients.
Ce que cela signifie pour vous : L'affinage est ce qui transforme une IA générique en votre IA. Il transforme un modèle qui sait un peu de tout en un expert de votre entreprise. Le hic, c'est que l'affinage traditionnel peut être une tâche lourde, nécessitant souvent des mois de travail d'une équipe de science des données pour préparer les données et gérer tout le processus.
La plateforme eesel AI montrant comment un modèle d'IA est entraîné en connectant diverses applications d'entreprise et sources de connaissances, une étape clé après le pré-entraînement initial de l'IA.Phase 3 : Apprentissage par renforcement (RLHF)
La phase finale consiste à faire en sorte que le comportement du modèle corresponde à ce que les humains veulent réellement. À ce stade, des évaluateurs humains examinent différentes réponses générées par l'IA à la même question et les classent. Celle-ci est-elle plus utile ? Celle-là est-elle plus sûre ? Est-ce que celle-ci semble plus naturelle ? Ce retour est utilisé pour entraîner un « modèle de récompense » distinct, qui apprend essentiellement à prédire les types de réponses que les gens préfèrent. L'IA principale est ensuite ajustée pour générer des réponses auxquelles ce modèle de récompense donnerait un score élevé.
Ce que cela signifie pour vous : C'est ainsi que les modèles d'IA acquièrent une personnalité et apprennent à être vraiment utiles au lieu de simplement cracher des faits. C'est la raison pour laquelle différents chatbots peuvent sembler si différents, même s'ils sont basés sur la même technologie de base, ils ont été coachés selon des préférences humaines différentes.
Pourquoi comprendre le pré-entraînement de l'IA est important pour votre stratégie de support
Comprendre ces phases est la clé pour éviter les pièges les plus courants lors de l'intégration de l'IA dans votre flux de travail de service client. Votre objectif n'est pas de construire un modèle à partir de zéro. Il s'agit de trouver un outil qui est vraiment bon pour spécialiser un modèle puissant et pré-entraîné pour votre entreprise, et qui le fait rapidement et en toute sécurité.
Le gros problème : les modèles génériques donnent des réponses génériques
Un modèle d'IA qui n'a subi qu'un pré-entraînement est complètement inutile pour le support client. Bien sûr, il peut écrire un poème sur votre produit, mais il ne peut pas dire à un client comment réinitialiser son mot de passe ou expliquer votre politique de retour. Mettre une IA générique à la disposition de vos clients entraîne de la frustration, des tickets non résolus et beaucoup plus de travail pour vos agents humains qui doivent réparer les dégâts. Cela va à l'encontre de tout l'objectif de l'automatisation.
La solution : l'affinage instantané sur les connaissances de votre entreprise
L'approche la plus intelligente et la plus rapide consiste à prendre un modèle pré-entraîné puissant et à l'adapter rapidement en utilisant les propres connaissances de votre entreprise. C'est là que les plateformes d'IA modernes brillent vraiment. Au lieu d'un projet de données de plusieurs mois, des outils comme eesel AI rendent ce processus incroyablement simple. En connectant vos sources de connaissances existantes en quelques clics, comme vos tickets Zendesk, un wiki Confluence ou des Google Docs internes, vous affinez essentiellement l'IA sur le contexte spécifique de votre entreprise dès le premier jour. eesel AI rassemble instantanément toutes ces connaissances pour fournir aux clients des réponses précises, personnalisées et réellement utiles.
Le compromis entre coût et complexité
Obtenir un modèle d'IA spécialisé signifiait autrefois choisir entre trois options difficiles. Heureusement, il existe maintenant une bien meilleure solution.
| Approche | Coût | Délai de rentabilisation | Expertise technique | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Pré-entraînement à partir de zéro | Millions de $ | 1-2 ans | Équipe de recherche d'élite en IA | Géants de la technologie construisant des modèles fondamentaux |
| Affinage traditionnel | 10k - 100k $+ | 3-6 mois | Équipe de science des données interne | Projets internes personnalisés à enjeux élevés |
| Utilisation d'une plateforme d'IA | Frais mensuels prévisibles | Minutes à jours | Aucune requise | La plupart des entreprises cherchant une automatisation du support rapide et fiable |
Le tableau est très clair. Avec une plateforme comme eesel AI, vous bénéficiez des avantages d'un modèle hautement spécialisé sans les coûts énormes, les longs délais et les maux de tête techniques. C'est une plateforme en libre-service qui vous permet de démarrer en quelques minutes, pas en quelques mois.
Choisir la bonne solution d'IA
Lorsque vous examinez les outils de support par IA, le modèle pré-entraîné spécifique qu'une plateforme utilise est moins important que ce qu'elle peut faire pour spécialiser, contrôler et déployer ce modèle. Voici ce sur quoi vous devriez vous concentrer.
Cherchez des outils qui apprennent de vos connaissances internes
Ne vous contentez pas d'un outil qui ne peut lire que votre centre d'aide public. Ce n'est que la partie émergée de l'iceberg. Pour vraiment bien faire les choses, une IA doit comprendre vos connaissances internes et privées, c'est là que se trouvent généralement les vraies réponses. Une caractéristique clé à rechercher est la capacité de connecter toutes vos différentes sources. eesel AI s'intègre avec plus de 100 sources, y compris les anciens tickets de support, les wikis internes et même les outils de chat comme Slack, pour construire une image complète du fonctionnement de votre entreprise.
Une infographie illustrant comment eesel AI centralise les connaissances de diverses sources, ce qui est crucial pour aller au-delà du pré-entraînement de base de l'IA.Donnez la priorité au contrôle et à un déploiement sécurisé
Vous ne devriez jamais avoir à simplement appuyer sur un bouton et espérer que tout se passe bien. L'un des plus grands risques avec l'IA est d'endommager votre marque avec des réponses incorrectes ou étranges. Cherchez une solution qui vous permet de tester les choses en toute confiance. Le mode simulation dans eesel AI vous permet de voir exactement comment l'IA aurait traité des milliers de vos anciens tickets avant qu'elle ne parle à un client réel. Vous pouvez vérifier ses performances, ajuster ses instructions, puis la déployer lentement, en automatisant peut-être seulement un ou deux types de tickets simples tout en envoyant tout le reste à vos agents humains.
Le mode simulation d'eesel AI, où les utilisateurs peuvent tester les performances de l'IA sur d'anciens tickets avant le déploiement, une étape critique après les phases de pré-entraînement et d'affinage de l'IA.Assurez-vous que l'IA peut effectuer des tâches
Répondre aux questions ne représente que la moitié du travail. Un excellent agent IA doit être capable d'effectuer des tâches. Il devrait pouvoir étiqueter correctement les tickets, rechercher des informations de commande dans votre boutique Shopify, ou acheminer un problème complexe vers la bonne équipe. Le moteur de flux de travail dans eesel AI vous permet de configurer ces actions personnalisées, afin que votre IA puisse non seulement répondre aux questions, mais les résoudre entièrement.
Un diagramme de flux de travail montrant comment eesel AI automatise l'ensemble du processus de support client, de la création du ticket à sa résolution, présentant des capacités qui vont bien au-delà du pré-entraînement standard de l'IA.Du pré-entraînement de l'IA aux résultats pratiques
Le pré-entraînement de l'IA est une technologie incroyable qui crée ces modèles puissants et polyvalents. Mais pour votre entreprise, la vraie magie ne réside pas dans cet entraînement initial. Elle réside dans la capacité à spécialiser rapidement, en toute sécurité et facilement ces modèles avec les connaissances uniques de votre entreprise.
L'accent pour les responsables du support ne devrait pas être mis sur les détails de la construction de l'IA, mais sur le choix d'une plateforme qui rend la spécialisation facile, contrôlable et efficace. C'est ainsi que vous passez de l'idée abstraite de « l'IA » à la réalité concrète des tickets résolus et des clients plus heureux.
Fatigué d'une IA générique qui ne comprend tout simplement pas votre entreprise ? Arrêtez de vous soucier des complexités de l'entraînement des modèles et commencez à fournir un support automatisé précis qui fonctionne.
eesel AI se connecte à vos outils et connaissances existants pour lancer un agent IA spécialisé en quelques minutes. Vous pouvez même simuler ses performances sur vos propres tickets pour voir la différence par vous-même.
Ou, réservez une démo avec notre équipe.
Foire aux questions
Le pré-entraînement de l'IA est la phase initiale et massive où un grand modèle de langage (LLM) acquiert une compréhension générale du langage en traitant d'énormes quantités de données. C'est la première étape car elle établit le vocabulaire de base et la connaissance générale du monde nécessaires avant que l'IA puisse apprendre des tâches spécifiques.
Un modèle reposant uniquement sur le pré-entraînement de l'IA est trop générique pour être utile dans le support client car il manque de connaissances spécifiques sur les produits, les politiques ou les processus internes de votre entreprise. Il peut comprendre le langage de manière générale, mais il ne peut pas fournir de réponses précises et personnalisées pertinentes pour vos clients.
Après le pré-entraînement de l'IA, le modèle subit généralement un affinage (fine-tuning), où il apprend des tâches spécifiques en utilisant des ensembles de données organisés provenant de votre entreprise. Ceci est souvent suivi par l'Apprentissage par Renforcement avec Retour Humain (RLHF) pour affiner son comportement, le rendant plus utile et aligné sur les préférences humaines.
eesel AI s'appuie sur des modèles de base puissants qui ont déjà terminé leur pré-entraînement. Elle fournit ensuite un « affinage instantané » en connectant et en intégrant rapidement vos bases de connaissances d'entreprise existantes, comme les tickets Zendesk ou les Google Docs, pour spécialiser l'IA pour le contexte unique de votre entreprise en quelques minutes.
Non, il n'est presque jamais nécessaire pour votre entreprise d'entreprendre un pré-entraînement de l'IA à partir de zéro. Ce processus est incroyablement coûteux et complexe, généralement géré par les grands géants de la technologie. Les entreprises devraient se concentrer sur la spécialisation des modèles pré-entraînés existants.
Au-delà du pré-entraînement sous-jacent de l'IA, privilégiez les outils qui offrent de solides capacités de spécialisation en utilisant vos connaissances internes, des fonctionnalités de contrôle et de test robustes comme les modes de simulation, et la capacité à effectuer des actions au-delà de la simple réponse aux questions pour résoudre les problèmes des clients.
