Pourquoi ChatGPT n’est pas adapté à mon entreprise ?

Dans cet article

Vous envisagez d’intégrer ChatGPT dans votre entreprise ? Avant de vous lancer dans l’univers des robots conversationnels, prenons un moment pour réfléchir. Bien que ChatGPT soit un outil révolutionnaire, sa mise en place dans votre entreprise nécessite une évaluation minutieuse.

Le robot conversationnel développé par OpenAI est basé sur la technologie des Large Language Models (LLM). Il suscite un intérêt croissant dans le monde professionnel en raison de ses capacités à générer du texte de manière fluide et à mener des conversations semblables à celles des humains. Toutefois, malgré ses promesses alléchantes, il est essentiel de comprendre que chaque entreprise a des besoins et des exigences spécifiques.

Fonctionnalités principales de ChatGPT

Génération de texte 

ChatGPT excelle dans la génération de texte en langage naturel. Que ce soit pour rédiger des articles de blog, des descriptions de produits, des rapports ou même des mails, le robot conversationnel produit du contenu de qualité avec une efficacité déconcertante.

Par exemple, dans le domaine de la rédaction publicitaire, ChatGPT peut être utilisé pour créer des slogans percutants ou des copies convaincantes pour des campagnes publicitaires.

Dialogue

ChatGPT est capable de mener des conversations avec les utilisateurs de manière fluide et réaliste. Il peut répondre à une variété de questions, fournir des informations utiles et même simuler des interactions humaines dans les services à la clientèle automatisés. Dans le domaine de l’assistance clientèle, cet assistant virtuel peut être intégré aux systèmes de chatbot pour répondre aux questions des clients et résoudre les problèmes courants.

Analyse de données

ChatGPT est capable d’analyser des données grâce à ses algorithmes d’apprentissage automatique. Il peut traiter des données structurées et non structurées telles que des tableaux, des graphiques, des textes et autres documents. En utilisant ChatGPT pour analyser ces données, les utilisateurs peuvent gagner du temps pour extraire, analyser ou synthétiser des informations pertinentes.

Custom GPT

Custom GPT permet aux utilisateurs de personnaliser le robot conversationnel en fonction de la façon dont ils l’utilisent. L’utilisateur saisit une série de prompts dans le builder de Custom GPT, en donnant des instructions au robot. Le builder compile ensuite l’ensemble des instructions saisies par l’utilisateur pour servir de System Prompt.

L’utilisateur peut fournir un contexte supplémentaire par le biais de fichiers qu’il télécharge sur la plateforme. Il peut également lier le Custom GPT à des services tiers comme DALL-E et l’autoriser à naviguer sur le web pour rechercher des informations.

L’avantage principal des Customs GPT est leur commodité. Ils permettent aux utilisateurs de constituer leur propre bibliothèque de System Prompts.

Domaines d’application courants

Brainstorming

ChatGPT peut s’avérer un outil précieux pour stimuler la créativité et générer de nouvelles idées lors de sessions de brainstorming. En interagissant avec le robot conversationnel, les équipes peuvent explorer différentes pistes, obtenir des suggestions originales et des angles inattendus sur une problématique donnée. ChatGPT aide à sortir des sentiers battus, à faire émerger des concepts novateurs et à enrichir la réflexion collective grâce à sa capacité à faire des associations d’idées pertinentes.

Création de contenu textuel

La génération de contenus écrits est l’un des principaux atouts de ChatGPT pour les entreprises. Que ce soit pour rédiger des articles de blog, des descriptions produits, des messages sur les réseaux sociaux ou encore des communiqués de presse, le robot conversationnel offre un gain de temps et de productivité considérable.

Analyse de données

L’analyse de données est un autre domaine où chatGPT démontre toute sa pertinence en entreprise. Face à des volumes croissants d’informations à traiter, l’IA facilite grandement le travail d’interprétation et de synthèse. Elle peut rapidement identifier des tendances clés, détecter des corrélations et générer des insights à partir de données brutes.

Développement logiciel

ChatGPT peut aider les développeurs en suggérant des portions de code, en documentant des API, en expliquant des concepts de programmation pointus ou encore en guidant dans la résolution de bugs. Bien utilisé, le robot conversationnel permet d’accélérer significativement le processus de développement.

Limites de l’utilisation de ChatGPT pour les entreprises

Difficultés de compréhension contextuelle

ChatGPT est conçu pour être généraliste, ce qui peut entraîner des difficultés de compréhension dans des contextes spécifiques à une entreprise ou à un domaine particulier. Le robot conversationnel pourrait ne pas comprendre les abréviations, le jargon ou les termes spécifiques à une entreprise, ce qui limite son efficacité dans des situations où une compréhension approfondie du contexte est nécessaire.

Fiabilité et qualité de l’information

La génération de texte par ChatGPT peut parfois conduire à la production d’informations inexactes, de fake news ou de contenus biaisés. Cette problématique est particulièrement préoccupante dans les domaines spécialisés où l’exactitude et la précision de l’information sont cruciales. Les entreprises doivent donc prévoir des mécanismes de vérification pour assurer la fiabilité des informations générées.

Informations récentes

ChatGPT n’est pas conçu pour traiter des informations récentes ou actualisées, car il s’appuie sur des données d’entraînement qui peuvent être obsolètes. Cette latence inhérente aux processus d’apprentissage peut entraîner des inexactitudes ou des omissions dans les réponses fournies, en particulier lorsqu’il s’agit de sujets en constante évolution.

Confidentialité et sécurité des données

L’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel soulève des préoccupations concernant le traitement des données sensibles et la conformité aux réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Les entreprises doivent évaluer les risques associés à l’utilisation de ces outils et mettre en place des mesures de sécurité appropriées pour protéger leurs données et celles de leurs clients.

Accès au service

Certaines entreprises, comme les banques et les assurances, disposent de systèmes d’information spécialisés avec un accès restreint à Internet ou ont des politiques internes qui empêchent l’utilisation de services comme ChatGPT.

Disponibilité du service

Les interruptions de service ou les limites d’utilisation imposées par les fournisseurs de modèles de langage, comme OpenAI, peuvent affecter l’accès à ces outils et perturber les processus métier qui en dépendent.

Manque de contrôle sur les mises à jour

Les mises à jour de ChatGPT peuvent modifier son comportement de manière inattendue. Une mise à jour pourrait entraîner une dégradation des performances du modèle dans un domaine spécifique, ce qui aurait un impact négatif sur les usages qui en dépendent. 

Dépendance linguistique et culturelle

La performance des robots conversationnels peut varier considérablement selon la langue et le contexte culturel, limitant leur efficacité dans des régions ou des groupes linguistiques moins représentés dans les données d’entraînement.

Solutions alternatives à l’utilisation de ChatGPT pour les entreprises

Face aux limites et aux défis associés à l’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel, les entreprises peuvent explorer différentes solutions alternatives pour tirer parti des modèles de langage.

Développement d’applications personnalisées et utilisation de connecteurs

Pour intégrer plus facilement les modèles de langage dans leurs systèmes d’information complexes, les entreprises peuvent opter pour le développement d’applications personnalisées et l’utilisation de connecteurs avec leurs systèmes d’information (SI). Ces solutions permettent d’adapter les modèles de langage aux besoins spécifiques de l’entreprise et de faciliter leur intégration avec les autres outils et services existants. 

Fine-Tuning de modèles de langage

Le fine-tuning consiste à personnaliser un modèle de langage en l’entraînant sur des données sectorielles ou spécifiques à l’entreprise pour le spécialiser sur une tâche précise. Cette approche permet d’améliorer les performances du modèle dans des domaines particuliers et de mieux répondre aux besoins spécifiques des entreprises.

Retrieval Augmented Generation

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) combine l’extraction d’informations à partir de sources externes avec la génération de texte pour améliorer la pertinence et la précision des réponses générées. Ce système peut être couplé au Fine-Tuning d’un modèle de langage pour optimiser davantage les performances.

Installation sur les serveurs de l’entreprise

Pour améliorer la confidentialité et la sécurité des données traitées, les entreprises peuvent choisir de déployer les instances de LLM et de RAG sur des serveurs privés. Cette approche permet de garder le contrôle sur les données et de réduire les risques associés aux services externes.

De plus, le déploiement d’une infrastructure propriétaire peut offrir une meilleure scalabilité et des performances accrues en réduisant la latence et en permettant une utilisation plus efficace des ressources informatiques.

Conclusion

L’utilisation de modèles de langage tels que ChatGPT dans un contexte professionnel présente à la fois des opportunités et des défis. Il est essentiel pour les entreprises d’évaluer soigneusement leurs besoins spécifiques et d’envisager des solutions alternatives, pour tirer le meilleur parti de ces technologies tout en abordant les limites et les préoccupations associées.

N’hésitez pas à nous contacter pour évaluer l’adéquation de ChatGPT ou d’autres technologies basées sur des modèles de langage avec vos besoins et objectifs. 

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Thibaud Michard

CMO reglo.ai. En mission pour démythifier l'Intelligence Artificielle générative.

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