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Face à la demande croissante pour des modèles d’IA générative toujours plus performants, une technique se démarque : la fusion de modèles. Une pratique qui pourrait intéresser les entreprises du tourisme qui s’approprient de plus en plus cette technologie. Retour sur les conférences de Net Managers Collection Hiver qui se sont penchées sur le développement de l’IA générative.
Le sujet de l’IA générative a été au cœur de plusieurs conférences lors de l’évènement Net Managers Collection Hiver qui se déroulait à Méribel il y a quelques jours. André-Louis Rochet, Co-fondateur & CEO de Tw3 Partners, a présenté la fusion de modèles, qui vise à combiner des expertises spécifiques pour améliorer les performances des systèmes. Parallèlement, son application dans le secteur du tourisme offre de nouvelles opportunités pour répondre aux attentes des voyageurs et optimiser les besoins internes des entreprises. Erwan Simon, Co-fondateur & CEO de Genial, a expliqué que la révolution des agents IA est en marche.
Fusion de modèles : vers des IA génératives ultra-performantes
La fusion de modèles (model merging en anglais) propose une manière différente de concevoir l’IA. Plutôt que de s’appuyer sur un seul modèle généraliste formé sur de vastes ensembles de données, cette méthode consiste à combiner plusieurs modèles spécialisés. Ces derniers, experts dans des domaines spécifiques, travaillent ensemble pour répondre à des besoins complexes de manière plus précise, tout en réduisant les coûts et l’impact environnemental de l’entraînement.
André-Louis Rochet lors de Net Managers
« Par exemple, je prends un premier modèle qui est bon en maths, je prends un autre modèle qui est bon en français et ensuite je les fusionne. Cela permet de ne pas reprendre la totalité des informations d’Internet pour ré-entraîner un modèle », a-t-il illustré.
Architectures hybrides et optimisation des coûts
Cette technique présente plusieurs atouts selon André-Louis Rochet. Notamment en matière d’économie de ressources, puisque les modèles déjà entraînés peuvent être réutilisés. Elle permet également d’adapter l’IA à des besoins précis, ce qui peut être pertinent pour des secteurs variés comme la santé ou les services clients.
Par exemple, pour un chatbot dédié au service client, il serait possible de fusionner un modèle expert en langage naturel, un modèle spécialisé dans les produits de l’entreprise et un modèle capable de comprendre les émotions des clients.
Pour mettre au point ces modèles « surdoués », le CEO de Tw3 Partners souligne l’importance de la qualité des données et de la formation des utilisateurs.
L’IA générative dans le secteur du Tourisme
Dans le domaine du tourisme, l’IA commence à jouer un rôle important tout au long du parcours client. Même si, selon Erwan Simon, « la révolution de l’IA n’a pas vraiment commencé ». De nombreux outils et services basés sur l’IA sont utilisés pour répondre aux attentes des voyageurs et optimiser les opérations des entreprises. Selon des statistiques américaines, 2 voyageurs sur 3 utilisent déjà l’IA pendant leur voyage. La France est en retard par rapport aux États-Unis, mais elle rattrapera son retard selon le CEO de Genial.
En amont du voyage, des systèmes d’inspiration personnalisée proposent des idées de destinations en fonction des préférences des utilisateurs. C’est le cas de MarIAnne, une IA développée pour Atout France ou du site de Charentes Tourisme qui propose une approche conversationnelle.
Erwan Simon lors de Net Managers
Lors de la réservation et pendant le séjour, des assistants numériques peuvent fournir des services comme la traduction, des conseils personnalisés ou encore des informations logistiques. L’entreprise a travaillé avec VVF afin de créer un chatbot capable de répondre à des questions sur l’assurance et les produits. En étant rassuré, un internaute est plus susceptible de réserver.
Après le voyage, l’IA est également utilisée pour recueillir et analyser les retours des clients afin d’améliorer les offres. KLIA, le chatbot de l’Office de tourisme de la vallée de Kaysersberg, permet de connaître les besoins des visiteurs en analysant leurs recherches.
Plusieurs freins à l’adoption de l’IA générative
Toutefois, les IA généralistes comme ChatGPT ont des limites selon Erwan Simon. Elles manquent souvent de données spécifiques nécessaires pour répondre avec précision aux besoins d’une entreprise, par exemple sur les stocks, les tarifs ou les particularités du secteur. Pour pallier ces insuffisances, des agents IA spécialisés, alimentés par des données sectorielles, commencent à être développés. Ces systèmes peuvent fournir des réponses plus précises et adaptées. En France, la culture du changement n’est pas généralisée dans les entreprises, ce qui peut bloquer le développement des projets IA, tout comme la difficulté de trouver un modèle économique viable. En moyenne, la conception d’un agent IA demande 3 mois et entre 15 000 à 30 000 euros de budget.
Par ailleurs, des agents IA dits autonomes, capables d’effectuer certaines tâches sans supervision humaine directe, pourraient bientôt être intégrés aux équipes. Les prédictions parlent d’IA « super intelligentes » capables de résoudre des problèmes scientifiques complexes et des changements importants dans la manière dont les entreprises fonctionnent. « Préparez-vous à voir émerger des DRH spécialisés dans l’IA. Avant d’embaucher un humain, on se demandera si une IA peut le faire », a-t-il lancé.
Photo d’ouverture générée par IA par Zhanna
