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L’émergence des Large Language Models (LLMs) et des agents AI redéfinissent la manière dont les entreprises interagissent avec les systèmes numériques. Alors que ces technologies transforment la production, elles inaugurent également une nouvelle économie basée sur les tokens et les ressources informatiques, créant une concurrence féroce entre les géants technologiques. Aujourd’hui, la capacité à exécuter des modèles LLM localement devient cruciale pour répondre aux besoins de confidentialité et d’efficacité des entreprises. Des outils comme LM Studio et Jan permettent désormais aux entreprises de tirer parti des LLMs sans avoir à envoyer leurs données à des serveurs distants.
L’économie des tokens, la nouvelle monnaie de l’IA ?
Les tokens sont la base de l’économie des LLMs. Un token est une unité de texte utilisée par les LLMs pour traiter et générer des réponses. Ces tokens servent de monnaie d’échange pour les services IA, en mesurant la valeur des tâches effectuées par les modèles, qu’il s’agisse de rédiger un article, d’analyser des données ou d’effectuer des calculs complexes.
Les entreprises investissent des milliards dans le développement des LLMs, où les coûts sont souvent calculés en fonction du nombre de tokens utilisés. Les modèles LLM sont jugés selon trois critères principaux : la qualité, la latence, et le coût de génération des tokens. Par exemple, des entreprises comme OpenAI ont réduit le coût de génération de tokens de GPT-4 de 80 % en un an et demi, facilitant l’intégration de cette technologie dans des applications à grande échelle.
L’émergence des LLMs locaux pour préserver la confidentialité et gagner en efficacité
De nombreuses entreprises cherchent des solutions pour exécuter des LLMs localement afin de garantir une confidentialité maximale des données. Des outils comme LM Studio, Jan et GPT4ALL permettent aux utilisateurs d’exécuter des LLMs sans connexion à des serveurs distants, en gardant toutes les données localement sur leurs machines. Cela offre plusieurs avantages :
- Confidentialité : Les LLMs locaux permettent de traiter des données sensibles sans les envoyer à des API externes. C’est un atout essentiel pour de nombreux secteurs d’activité où les préoccupations en matière de protection des données sont critiques.
- Personnalisation : Ces outils offrent des options avancées de personnalisation, permettant de configurer des paramètres tels que la température, la longueur du contexte ou les threads CPU, tout en restant compatibles avec plusieurs plateformes (Windows, Mac, Linux).
- Coûts réduits : Contrairement aux services en ligne où chaque requête API est facturée, les LLMs locaux ne nécessitent pas d’abonnement mensuel, ce qui permet de réduire les coûts, surtout pour des entreprises qui exécutent des milliers de tâches quotidiennes.
Les agents AI et l’appel d’outils pour plus de modularité et d’actions exécutables
Dans le cadre des agents AI, l’utilisation de LLMs locaux permet d’enrichir les capacités d’interaction tout en garantissant une efficacité accrue. Les Large Action Models (LAMs), qui transforment les réponses textuelles en actions exécutables, jouent un rôle clé dans l’automatisation des tâches complexes en temps réel. Ces agents AI sont capables d’appeler des outils externes pour exécuter des tâches spécifiques, comme des appels API, des recherches d’information ou des calculs.
Les modèles LLM locaux peuvent être utilisés pour configurer des serveurs d’inférence locaux, imitant les capacités d’API comme celles d’OpenAI, sans jamais connecter l’application à Internet. Par exemple, des outils comme LM Studio permettent aux développeurs de configurer un serveur HTTP local pour accéder à des modèles comme Mistral ou Llama 3.1, facilitant ainsi l’intégration dans des workflows IA sans compromettre la confidentialité des données.
Défis et avantages des LLMs Locaux
Si les LLMs locaux offrent des avantages indéniables en termes de confidentialité et de coûts, ils présentent également certains défis :
- Ressources matérielles : L’exécution de LLMs localement nécessite des ressources matérielles spécifiques, notamment des GPU ou des processeurs puissants. Les outils comme Llamafile et GPT4ALL sont conçus pour fonctionner sur des machines équipées de puces M1/M2 d’Apple ou de processeurs Intel/AMD compatibles avec des technologies d’inférence telles que Vulkan.
- Performance et rapidité : Bien que ces outils permettent de garder les données hors des serveurs cloud, ils peuvent être moins performants que les LLMs basés sur des serveurs distants. Par exemple, l’outil Ollama propose une solution locale pour exécuter des modèles LLM sans API, mais nécessite une configuration matérielle robuste pour offrir des résultats optimaux.
- Personnalisation et Fine-tuning : Les modèles locaux permettent également une plus grande flexibilité en matière de personnalisation. Les utilisateurs peuvent affiner les modèles pour des tâches spécifiques en ajustant des paramètres comme la longueur des tokens ou la température. Des outils comme Jan et LLaMa.cpp offrent des options de personnalisation poussées, permettant aux développeurs de maximiser l’efficacité des modèles dans des environnements spécifiques.
Bientôt des agents AI Autonomes !
L’utilisation d’agents AI autonomes combinant des LLMs locaux et des outils d’appel de fonctions comme les LAMs permet de créer des systèmes capables de résoudre des problèmes complexes de manière modulaire et décentralisée. Dans cette course à l’automatisation, les modèles basés sur des tokens sont devenus la nouvelle monnaie de l’économie numérique, facilitant la facturation des services IA et ouvrant la voie à une nouvelle vague d’innovation technologique.
Avec l’intégration de fenêtres contextuelles plus longues, les LLMs locaux offrent des opportunités inédites pour traiter de grandes quantités de données et exécuter des tâches sur plusieurs étapes, comme des analyses complexes de documents ou des consultations médicales sécurisées. Cette flexibilité est particulièrement précieuse dans des environnements où la connectivité Internet est limitée, ou dans des secteurs où la sécurité des données est primordiale.
Agents AI, LLMs et LAMs, de quoi parle t’on ?
- Agents AI : Systèmes autonomes ou semi-autonomes capables de réaliser des tâches en interagissant avec des environnements numériques, en utilisant des modèles d’intelligence artificielle pour planifier, raisonner et appeler des outils comme des APIs ou des programmes.
- Large Language Models (LLMs) : Modèles d’intelligence artificielle entraînés sur de grandes quantités de données textuelles pour comprendre, générer et manipuler du langage naturel. Ils sont utilisés pour répondre à des questions, rédiger des textes et effectuer des tâches conversationnelles.
- Large Action Models (LAMs) : Modèles conçus pour transformer des instructions linguistiques en actions exécutables, permettant aux agents AI de passer de la simple génération de texte à l’exécution de tâches spécifiques, comme des appels d’API ou des requêtes de données.
L’avènement des LLMs locaux marque un tournant dans l’économie des agents AI, où la capacité à traiter des données hors ligne et en toute sécurité devient un facteur clé de différenciation. Des outils comme LM Studio, Jan, GPT4ALL et Llamafile permettent aux entreprises de bénéficier des avantages des LLMs sans sacrifier la confidentialité ni l’efficacité.
À mesure que les entreprises adoptent ces technologies, les tokens continuent de jouer un rôle central dans cette nouvelle économie, facilitant les transactions et définissant la valeur des services IA. Les agents AI, combinant raisonnement et appel d’outils, deviendront de plus en plus autonomes, ouvrant la voie à une révolution industrielle numérique où l’efficacité et la modularité sont au cœur de l’innovation.
Sources :
