Agents AI, Modèles LLM et l’économie des tokens, une nouvelle révolution industrielle numérique ?

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 :

  1. 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.
  2. 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).
  3. 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 :

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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 :

Cadres de sécurité des données : Protéger vos données à grande échelle

La sécurité des données est devenue une préoccupation centrale pour les entreprises de toutes tailles alors que les cybermenaces sont omniprésentes et que les pressions règlementaires sur la protection des données sont toujours plus fortes. Les architectures de données modernes collectent, stockent et traitent de vastes quantités de données sensibles, ce qui les rend particulièrement vulnérables aux attaques et aux fuites de données.

Les cadres de sécurité des données fournissent un ensemble de directives et de bonnes pratiques pour protéger les données contre les accès non autorisés, les utilisations abusives, les divulgations accidentelles ou le vol ce tout au long du cycle de vie de la donnée. En mettant en place un cadre de sécurité des données solide, les entreprises peuvent minimiser les risques de violation de données, s’assurer la confiance de leurs clients mais aussi protéger leur image de marque.

La sécurité des données suppose donc la mise en œuvre de politiques rigoureuses, des processus éprouvés mais aussi l’implémentation de technologies dédiées à la sécurisation des données.

Un cadre de sécurité efficace couvre donc différents volets comme la confidentialité, l’intégrité et la disponibilité.

Les principes fondamentaux

Ces principes, connus sous le nom de CIA (Confidentialité, Intégrité, Disponibilité), constituent le socle de toute stratégie de sécurité efficace.

La confidentialité garantit que les données sont uniquement accessibles aux personnes autorisées. Cela implique de mettre en place des contrôles d’accès stricts, tels que l’authentification et l’autorisation, pour empêcher les accès non autorisés. Le chiffrement des données est également essentiel pour protéger les informations sensibles lors de leur stockage ou de leur transmission.

L’intégrité garantit que les données ne sont ni modifiées ni altérées de manière non autorisée. Cela implique également de mettre en place des mécanismes de contrôle de la modification des données, tels que des sauvegardes et des journaux d’audit, pour suivre les modifications apportées aux données et permettre leur restauration en cas de corruption.

La disponibilité garantit que les données sont accessibles aux utilisateurs autorisés lorsqu’ils en ont besoin. Cela implique de mettre en place des infrastructures et des systèmes fiables, ainsi que des plans de reprise après sinistre pour garantir la continuité des opérations en cas de panne ou d’incident de sécurité.

Les bonnes pratiques pour la sécurité des données à grande échelle

L’approche défense en profondeur consiste à mettre en place plusieurs couches de sécurité qui se complètent et se renforcent mutuellement. Cela crée un environnement de sécurité plus robuste, rendant plus difficile pour les cybercriminels de pénétrer les systèmes et d’accéder aux données sensibles.

Exemples de couches de sécurité

  • Pare-feu : Barrières réseau pour bloquer les accès non autorisés.
  • Systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDS/IPS) : Surveillance continue pour détecter et prévenir les attaques.
  • Chiffrement des données : Protection des données en transit et au repos pour les rendre illisibles sans les clés appropriées.
  • Contrôle d’accès : Politiques strictes d’authentification et d’autorisation.

Les stratégies de sécurité basées sur le risque impliquent d’identifier, d’analyser et de hiérarchiser les risques potentiels pour les données. Les ressources de sécurité peuvent ensuite être allouées en priorité pour atténuer les risques les plus critiques. Cette approche permet d’optimiser les efforts de sécurité et de maximiser la protection des données.

Étapes clés :

  1. Évaluation des risques : Identifier les actifs critiques et les vulnérabilités potentielles.
  2. Analyse des risques : Évaluer l’impact et la probabilité des menaces.
  3. Priorisation des risques : Hiérarchiser les risques en fonction de leur criticité.
  4. Atténuation des risques : Déployer des mesures de sécurité pour réduire les risques les plus élevés.

Les politiques de sécurité granulaires définissent des règles et des procédures spécifiques pour la gestion des données au sein de l’organisation. Ces politiques doivent être adaptées aux différents types de données, aux utilisateurs et aux systèmes. Elles doivent également être régulièrement mises à jour pour refléter les nouvelles menaces et les nouvelles technologies.

Composantes des politiques de sécurité :

  • Classification des données : Définir des niveaux de sensibilité pour les données et appliquer des mesures de protection appropriées.
  • Gestion des accès : Contrôler qui peut accéder aux données et à quelles fins.
  • Audit et surveillance : Enregistrer et examiner les accès aux données pour détecter les comportements anormaux.

La surveillance continue des systèmes et des réseaux est essentielle pour détecter les intrusions et les activités suspectes dès que possible. Une réponse rapide aux incidents de sécurité peut minimiser les dommages et limiter la propagation des cyberattaques.

Éléments de la surveillance continue :

  • Outils de surveillance : Utiliser des solutions comme Splunk, Datadog ou ELK Stack pour une surveillance en temps réel.
  • Alertes et notifications : Configurer des alertes pour les activités suspectes ou anormales.
  • Plans de réponse aux incidents : Développer et tester régulièrement des plans de réponse pour assurer une réaction rapide et coordonnée.

Assurer la conformité avec les réglementations est crucial pour éviter des sanctions et garantir la protection des données personnelles.

Principales régulations :

  • ISO/IEC 27001 : Norme internationale qui fournit une approche systématique de la gestion de la sécurité de l’information. Elle couvre tous les aspects de la sécurité des données, y compris les politiques, les processus, et les contrôles. (https://www.iso.org/standard/7498.html)
  • GDPR (General Data Protection Regulation) : Règlement général sur la protection des données de l’Union européenne, qui impose des exigences strictes pour la protection des données personnelles, y compris le droit à l’oubli, la portabilité des données, et la notification des violations. (https://gdpr-info.eu/)
  • Mais aussi PSD2 dans la banque, HIPAA dans la santé, etc.

Pour aller plus loin :


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    IA et Data Architecture : Révolutionnez la gestion et l’analyse de vos données.

    Exploitez la puissance de l’IA pour automatiser, optimiser et analyser vos données avec des architectures data modernes. Découvrez les avantages, les cas d’utilisation et les étapes clés pour adopter ce changement porteur d’une transformation profonde.

    L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur le monde de la gestion et de l’analyse des données. En intégrant des technologies d’IA dans l’architecture des données, les entreprises peuvent automatiser des processus complexes, améliorer la précision des analyses et prendre des décisions basées sur des insights profonds et continuellement mis à jour.

    Dans cet article d’expert, nous explorons les avantages de l’adoption d’une architecture data moderne avec l’IA. Nous couvrons les points suivants :

    • Automatisation des processus de données : L’IA peut automatiser la collecte, le nettoyage, la transformation et l’analyse des données, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires à la gestion des données.
    • Intelligence et insights : L’IA peut générer des insights précieux à partir des données, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et d’optimiser leurs opérations.
    • Cas d’utilisation : Nous présentons des exemples concrets d’entreprises qui utilisent l’IA pour améliorer leur gestion et leur analyse des données.
    • Étapes clés pour adopter une architecture data moderne avec l’IA : Nous fournissons des conseils pratiques pour aider les entreprises à démarrer leur parcours vers une architecture data moderne avec l’IA.

    En adoptant une architecture data moderne avec l’IA, les entreprises peuvent :

    • Réduire les coûts de gestion des données
    • Améliorer la qualité et la précision des données
    • Accélérer le processus de prise de décision
    • Développer de nouveaux produits et services
    • Gagner un avantage concurrentiel


    L’automatisation des processus est l’un des apports majeurs de l’IA dans l’architecture des données. Voici quelques domaines où l’IA joue un rôle crucial :

    • Collecte et Ingestion des données : Les systèmes d’IA peuvent automatiser la collecte de données à partir de sources diverses, y compris les données structurées et non structurées, les flux de données en temps réel et les bases de données traditionnelles. Des algorithmes de machine learning permettent de filtrer, nettoyer et normaliser ces données en temps réel, améliorant ainsi leur qualité dès le départ.
    • Nettoyage et préparation des Données : L’IA peut détecter et corriger automatiquement les anomalies, les doublons et les valeurs manquantes dans les jeux de données. Elle applique des règles de validation et de transformation des données, rendant ces dernières prêtes pour l’analyse sans intervention humaine.
    • Optimisation des requêtes et des analyses : Les moteurs de recommandation alimentés par l’IA peuvent suggérer des requêtes optimisées et des analyses prédictives en fonction des comportements passés des utilisateurs et des patterns détectés dans les données.

    L’IA apporte une dimension d’intelligence et de prédiction dans l’architecture des données, permettant des analyses plus avancées et pertinentes :

    • Analyse prédictive : En exploitant des algorithmes de machine learning, les systèmes peuvent prévoir des tendances futures à partir des données historiques. Cela est particulièrement utile pour les prévisions de ventes, la gestion des stocks, la maintenance prédictive et la détection de fraudes.
    • Analyse prescriptive : L’IA ne se contente pas de prédire les tendances, elle peut également prescrire des actions à entreprendre pour atteindre des objectifs spécifiques. Par exemple, dans le domaine du marketing, l’IA peut recommander les meilleures actions à entreprendre pour optimiser les campagnes publicitaires en temps réel.
    • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Les technologies de NLP permettent de comprendre et d’analyser les données textuelles non structurées comme les commentaires des clients, les avis sur les produits, et les rapports d’analyse. Cela ouvre de nouvelles perspectives pour l’analyse des sentiments, la surveillance de la réputation et la détection des tendances émergentes.

    • Détection des fraudes : Les algorithmes de machine learning peuvent analyser des millions de transactions en temps réel pour détecter des patterns de fraude potentiels, offrant une protection accrue et une réactivité optimale.
    • Maintenance prédictive : En analysant les données issues des capteurs IoT installés sur les machines, l’IA peut prédire les pannes avant qu’elles ne surviennent, permettant ainsi de planifier les interventions de maintenance et d’optimiser les opérations.
    • Personnalisation des expériences clients : Les systèmes d’IA analysent les comportements des utilisateurs pour offrir des recommandations de produits personnalisées, améliorant ainsi l’engagement et la satisfaction des clients.

    • Biais algorithmiques : Il est crucial de s’assurer que les algorithmes d’IA ne reproduisent pas ou n’amplifient pas les biais présents dans les données d’entraînement. Une gouvernance stricte et une surveillance continue des modèles sont nécessaires pour garantir l’équité et la transparence.
    • Confidentialité des données : L’utilisation de l’IA nécessite souvent l’accès à des volumes importants de données, ce qui pose des défis en matière de confidentialité et de protection des données. Les entreprises doivent adopter des pratiques robustes de sécurité des données et se conformer aux réglementations en vigueur, telles que le RGPD.
    • Explicabilité et transparence : Les décisions prises par des algorithmes d’IA doivent être explicables et transparentes pour gagner la confiance des utilisateurs. Il est essentiel de développer des modèles d’IA interprétables et de documenter les processus décisionnels.


    L’intégration de l’IA dans l’architecture des données ne se limite pas à l’automatisation et à l’analyse avancée. Elle ouvre également la voie à l’innovation continue :

    • IA et Edge Computing : L’intégration de l’IA avec le edge computing permet de traiter les données au plus près de leur source, réduisant ainsi la latence et permettant des actions en temps réel, cruciales pour des secteurs comme la santé ou l’industrie 4.0.
    • Apprentissage Automatique en Continu : Les systèmes d’IA peuvent être conçus pour apprendre en continu à partir des nouvelles données, s’adaptant ainsi aux changements et améliorant leur précision et leur efficacité au fil du temps.
    • Plateformes d’IA en tant que Service (AIaaS) : Les solutions AIaaS offrent aux entreprises la possibilité de déployer rapidement des capacités d’IA sans avoir à investir massivement dans des infrastructures ou des compétences spécialisées, accélérant ainsi l’adoption de l’IA.

    l’IA est un levier puissant pour transformer l’architecture des données, rendant les systèmes plus intelligents, plus automatisés et plus performants. Les entreprises qui intègrent l’IA dans leur architecture de données sont mieux équipées pour exploiter le plein potentiel de leurs données, innover en continu et maintenir un avantage concurrentiel durable.

    Quelques sources pour aller plus loin :

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