Évaluez si le LLM fournit des réponses égales ou supérieures aux interactions humaines ou avec un chatbot.
Si vous envisagez d’intégrer un modèle de langage étendu (LLM) dans votre pipeline d’expérience client, posez-vous d’abord la question suivante : ce modèle peut-il être plus performant que ce que vous avez déjà ?
Nous connaissons tous le problème des chatbots scriptés. Soit ils ne comprennent pas la question, soit ils vous renvoient à la FAQ. Si le LLM se contente d’imiter ce comportement, vous n’avez pas résolu un problème, vous avez mis à l’échelle une mauvaise expérience. Il en va de même pour les agents humains sous-entraînés en pilotage automatique, qui lisent ce qui est affiché à l’écran sans offrir une véritable assistance. Ces déceptions ne gagnent pas la confiance des clients et ne les fidélisent certainement pas.
Testez donc le LLM. Vous devrez vous demander honnêtement si ses réponses satisfont réellement l’intention de l’utilisateur ou si elles ont seulement l’air intelligentes. Il s’agit là d’une différence opérationnelle essentielle. Déployez des comparaisons côte à côte entre les réponses du LLM et les résultats de vos systèmes actuels. Faites-le avec de vraies demandes de clients, et non pas avec des cas de test polis artificiellement. Et ne vous contentez pas de vérifier la pertinence. Évaluez la clarté, la précision et la rapidité avec laquelle le modèle va à l’essentiel.
L’objectif est d’obtenir de meilleurs résultats et des réponses plus intelligentes à grande échelle. Si la technologie n’améliore pas l’expérience, ignorez-la. Si c’est le cas, mettez-la en œuvre de manière agressive.
Évaluer les risques juridiques et de responsabilité liés au déploiement du LLM
Le déploiement de toute technologie à grande échelle présente un certain niveau de risque. Avec les LLM, ce risque passe de la défaillance matérielle ou des ruptures de code au contenu et aux conseils. Ces systèmes ne se contentent pas d’afficher des informations, ils génèrent du langage. Dans un contexte inapproprié, cela peut rapidement causer des problèmes, en particulier dans les secteurs où l’exactitude des faits et le respect des réglementations ne sont pas négociables.
Si votre entreprise opère dans le domaine du droit, de la finance, de la santé ou de l’administration, soyez prudent. Une déclaration erronée de la part d’un MLD peut entraîner de mauvaises décisions juridiques, des diagnostics erronés ou des pertes financières. Il s’agit de responsabilités qui coûtent de l’argent, entament la confiance et attirent les poursuites judiciaires. Cela vaut également pour les domaines moins réglementés. Des détails de politique trompeurs, des instructions inexactes ou un ton sourd peuvent rapidement déboucher sur des litiges avec les clients, voire sur des actions collectives.
La plupart des dirigeants sont contraints d’innover. C’est juste. Mais cela ne signifie pas qu’il faille mettre en service quelque chose avant d’en avoir compris les risques de défaillance. Avant le déploiement, impliquez les équipes juridiques et de conformité. Intégrez des mesures de protection aux données de formation, à la structure de réponse et aux autorisations de la LLM. Et définissez les déclencheurs : ce qui se passe lorsque le LLM dévie, ce qui est signalé et qui l’examine. C’est ainsi que vous pouvez utiliser l’automatisation sans mettre en jeu l’entreprise.
Déterminer si le LLM est rentable à long terme
Aujourd’hui, les prix des LLM à usage général semblent généreux. Des services comme ChatGPT vous permettent de réaliser des prototypes et des tests à un coût relativement faible. Mais il ne s’agit là que d’économies de surface. Le coût réel, celui qui compte pour vos résultats, commence à apparaître lorsque vous passez des tests aux opérations à long terme.
Le déploiement personnalisé, l’infrastructure interne, l’intégration des systèmes, la mise au point du modèle et l’assistance continue entraînent tous des dépenses supplémentaires. Cela signifie qu’il faut payer pour du temps d’ingénierie, de l’expertise en matière de données et une surveillance multicouche du système. Vous pouvez réaliser des économies initiales en réduisant les effectifs d’un centre de support, mais vous réorienterez probablement ces coûts vers les fonctions d’exploitation et de gouvernance de l’IA.
Il y a aussi la question du maintien des prix. De nombreuses plates-formes de LLM sont aujourd’hui financées par du capital-risque ou des investissements stratégiques. Cela permet de maintenir l’accès à un prix abordable, pour l’instant. Mais ces plateformes devront un jour ou l’autre générer de véritables revenus. Les coûts d’abonnement pourraient augmenter, en particulier pour l’utilisation à grande échelle ou pour les modèles formés sur mesure.
Si vous prenez des décisions au niveau de la direction, vous devez aller au-delà des budgets de la phase d’essai. Établissez des projections de coûts totaux sur trois à cinq ans, avec des modèles variables pour les augmentations de prix, les besoins en personnel et la maintenance du système. Comparez-les au coût total de vos opérations actuelles. Votre objectif doit être d’adopter l’IA de manière à maintenir la marge, l’efficacité et la flexibilité au fil du temps.
Développer une stratégie de maintenance robuste pour une amélioration continue
Une fois déployé, un LLM ne fonctionne pas de manière indépendante pour toujours. Il s’agit d’une technologie basée sur l’apprentissage qui nécessite une supervision, des mises à jour et un recalibrage. Si vous construisez une solution personnalisée formée à partir de données propriétaires, vous devrez également veiller à ce qu’elle ne produise pas de réponses fausses, obsolètes ou non pertinentes.
À l’heure actuelle, les LLM ne sont pas fiables pour désapprendre les informations incorrectes. Ils n’oublient pas sur commande. Cela signifie que si des informations erronées se glissent dans vos ensembles de données de formation, ou si un résultat s’avère problématique, vous aurez besoin d’un processus pour détecter et corriger les réponses futures. Le recyclage manuel, les contraintes sur les types de réponses et les boucles de rétroaction signalées sont des outils clés. Vous ne devez pas supposer que le système s’auto-corrige.
Mettez en place des procédures opérationnelles axées sur la surveillance du cycle de vie. Cela signifie des audits programmés, des examens de la qualité du contenu, des analyses comparatives du système et des plans de recyclage détaillés. Ces éléments sont essentiels pour rendre le système fiable et évolutif.
Comprenez qu’il s’agit d’un investissement permanent. Les chefs d’entreprise qui souhaitent mettre en œuvre l’IA de manière responsable doivent considérer la maintenance comme un poste essentiel. Un LLM bien entretenu génère une valeur continue. Celui qui n’est pas contrôlé devient moins précis et plus risqué au fil du temps.
Mettre en œuvre un processus de test complet avant le déploiement intégral
L’une des plus grandes erreurs dans la mise en œuvre du LLM est de supposer que si un modèle génère des réponses fluides, il doit également être précis. Ce n’est pas le cas. Les modèles linguistiques optimisent la probabilité, pas la vérité. Cela signifie que certaines réponses sembleront plausibles, mais qu’elles seront incorrectes ou trompeuses. Avant de déployer un LLM dans un environnement de production, cette lacune doit être testée de manière approfondie.
Vous devez évaluer le comportement du modèle par rapport à des cas d’utilisation réels. Commencez par les questions que vos utilisateurs posent déjà. Examinez les données historiques du service client, les systèmes de billetterie internes ou les flux de travail des chatbots existants. Voyez comment le LLM répond à ces questions et dans quelle mesure les réponses sont cohérentes d’une variation à l’autre.
Cet ensemble de tests doit comprendre à la fois des requêtes courantes et des requêtes qui ne font pas partie des ensembles de formation par défaut. L’objectif est de soumettre le système à un test de résistance, plutôt que de simplement valider qu’il fonctionne dans des conditions idéales. Concentrez votre évaluation sur la précision, la clarté, le ton et le comportement de repli lorsque le modèle ne peut pas fournir une réponse sûre.
Déploiements sans tests structurés sont très risqués. Vous ne saurez pas ce qui ne fonctionne pas tant que les utilisateurs ne l’auront pas signalé. À ce moment-là, les dommages causés à l’efficacité, à la confiance ou à la conformité peuvent déjà être importants. Les décideurs doivent considérer cette phase de test comme faisant partie du développement du système de base, et non comme un nettoyage après le lancement.
Une fois que le système est opérationnel, les tests ne s’arrêtent pas. Intégrez des processus de retour d’information continu et d’itération des modèles. Chaque cas de figure que vous collectez améliore la capacité et la résilience du système. Votre objectif est d’obtenir des performances cohérentes et très fiables qui répondent à vos normes et évoluent en toute confiance.
Principaux enseignements pour les décideurs
- Évaluez l’écart de performance : Ne déployez un LLM que s’il est clairement plus performant que votre solution humaine ou chatbot actuelle. Comparez les performances aux interactions réelles des utilisateurs pour vous assurer que le système fournit des réponses précises, efficaces et adaptées au contexte.
- Réduire les risques juridiques : Les dirigeants doivent évaluer les risques juridiques avant le déploiement, en particulier dans les secteurs réglementés. Mettez en place des garde-fous pour empêcher les LLM de générer des contenus trompeurs ou non conformes à grande échelle.
- Analysez le coût réel : Ne partez pas du principe que les LLM sont moins chers par défaut. Tenez compte de la personnalisation, de l’infrastructure, de la maintenance continue et des éventuelles augmentations futures des prix des plateformes.
- Engagez-vous dans une maintenance structurée : Considérez l’entretien du LLM comme un investissement à long terme. Sans un processus défini pour les mises à jour et la correction des erreurs, la fiabilité du système diminuera au fil du temps.
- Donnez la priorité aux tests en conditions réelles : Construisez un pipeline de tests rigoureux en utilisant des questions d’utilisateurs réels pour valider le comportement du LLM avant le lancement. Les responsables doivent utiliser ces données pour affiner la qualité des résultats et éviter les erreurs évitables en production.
