Pourquoi les codes fiscaux et le jargon juridique peuvent-ils faire échouer votre modèle d’IA ?
Les codes fiscaux et les systèmes juridiques sont notoirement complexes, avec des distinctions subtiles qui déterminent souvent les résultats. Par exemple, une chose aussi simple que la manière dont les citrouilles sont taxées – qu’elles soient vendues pour la décoration, la consommation alimentaire ou l’aromatisation de produits – montre à quel point ces systèmes peuvent être nuancés.
Ces distinctions ne se limitent pas aux États-Unis ; à l’échelle mondiale, les lois fiscales diffèrent d’un pays à l’autre, d’une région à l’autre et même d’une municipalité à l’autre, avec des cadres réglementaires, des processus de dépôt et des interprétations différents. Les modèles d’IA doivent comprendre ces complexités pour être efficaces.
Lorsqu’elle doit analyser de tels détails, l’IA doit s’appuyer sur des données bien sélectionnées et très spécifiques. Sans une formation adéquate sur des ensembles de données qui couvrent toute l’étendue de ces subtilités, les modèles risquent de produire des résultats incorrects ou incomplets.
Pour les entreprises, ces erreurs peuvent être coûteuses, qu’il s’agisse d’une mauvaise classification des produits à des fins fiscales ou d’une mauvaise compréhension des précédents juridiques. C’est pourquoi la conservation de données de haute qualité, riches en contexte, est une priorité pour toute entreprise utilisant l’IA dans des fonctions juridiques ou fiscales.
Les dangers de l’oubli de petits détails juridiques et fiscaux
Les codes juridiques et fiscaux ne varient pas seulement d’une juridiction à l’autre : ils peuvent changer en fonction du contexte d’une transaction ou d’un événement. Dans le cas des citrouilles, par exemple, le traitement fiscal change selon que la citrouille est utilisée comme décoration, transformée en tarte ou ajoutée à un café au lait.
Les modèles d’IA qui ne tiennent pas compte de ces distinctions subtiles peuvent facilement produire des recommandations ou des décisions inexactes. Ces nuances se retrouvent dans de nombreux secteurs et sont particulièrement prononcées dans des domaines tels que la réglementation des soins de santé, le commerce international et les services financiers.
Un modèle qui n’a pas été entraîné sur les bons ensembles de données peut négliger des éléments critiques, tels que les exemptions ou les interprétations spécifiques d’une loi fiscale.
Ce type de surveillance est à la fois un problème théorique et un problème pratique qui peut entraîner des amendes, une non-conformité réglementaire ou des perturbations de l’activité. L’IA doit être capable d’interpréter les données à ce niveau granulaire, ce qui nécessite une attention particulière à la formation spécifique au domaine et à la conservation des données.
Pourquoi l’IA générique n’est pas adaptée aux tâches spécialisées des entreprises
Les grands modèles de langage génériques (LLM) tels que GPT-4, Llama et Mistral sont conçus pour traiter des tâches de connaissances générales, mais ils se heurtent à des difficultés lorsqu’il s’agit de relever des défis hautement spécialisés et spécifiques à un domaine.
Cela devient particulièrement évident lorsque les entreprises tentent d’appliquer ces modèles à des domaines nécessitant une expertise approfondie, tels que l’interprétation des précédents juridiques ou la gestion des réglementations fiscales locales.
Sans un réglage fin et une formation personnalisée sur des ensembles de données spécifiques à un domaine, ces modèles ne peuvent pas fournir la précision et la fiabilité nécessaires pour les tâches commerciales complexes.
Dans des secteurs comme le droit, les soins de santé et la finance, où la précision est essentielle, s’appuyer sur des modèles génériques peut conduire à des résultats médiocres. Les modèles d’IA personnalisés et axés sur l’industrie sont la solution pour ces cas. Les entreprises qui investissent dans la création d’outils d’IA spécialisés et adaptés à leurs données et exigences uniques obtiendront les meilleurs résultats.
Une IA précise nécessite une excellente curation des données
L’efficacité des solutions d’IA dépend de la qualité et de l’étendue des données sur lesquelles elles sont formées. Les modèles d’IA, en particulier ceux qui traitent des domaines sensibles ou complexes tels que la recherche fiscale ou la conformité réglementaire, doivent s’appuyer sur un large éventail de sources de données – généralement des codes fiscaux locaux et hyperlocaux, des déclarations réglementaires, des interprétations juridiques, des décisions de justice et des analyses savantes.
Les données sont souvent présentées sous différents formats, tels que des PDF, des feuilles de calcul, des mémos, voire des fichiers vidéo ou audio, ce qui ajoute au défi de les rendre utilisables pour l’IA.
Étant donné que ces sources sont souvent non structurées et en constante évolution, le processus de transformation des données brutes en quelque chose d’utilisable nécessite une attention et des mises à jour permanentes.
Sans un traitement et une curation constants, les modèles d’IA prendront du retard, ce qui rendra leurs résultats moins précis, voire obsolètes. Pour que l’IA reste pertinente et fournisse des informations précises, les données sous-jacentes doivent être fraîches, normalisées et facilement accessibles.
La qualité de votre IA dépend des données que vous lui fournissez
L’IA se nourrit de données diverses et de qualité. Pour analyser avec précision quelque chose d’aussi compliqué que le code fiscal américain ou résumer les principaux problèmes de conformité réglementaire, un modèle d’IA doit s’appuyer sur de nombreuses sources.
Il peut s’agir de documents judiciaires, de codes fiscaux fédéraux et locaux, d’analyses juridiques et d’informations pertinentes. Chacune de ces sources change fréquemment, de nouvelles décisions, interprétations et lois étant régulièrement introduites.
Les données doivent être traitées de manière à les rendre accessibles à l’IA, ce qui implique généralement de normaliser les documents qui se présentent sous différents formats – tels que les PDF, les notes de service ou même les fichiers audio – afin qu’ils puissent être analysés de manière efficace.
Sans un traitement minutieux de ces données, les modèles d’IA risquent de produire des résultats médiocres qui ne reflètent pas les informations les plus récentes ou les plus pertinentes.
La fraîcheur des données est essentielle à la performance de l’IA
La curation des données n’est pas un processus ponctuel. Pour que les modèles d’IA soient fiables, ils doivent être mis à jour en temps réel avec les dernières informations provenant de toutes les sources pertinentes. Les codes et règlements fiscaux, par exemple, peuvent changer du jour au lendemain.
Si un modèle d’IA n’est pas constamment mis à jour avec ces nouvelles informations, ses résultats deviennent obsolètes et potentiellement nuisibles. Un modèle qui était précis il y a quelques mois peut soudainement fournir des conseils ou une analyse incorrects simplement parce qu’il n’a pas été alimenté par les dernières données.
Pour éviter cela, les entreprises doivent investir dans la gestion continue des données, c’est-à-dire rechercher, traiter et intégrer régulièrement de nouvelles données dans l’architecture de l’IA. En faisant preuve de diligence, vous vous assurez que l’IA reste efficace et digne de confiance au fil du temps, en particulier dans des domaines dynamiques comme le droit et la finance.
Les modèles d’IA de niche surpasseront les grands noms – Voici pourquoi
Les grands modèles linguistiques qui visent à tout couvrir sont souvent insuffisants lorsqu’ils sont appliqués à des tâches spécifiques à fort enjeu. Les LLM génériques peuvent exceller dans le traitement d’ensembles de données générales, mais ils n’ont pas la profondeur requise pour traiter des domaines spécialisés tels que l’analyse des précédents juridiques, la conformité réglementaire ou les réglementations fiscales hyperlocales.
Les entreprises qui ont besoin de précision et d’expertise dans ces domaines ne peuvent pas compter sur des solutions toutes faites.
C’est pourquoi de nombreuses entreprises s’orientent vers le développement de modèles d’IA spécifiques à leur secteur d’activité. Gartner prévoit que d’ici 2027, la moitié des modèles d’IA générative utilisés par les entreprises seront adaptés à des secteurs d’activité ou à des fonctions commerciales spécifiques, contre seulement 1 % en 2023.
Cette évolution montre qu’il est de plus en plus admis que les tâches spécialisées exigent des solutions d’IA de niche très élaborées. Les entreprises qui se concentrent sur la création de ces modèles sur mesure auront un avantage concurrentiel sur le marché.
Les déchets entrent et sortent
La qualité des résultats d’un modèle d’IA est directement liée à la qualité des données qu’il traite. Des données inexactes, obsolètes ou incomplètes conduiront inévitablement à des résultats d’IA médiocres. Ce principe, souvent résumé par l’expression« garbage in, garbage out« , est particulièrement vrai dans les secteurs où la précision est importante, comme le droit et la fiscalité.
La qualité des outils d’IA dépend des données sur lesquelles ils sont formés. Lorsque l’on développe l’IA pour des tâches critiques, il est essentiel de s’assurer que les données sont à la fois exactes et représentatives de toutes les informations pertinentes.
Pour former une IA plus intelligente, vous avez besoin de données provenant de partout.
Les modèles d’IA ne peuvent fonctionner correctement sans puiser dans un large éventail de sources. Pour des tâches telles que l’analyse des codes fiscaux ou des précédents juridiques, le modèle doit accéder aux documents judiciaires, aux lois fédérales et locales, aux avis d’experts et même à la couverture médiatique.
Ces sources peuvent se présenter sous des formats aussi variés que des PDF, des feuilles de calcul, des notes de service et des fichiers multimédias. Un modèle d’IA robuste doit être capable de traiter et d’intégrer des données provenant de ces différents formats afin de générer des informations utiles.
Comment préparer les données pour les modèles d’IA
La préparation des données pour l’IA ne se limite pas à leur collecte. Les données doivent être normalisées et organisées dans une structure que l’IA peut facilement assimiler, généralement en transformant un amalgame de formats de données non structurées (documents scannés, notes de service et feuilles de calcul) en un ensemble de données cohérent et utilisable.
Le défi consiste à intégrer ces données et à les mettre à jour en permanence pour tenir compte des nouvelles informations, décisions et réglementations. Les entreprises qui parviendront à gérer ce processus construiront des modèles d’IA fiables, précis et actualisés.
Les deux étapes à suivre pour obtenir des données prêtes pour l’IA
Pour rendre les données utilisables par l’IA, deux étapes clés sont indispensables : l’ancrage et la supervision humaine.
L’ancrage fait référence au processus d’enrichissement d’un grand modèle de langage avec des connaissances spécialisées, spécifiques à un domaine, qui ne font pas partie du modèle de base. Cela implique généralement l’utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG), où l’IA accède à des sources de données externes à la demande.
La deuxième étape fait appel à l’expertise humaine. Si l’IA peut traiter de grandes quantités d’informations, elle a toujours besoin d’experts en la matière pour s’assurer que les résultats du modèle sont exacts et contextuellement pertinents. Les experts fournissent les connaissances spécifiques au domaine nécessaires pour affiner l’IA pour les tâches commerciales complexes, en veillant à ce que le modèle ne manque pas de nuances critiques.
Pourquoi l’IA a encore besoin de l’homme pour atteindre son plein potentiel
L’IA ne peut à elle seule remplacer les experts humains, en particulier dans les secteurs qui exigent des connaissances approfondies et du jugement, comme le droit, la santé ou la finance. Les experts en la matière jouent un rôle irremplaçable en veillant à ce que les modèles d’IA soient alignés sur les besoins professionnels réels.
Si l’IA peut passer au crible des quantités massives de données, ce sont les experts humains qui guident le modèle pour comprendre quelles données sont les plus pertinentes et comment elles doivent être appliquées. La supervision humaine est ce qui fait passer l’IA d’un outil utile à un atout véritablement transformateur pour les entreprises.
Ne vous laissez pas abuser, le véritable pouvoir de l’IA ne fait que commencer
Le succès de modèles d’IA comme ChatGPT à l’examen du barreau a conduit à une vision trop simpliste de l’IA comme un outil tout-puissant pouvant remplacer l’expertise humaine.
Si la capacité de l’IA à exceller dans des environnements structurés est impressionnante, elle n’est que le fondement de ce qu’elle peut accomplir.
La véritable puissance de l’IA réside dans son potentiel futur à gérer des tâches professionnelles non structurées. Cet avenir dépend fortement de la qualité des données sous-jacentes et de l’expertise appliquée à leur conservation et à leur mise à jour.
