{ Tribune Expert } – Agents IA : les grands bénéfices des petits modèles de langage
Il y a quelque temps, le dirigeant de l’une des plus grandes entreprises tech au monde expliquait dans un podcast que les organisations qui utilisent l’intelligence artificielle (IA) pour accroître leur productivité et stimuler l’économie seront les véritables gagnants de cette révolution.
Cette déclaration met en lumière les avancées concrètes observées avec l’IA générative, en particulier avec les petits modèles de langage (SLM) et les agents d’IA. Moins visibles que les grands modèles de langage (LLM) qui équipent sur les ordinateurs portables et les smartphones, les SLM offrent des avantages remarquables et des applications concrètes pour les équipes terrain, notamment dans des secteurs comme celui de la distribution.
Une sélection de SLM dédiés, intégrée à une suite d’agents d’IA, peut être optimisée de manière efficace pour l’automatisation intelligente de tâches spécifiques. Ces capacités d’IA permettent aux équipes terrain de capturer facilement le contexte de leurs workflows, puis de l’intégrer directement dans un terminal mobile doté d’agents d’IA afin d’améliorer la productivité, l’expérience client, et renforcer la visibilité des actifs.
Rendre l’IA réelle
Les SLM sont également idéaux pour des capacités d’IA embarquée (on-device AI). Ils apportent cette technologie directement sur des terminaux mobiles, transportables et autres terminaux aux ressources limitées, permettant ainsi des fonctionnalités telles que les assistants vocaux hors ligne et la traduction en temps réel.
Les agents d’IA basés sur des SLM permettent de mettre en œuvre des applications d’edge computing, en traitant les données au plus près de leur source, ce qui réduit la latence et la consommation de bande passante.
Cette technologie offre des avantages significatifs aux équipes terrain dans la distribution, les entrepôts et la logistique, en améliorant la prise de décision en temps réel et l’efficacité opérationnelle. Voici quelques exemples d’agents IA générés par des SLM :
1. Agent de connaissances : capable d’interagir en langage naturel avec les supports de formation et les procédures opérationnelles standards pour faciliter l’intégration des collaborateurs, et leur fournir l’information dont ils ont besoin dès qu’ils en ont besoin.
2. Agent de vente : aide à répondre aux questions des clients et collaborateurs, interroge en direct les stocks et les prix, et propose des recommandations de vente croisées ou additionnelles.
3. Agent de merchandising : combine reconnaissance d’image embarquée et vision par ordinateur pour automatiser l’analyse de l’état des rayons, identifier les ruptures, erreurs de placement, non-conformités planogramme ou erreurs de prix et de signalétique.
L’IA au bon moment, et sans cloud
Les SLM embarqués présentent des avantages particulièrement intéressants pour les équipes informatiques, innovation et techniques, notamment en matière de confidentialité :
● Confidentialité renforcée : les données de l’utilisateur ne quittent en effet jamais l’appareil, ce qui réduit le risque de violation de données et garantit un meilleur contrôle des informations personnelles.
● Faible latente : le traitement s’effectue localement, sans qu’il soit nécessaire d’interroger un serveur éloigné. Les réponses sont ainsi quasi instantanées, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel, telles que les assistants vocaux ou la traduction.
● Réduction des coûts de bande passante et de cloud : comme les données ne sont plus systématiquement envoyées dans le cloud, le traitement local diminue l’usage des données mobiles et les dépenses liées au calcul des LLM dans le cloud.
● Fonctionnalités hors-ligne : lorsque les LLM sont intégrés aux appareils, l’IA peut continuer à fonctionner sans connexion Internet, ce qui est particulièrement utile dans les zones où la connectivité est limitée ou instable.
L’avenir est aux agents d’IA multimodaux
Le futur de l’IA est intrinsèquement multimodal. Les êtres humains n’expérimentent pas le monde uniquement par le texte ; ils utilisent tous leurs sens. L’IA doit faire de même en s’appuyant sur tous ces « sens » pour réellement comprendre et interagir efficacement avec le monde.
La bonne nouvelle, c’est que les SLM et les agents IA peuvent être multimodaux, comme dans l’exemple de l’agent merchandising évoqué précédemment. Pour exploiter pleinement leur potentiel, notamment lorsqu’ils sont déployés sur des appareils en périphérie, ils doivent justement être multimodaux, et ne pas se limiter au traitement et à la génération de texte. Deux approches principales permettent d’atteindre cet objectif :
● Les SLM multimodaux intégrés sont conçus pour traiter plusieurs modalités directement. Cette approche est la plus efficace, mais elle requiert un travail de conception et d’entraînement particulièrement méticuleux.
● Les systèmes multimodaux modulaires combinent un SLM avec des modèles spécialisés distincts (par exemple un modèle de reconnaissance d’images ou de transcription de la parole en texte). Le SLM joue alors le rôle de coordinateur en traitant le texte et en interagissant avec les autres modèles selon les besoins.
La tendance est aux SLM multimodaux plus intégrés, à mesure que la technologie évolue et que l’entraînement des modèles, même complexes, gagne en efficacité. Toutefois, une approche modulaire reste souvent plus simple et plus rentable à court terme.
L’avenir reposera probablement sur une combinaison des deux approches, en fonction des cas d’usage et des ressources disponibles. Les travaux de R&D actuels permettront de créer des SLM multimodaux intégrés et des agents IA plus efficaces et plus puissants, tout en développant des systèmes modulaires robustes, faciles à personnaliser et à déployer sur une large gamme d’appareils.
L’objectif est de permettre à des systèmes d’IA de comprendre le monde à travers plusieurs prismes, afin d’offrir des interactions plus naturelles, intuitives et efficaces avec les humains et leur environnement. L’IA qui améliore le travail au quotidien sera la véritable gagnante de demain.
*Andrea Mirabile est directeur global de la recherche en intelligence artificielle de Zebra Technologies
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