Questions fréquentes
Réponses aux questions les plus courantes sur le conseil en IA, la sécurité des données, le choix de modèles, les solutions d'IA sur mesure et la formation. Si vous ne trouvez pas ce que vous cherchez, écrivez-nous.
Général
Qui est Huaris AI ?
Huaris AI est la marque de conseil en IA de Huaris Technology. Nous sommes un cabinet de conseil indépendant des fournisseurs qui propose aux organisations stratégie IA, choix de modèles, solutions d'IA sur mesure, sécurité et conformité, et formation des équipes.
Avec quels fournisseurs d'IA Huaris AI travaille-t-elle ?
Nous ne sommes liés à aucun fournisseur. Selon les besoins, nous recommandons des modèles cloud comme ceux d'OpenAI, de Google (Gemini) et d'Anthropic (Claude), ou des modèles à poids ouverts comme Meta Llama et Mistral. Nous ne prétendons pas être un partenaire officiel de ces entreprises.
Puis-je acheter les services séparément ?
Oui. Les cinq services peuvent être choisis seuls ou combinés ; par exemple une mission de stratégie suivie d'une solution d'IA sur mesure et d'une formation des équipes. Nous définissons le périmètre lors de l'entretien de découverte.
Comment commencer ?
Écrivez à [email protected] pour demander un entretien de découverte gratuit. Lors de l'entretien, nous écoutons vos processus et vos objectifs et évaluons ensemble où l'IA peut apporter de la valeur.
Quelle est la relation entre Huaris AI et Huaris Technology ?
Huaris AI est la marque de conseil en IA du groupe Huaris Technology. Vous pouvez en savoir plus sur la société mère sur huaristech.com.
Sécurité des données et KVKK
Que se passe-t-il si des données d'entreprise sont envoyées à des outils comme ChatGPT ?
Cela dépend du fournisseur et de l'offre. Pour les offres individuelles, l'utilisation des contenus pour améliorer le produit dépend des paramètres et des conditions du fournisseur. Pour les offres entreprise et API, les fournisseurs indiquent généralement que les données ne sont pas utilisées par défaut pour l'entraînement des modèles.
Nous vérifions avec vous les conditions actuelles de chaque fournisseur au moment du contrat.
À quoi faut-il faire attention au regard de la KVKK lors de l'utilisation de grands modèles de langage ?
Si des données personnelles sont traitées, des sujets tels que l'obligation d'information, la base juridique, la minimisation des données, les contrats de sous-traitance et les transferts transfrontaliers entrent en jeu. Lorsque c'est possible, on privilégie des architectures qui n'envoient jamais de données personnelles au modèle.
Ceci est un aperçu général et ne remplace pas un conseil juridique.
Huaris AI délivre-t-elle un certificat de conformité juridique ?
Non. Nous concevons l'architecture technique et la documentation en tenant compte des exigences réglementaires ; l'appréciation juridique et toute décision formelle de conformité relèvent de vos conseillers juridiques.
Un modèle on-premise sera-t-il aussi bon qu'une API cloud ?
La qualité dépend du modèle et de la tâche. Les modèles à poids ouverts peuvent suffire pour de nombreuses tâches d'entreprise, mais peuvent différer des modèles cloud les plus avancés. Nous décidons à partir d'une évaluation sur vos propres données.
Service associé : Développement produit, sécurité et conformité
Choix de modèles et technologie
Faut-il choisir une API cloud ou un modèle on-premise ?
La sensibilité des données, les exigences réglementaires, le budget, la qualité attendue et la capacité d'exploitation déterminent le choix. Lorsque les données ne doivent pas quitter votre organisation, un modèle à poids ouverts on-premise est généralement retenu ; sinon, une API Enterprise est en général plus pratique.
Pourquoi un conseil indépendant des fournisseurs ?
Nos recommandations sont indépendantes de tout fournisseur et reposent uniquement sur vos besoins. Les modèles évoluent vite ; ce qui convient le mieux aujourd'hui peut changer demain. C'est pourquoi nous recommandons une architecture dont les composants peuvent être remplacés au besoin.
Faut-il utiliser un modèle ou plusieurs ?
Pour certaines tâches, un seul modèle suffit. Si les tâches ont des exigences de qualité et de coût différentes, utiliser plusieurs modèles ensemble peut être plus efficace. Nous décidons à partir des résultats de l'évaluation.
Service associé : Choix de modèles et conseil indépendant des fournisseurs
IA sur mesure et RAG
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) signifie que le modèle commence par récupérer des passages pertinents dans vos propres documents et fonde sa réponse sur eux. Les réponses peuvent citer leurs sources et le risque d'hallucination est réduit, mais pas éliminé ; c'est pourquoi nous réalisons des tests d'évaluation.
Le temps de mise en place dépend du volume de données et du périmètre d'intégration ; nous le précisons lors de l'entretien de découverte.
Le RAG empêche-t-il complètement les hallucinations ?
Non. Fonder les réponses sur vos sources réduit le risque d'hallucination sans l'éliminer. C'est pourquoi nous mettons en place la citation des sources, un comportement par lequel l'assistant dit quand il ne sait pas, et des tests d'évaluation réguliers.
Nos données vont-elles vers le modèle et à l'extérieur ?
Cela dépend de l'architecture. Avec une API Enterprise, seuls les passages de documents pertinents pour une question peuvent être envoyés au modèle ; si les exigences de confidentialité sont élevées, le modèle peut fonctionner au sein de votre organisation (on-premise). Dans tous les cas, nous documentons le flux de données.
Service associé : Solutions d'IA sur mesure
Stratégie et cadrage
Quand un cadrage est-il pertinent ?
Il est pertinent avant de lancer un investissement IA, ou lorsque des expérimentations précédentes n'ont pas abouti. L'objectif est de partir des problèmes métier plutôt que de la technologie et de trouver les quelques domaines à plus forte valeur. La durée et le périmètre dépendent de la taille de l'organisation ; nous les précisons lors du premier entretien.
Comment l'analyse du ROI est-elle calculée ?
Nous calculons des éléments tels que le temps de travail économisé, le coût des erreurs et des reprises, ainsi que les coûts de développement et d'exploitation, à partir de vos propres données et d'hypothèses écrites explicitement. Nous montrons aussi comment le résultat évolue lorsque les hypothèses changent.
Service associé : Stratégie IA et cadrage
Formation des équipes
Quels outils la formation couvre-t-elle ?
Elle est adaptée aux outils que vous utilisez ou prévoyez d'utiliser, par exemple Copilot, ChatGPT ou des assistants sur mesure. Nous enseignons aussi des principes de rédaction de prompts indépendants des outils.
Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts ?
C'est un ensemble de modèles de prompts éprouvés et réutilisables pour les tâches qu'un département effectue souvent, afin que chacun parte de points de départ cohérents plutôt que de zéro.
Service associé : Formation des équipes et prompt engineering
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