Comment réaliser sa propre intelligence artificielle ?

Concevoir sa propre intelligence artificielle, pour l'utiliser en entreprise ou pour la mettre à la disposition des clients, représente une opportunité de développement intéressante.

Aujourd'hui, de nombreux outils numériques permettent de créer une IA sans avoir recours à un langage de programmation. Cependant, il est nécessaire de suivre quelques étapes afin de concevoir un modèle d'intelligence artificielle stable, performant et aligné sur les objectifs des utilisateurs.

Plus précisément, concevoir sa propre IA ne signifie pas créer un nouveau langage de programmation, mais plutôt s'appuyer sur un langage existant afin de créer un outil pour un usage spécifique. Ici, l'objectif est de se concentrer sur l'IA pour la compréhension et l'analyse du langage humain, notamment grâce au traitement du langage naturel et grand modèle de langage (LLM) qui permettent, entre autres, de créer des chatbots, de générer du texte, d'effectuer de la reconnaissance visuelle ou encore de réaliser des analyses prédictives ou de sentiments.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Une intelligence artificielle est un ensemble d'algorithmes, entraînés à partir d'une grande quantité de données, ayant pour objectif de simuler la réflexion humaine par le biais de l'apprentissage.

Le fondement de tout système d'intelligence artificielle est la reproduction d'un réseau artificiel de neurones, au sein duquel sont exécutés des algorithmes. Ces algorithmes exécutent des formules dont le rôle est de transformer une donnée entrante (transmise par l'utilisateur humain) en une donnée sortante. Au fur et à mesure de l'entraînement, le modèle d'IA se voit renforcé. Ce dernier est alors capable d'associer des données de plus en plus complexes.

Bon à savoir : pour mieux appréhender le vocabulaire lié à l'IA, HubSpot met à disposition le glossaire IA qui définit les concepts, les termes et les bases de l'intelligence artificielle.

Pourquoi créer sa propre IA ?

1 - Bénéficier d'une solution personnalisée

Créer sa propre intelligence artificielle offre un avantage considérable pour les entreprises. Contrairement aux solutions IA génériques, les entreprises peuvent mettre en place des processus plus adaptés et personnalisés. De cette manière, elles bénéficient de fonctionnalités IA adaptées aux besoins des clients, mais aussi des objectifs de l'entreprise et des exigences métiers.

2 - Augmenter la productivité

L'IA est un véritable catalyseur de performance pour les secteurs qui l'intègrent pleinement, notamment grâce à l'automatisation de tâches répétitives. Selon le baromètre mondial de l'emploi en IA 2024 publié par le cabinet d'audit PwC, la productivité au travail dans les secteurs exposés à l'IA est près de 5 fois supérieure à celle des secteurs utilisant moins l'intelligence artificielle. Avec la démocratisation de l'IA, les salariés peuvent se consacrer davantage à des missions créatives et à forte valeur ajoutée, ce qui, par extension, permet d'améliorer leur niveau de satisfaction et de fidélité au travail.

3 - Renforcer la capacité d'innovation

Développer sa propre intelligence artificielle est une manière de renforcer la position de leader d'une entreprise sur un marché. En maîtrisant les technologies d'IA, les entreprises deviennent plus flexibles et capables de s'adapter rapidement aux évolutions du secteur afin d'accentuer les facteurs de différenciation et de proposer des offres sur mesure.

Comment créer une intelligence artificielle sans code ?

Pour concevoir une intelligence artificielle, il n'est pas nécessaire d'utiliser un quelconque langage de programmation. Qu'il s'agisse de reconnaissance visuelle, vocale ou encore de création automatisée de contenu, il est possible d'avoir recours à des outils no code pour développer son propre modèle d'IA.

Ces outils permettent de développer une IA sans avoir à écrire une seule ligne de code. Généralement, ils disposent d'interfaces visuelles intuitives et simples d'utilisation afin d'ajouter, de supprimer ou de modifier facilement l'emplacement des formules et des commandes. De plus, les outils no code facilitent la connexion entre les différents outils d'entreprise, par exemple avec des API afin de créer des solutions performantes et intégrées.

6 outils pour créer une IA sans code

1 - Google Teachable Machine

Sortie en 2017, Google Teachable Machine est une plateforme gratuite permettant de créer et d'entraîner facilement des modèles d'IA sans aucune connaissance en programmation.

Pour ce faire, l'outil collecte et catégorise des données (images, sons, vidéos) sur lesquelles il peut s'entraîner. Ensuite, il est possible de tester le modèle pour vérifier s'il est capable de réaliser les bonnes manipulations, puis d'exporter les projets sur l'interface choisie (application, site web).

L'avis de HubSpot sur Google Teachable Machine

Bien qu'il s'agisse d'un outil très intéressant, ses fonctionnalités restent limitées. Il peut néanmoins servir d'un bon point de départ pour commencer un premier projet IA, en particulier, des modèles de classification d'images, de fichiers audios ou vidéos.

2 - Microsoft Lobe

Développé par Microsoft, Lobe est un outil gratuit permettant d'importer et d'étiqueter facilement des images pour entraîner des modèles d'IA, en utilisant le drag and drop. À ce jour, l'outil permet uniquement de classifier des images. La plateforme a annoncé que des fonctionnalités de détection d'images et d'étiquetage de données textuelles allaient être proposées très prochainement.

L'avis de HubSpot sur Microsoft Lobe

Microsoft Lobe est un outil accessible et facile à prendre en main, qui prend en charge différents formats d'exportation d'images comme le CoreML ou le Tensor Flow, mais aussi l'utilisation d'API locale. À l'instar de Google Teachable Machine, Lobe est un outil utile pour les projets IA les plus simples.

3 - Obviously.ai

Obviously.ai est un outil conçu pour rationaliser la création de modèles d'IA pour l'analyse prédictive. Ici, il s'agit de prévoir le taux de conversion, d'attrition ou encore de vente pour assurer une prise de décision stratégique. Selon le niveau d'abonnement choisi, les utilisateurs ont accès à davantage de fonctionnalités liées à l'IA générative comme la personnalisation et l'entraînement de grands modèles de langage (LLM).

Concernant la tarification, pour bénéficier d'un accès complet à l'outil no code, il convient de demander une démonstration.

L'avis de HubSpot sur Obviously.ai

En plus du large éventail de jeux de données offert par Obviously.ai, la solution facilite l'intégration dans des systèmes externes, comme HubSpot ou Zapier. De cette manière, les entreprises parviennent à mieux gérer les pipelines de données déjà existants.

4 - Neuton

Neuton est une plateforme TinyML sans code qui permet à chacun de concevoir et de déployer de petits modèles d'intelligence artificielle. Les modèles proposés par Neuton sont 10 fois plus petits que les algorithmes existants, tout en restant optimisés et précis. La plateforme fournit des modèles d'IA pour divers cas d'utilisation comme la reconnaissance gestuelle, l'analyse de l'activité humaine ou encore la maintenance prédictive.

L'outil est disponible gratuitement. Toutefois, pour disposer de la version d'entreprise, il convient de contacter le service commercial de Neuton.

L'avis de HubSpot sur Neuton

Neuton veut révolutionner le processus de création de modèles d'IA, en permettant aux entreprises de se pencher sur l'optimisation de leurs locaux et aménagements. Pour ce faire, les utilisateurs peuvent intégrer ces modèles d'IA dans des microcontrôleurs ou capteurs.

5 - Vertex AI

Depuis septembre 2024, les fonctionnalités de Google AutoML sont déplacées petit à petit vers la nouvelle plateforme de Google, Vertex AI, qui intègre les modèles Gemini les plus récents. Une des fonctionnalités phares de cet outil est l'agent builder, qui permet de concevoir, entraîner et déployer des agents d'IA conversationnelle, sans code, dans une application mobile ou un site web.

Le plan tarifaire de Vertex AI dépend de plusieurs critères comme la complexité du modèle d'IA, le volume et la nature des données traitées ou encore la configuration de la mise en cache. Il est donc conseillé de consulter la documentation liée à la tarification de Vertex AI.

L'avis de HubSpot sur Vertex AI

Conçue pour les entreprises, Vertex AI accélère la mise en production de solutions d'intelligence artificielle personnalisées. Bien que l'outil offre une gestion simplifiée des modèles, un processus d'intégration simple et des fonctionnalités prédictives, sa structure tarifaire en fait un investissement conséquent pour les entreprises souhaitant créer leur propre modèle d'IA.

6 - Apple CreateML

Développé par Apple, CreateML est une plateforme spécialisée dans la création et l'entraînement de modèles d'IA sur macOS et iOS. Apple CreateML permet, entre autres, d'entraîner plusieurs modèles d'IA sur différentes bases de données et d'avoir un contrôle total sur le processus d'apprentissage.

Pour bénéficier de toutes les fonctionnalités de CreateML, s'abonner au Apple Developer Program est un prérequis. Le programme coûte 99 USD par membre et par an.

L'avis de HubSpot sur Apple CreateML

Apple CreateML offre une approche complète low-code/no-code. Les utilisateurs bénéficient d'un large panel de modèles d'intelligence artificielle faits pour la classification et l'étiquetage d'images, de sons, de textes, de vidéos, mais aussi pour le tracking spatial ou de mouvement.

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Quelles sont les étapes de création d'une IA ?

1 - Définir les objectifs du projet

La création d'une intelligence artificielle doit s'ancrer dans un projet global, lui-même porté par un besoin. Si l'entreprise qui souhaite concevoir l'IA estime cet outil comme un besoin, il faut alors commencer par définir ce à quoi le programme va servir. Plus précisément, il convient de se demander : « Quels problèmes l'IA doit-elle régler ? », « Comment utiliser l'intelligence artificielle ? » ou encore « Parmi ces problèmes, lesquels peuvent être résolus par un humain ? ». En somme, cette première phase consiste en une analyse rigoureuse du besoin afin de trouver le modèle d'IA le plus en mesure d'y répondre.

2 - Choisir le bon modèle d'IA

Comme expliqué précédemment, à moins de créer sa propre IA en s'appuyant sur des compétences de codage, il est courant d'avoir recours à un modèle d'IA préétabli. Ces différents modèles remplissent des objectifs divers et sont inclus dans la plupart des outils de programmation d'IA no code. Pour trouver le modèle d'IA le plus adapté aux objectifs fixés, il faut commencer par prendre en compte la nature du projet, du problème à régler ainsi que des besoins de l'entreprise identifiés en amont.

Par exemple, pour créer son propre agent conversationnel IA, une entreprise a besoin d'utiliser un grand modèle de langage (LLM) spécialisé dans la compréhension et la génération de texte. Elle personnalise ensuite son chatbot, qu'il s'agisse d'un chatbot pour la vente, le service client ou encore la génération de leads.

3 - Concevoir le jeu de données

L'objectif de cette troisième étape est d'anticiper le plus de jeux de données possible, c'est-à-dire penser à toutes les combinaisons possibles entre les donnée, que l'IA doit reconnaître ou associer. Pour cela, il est nécessaire de réunir un grand nombre de données entrantes (généralement plusieurs milliers, voire des centaines de milliers). Parmi ces données, une partie va servir à la phase d'apprentissage de l'IA, tandis qu'une autre partie va être utilisée pour tester l'IA.

Par exemple, dans le cadre de la création d'un chatbot, il est nécessaire de réunir un maximum d'informations et de données comme des conversations clients, des FAQ, des requêtes clients typiques ou encore du jargon spécifique au secteur d'activité. Il faut savoir que choisir un LLM pré-entraîné assure au chatbot une base de connaissances solide.

4 - Apprendre à l'IA

Une intelligence artificielle devient plus performante à mesure qu'elle apprend. Cet apprentissage passe nécessairement par la transmission de très nombreuses données entrantes.

Après la conception du jeu de données à utiliser, il faut orienter l'apprentissage vers ce à quoi l'IA va servir. Par conséquent, à partir de ce même jeu de données, l'utilisateur indique à l'IA ce qu'elle doit rechercher et ce qu'elle doit les retranscrire pour s'adapter à la communication humaine.

5 - Laisser le programme s'entraîner

Ici, il s'agit d'entraîner l'IA sur les types d'informations qu'elle doit rechercher et leurs sources. Contrairement à la phase précédente où un opérateur humain indique à l'IA comment agir, cette étape d'entraînement est gérée par la machine seule. Néanmoins, elle demande une puissance de calcul considérable.

Pour bien entraîner l'IA, il faut lui laisser du temps pour intégrer l'ensemble des données et externaliser les entraînements dans un Cloud spécifique pour ne pas ralentir les autres processus en cours.

Pour revenir à l'exemple de l'entraînement d'un chatbot IA, il peut être judicieux d'affiner le LLM avec des techniques de fine-tuning. Cette approche permet de spécialiser un modèle pré-entraîné sur une tâche particulière.

6 - Réaliser des tests

La phase de test consiste à évaluer la pertinence de l'IA dans un environnement réel. Pour tester le niveau de performance de l'IA vis-à-vis du besoin identifié en début de processus, il est conseillé d'utiliser le groupement de données mis de côté lors de la phase de conception du jeu de données.

Si le test de l'IA n'est pas concluant, il faut réévaluer les données entrantes et relancer la phase d'apprentissage pour maximiser les capacités de compréhension de l'IA.

Pour un chatbot, la phase de test peut consister en une simulation de conversations complexes, en posant des questions variées et techniques. Ensuite, pour évaluer la performance, il est possible de mesurer le taux de réussite, le temps de réponse, la pertinence des réponses ou encore la capacité à comprendre les nuances.

7 - Déployer l'IA

Une fois la phase de test réussie, l'exploitation de l'intelligence artificielle peut débuter. Cela implique d'assurer une transition en douceur vers l'IA. Entre autres, il est nécessaire :

• D'intégrer l'intelligence artificielle aux systèmes existants. Par exemple pour un chatbot, il faut s'assurer que l'intégration au CRM et au site web est fonctionnelle pour optimiser la collecte de données.
• De suivre régulièrement les performances de l'IA dans le cadre d'un processus d'amélioration continue. Par exemple, après le déploiement d'un chatbot, il est conseillé de recueillir les commentaires et avis clients pour les intégrer dans les prochaines séances de fine-tuning.
  
  

4 exemples d'IA créées par les marques

1 - Breeze par HubSpot

Breeze est une solution d'intelligence artificielle développée et présentée lors de la conférence Inbound 2024 par HubSpot. Breeze se distingue par ses nombreux outils d'IA avancés, faciles à prendre en main, conçus pour unifier l'ensemble des données et stimuler la productivité des équipes marketing, sales et de service client.

La solution comprend :

• Breeze Copilot : un assistant virtuel utilisant l'IA générative et les données du CRM pour offrir des insights et recommandations personnalisés, résumer des tickets, réaliser des reportings détaillés, optimiser des initiatives marketing ou encore gérer des pipelines de vente.
   
• Breeze Agents : des agents IA servant à automatiser les processus marketing, sales et de service client en fonction des spécificités de l'entreprise. Quatre agents IA sont actuellement disponibles, ils bénéficient de plusieurs fonctionnalités, notamment :
  • Breeze pour le contenu (création de contenu personnalisé selon l'image et le ton de la marque),
  • Breeze pour les réseaux sociaux (génération de posts optimisés et planification de contenu),
  • Breeze pour le service client (gestion des requêtes clients, analyses et recommandations),
  • Breeze pour la prospection (identification des prospects et des signaux d'intention, automatisation et personnalisation des communications par email).
     
• Breeze Intelligence : qui utilise le LLM pour unifier, enrichir et mettre à jour les données clients en temps réel. Breeze intelligence vise à optimiser et développer la customer intelligence au sein des entreprises.
   
• Plus de 80 fonctionnalités : alimentées par l'intelligence artificielle, sont intégrées dans la plateforme client HubSpot.

2 - L'IA anti-greenwashing par Publicis

Acteur français dans le secteur du marketing et de la communication digitale, le groupe Publicis a annoncé la première version de son IA anti-greenwashing en mai 2024 dans le cadre de son programme « No impact to Big Impact ».

Pour y parvenir, Publicis a développé une IA entraînée sur les neuf règles de la recommandation Développement Durable de l'ARPP afin d'identifier les actions de communication considérées comme du greenwashing. La prochaine version de l'IA doit également intégrer la directive européenne Green Claims et les packagings aux analyses anti-greenwashing.

3 - Rufus par Amazon

Amazon a récemment dévoilé son nouvel assistant d'achat alimenté par l'IA, Rufus. Ce modèle d'IA est formé sur l'ensemble du catalogue Amazon. Ainsi, l'entreprise souhaite déployer un outil qui permet d'améliorer l'expérience d'achat en ligne de leurs clients.

Pour y parvenir, cet assistant virtuel peut répondre pertinemment aux questions les plus complexes, proposer des recommandations personnalisées et réaliser des comparaisons de produits pour accompagner et guider les utilisateurs vers des offres adaptées à leurs besoins et exigences.

4 - Grok-2 par xAI

Grok-2 est un modèle d'intelligence artificielle générative développé par l'entreprise xAI, accessible aux utilisateurs payants du réseau social X. En plus de la génération de texte, l'une des fonctionnalités phares de Grok-2 est sa capacité à générer des images très réalistes, sans garde-fou. Cet aspect rend l'utilisation de Grok-2, pour une entreprise, peu conseillée.

xAI indique vouloir intégrer tout un panel de fonctionnalités telles que la recherche améliorée ou l'obtention d'analyses plus approfondies sur les informations communiquées dans X.

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