La puissance de l'intelligence artificielle générative pour les gouvernements et le secteur public

Dans son état actuel, l'intelligence artificielle générative peut produire une quantité impressionnante de contenus, de conversations et d'images, pour ne citer que quelques exemples. Cependant, la pertinence de ces résultats correspond à celle des données grâce auxquelles l'outil a été entraîné. Lorsque des ensembles de données (ressemblant aux connaissances contenues dans les grands modèles de langage) sont entraînés à l'aide de données publiques disponibles en ligne, les réponses générées ont une portée limitée. L'intelligence artificielle générative fondée sur les données publiques est souvent sujette aux hallucinations. Ce mot désigne des informations inexactes présentées comme si elles étaient exactes.

En revanche, lorsque l'intelligence artificielle générative est basée sur des données internes d'une agence, elle peut accélérer de manière significative l'obtention de résultats relatifs aux missions menées, améliorer les services fournis au grand public, mais aussi renforcer la mise en relation des spécialistes de l'information à l'échelle gouvernementale, notamment les analystes et les professionnels de la cybersécurité, avec les données appropriées au moment opportun. Pourquoi ? Parce que les données institutionnelles s'inscrivent dans un contexte essentiel.

L'association de l'intelligence artificielle générative avec des données institutionnelles privées a un effet multiplicateur. La solution naïve consisterait à intégrer des données directement dans les modèles. Toutefois, la complexité et les coûts de l'entraînement ou du réglage des modèles d'intelligence artificielle générative, multipliés par le nombre de domaines et de points d'interaction au sein des gouvernements, deviennent intenables. En revanche, les mêmes questions posées aux grands modèles de langage peuvent être présentées en premier aux fonctionnalités de recherche fondées sur l'intelligence artificielle d'Elastic, qui permettent de trouver la réponse basée sur les faits la plus pertinente à l'aide de vos données internes.

Ce contexte spécifique au domaine, qui est associé à vos données lorsque vous les intégrez à l'intelligence artificielle générative, peut rendre les informations de sortie plus précises, pertinentes et exploitables dans le cadre de votre mission. Lorsque vous souhaitez utiliser vos propres données, il est préalablement requis qu'elles soient stockées dans une plateforme unifiée dédiée où elles sont centralisées et accessibles, mais aussi peuvent faire l'objet de recherches.

Pour le secteur public en particulier, vos données hautement sensibles ne doivent pas être mélangées aux solutions grand public d'intelligence artificielle générative ni à tout système dans lequel vous n'avez aucun contrôle sur vos informations. Le modèle utilise toute requête de recherche envoyée à un produit d'intelligence artificielle générative grand public (comme ChatGPT) : vos données ne sont donc plus des informations internes. Même si votre entreprise n'utilise pas officiellement l'intelligence artificielle générative dans le cadre de votre suite technologique, il est relativement probable que votre personnel l'utilisera quand même.

Assurez-vous que vos données internes restent entre de bonnes mains en intégrant de manière stratégique l'intelligence artificielle générative à vos informations propriétaires afin que votre équipe informatique puisse en garder le contrôle et en tirer des informations exploitables. Il peut aussi arriver que des membres de votre personnel saisissent intentionnellement vos données sensibles dans un service public d'intelligence artificielle générative (ChatGPT, par exemple) où vous ne pouvez pas en garantir la sécurité. Dans l'idéal, vous devriez intégrer vos données propriétaires à une plateforme spécialement conçue pour gérer les informations sensibles dans laquelle vous maîtrisez entièrement vos informations et avez mis en place un contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC). Ce point est abordé plus en détail dans la suite de cet article.

Les données sont l'une des ressources les plus stratégiques que les entreprises du secteur public possèdent aujourd'hui. Lorsque vos données sont unifiées et stockées sur une seule et même plateforme (où elles peuvent être exploitées par la technologie de recherche et l'intelligence artificielle générative), les implications dans le monde réel peuvent être d'une portée considérable et apporter des avantages, notamment les suivants.

Imaginons qu'une personne souhaite bénéficier d'un logement social. Le processus de candidature se décompose en différentes étapes et implique de remplir plusieurs formulaires, selon l'emplacement concerné et les besoins de la personne. Renseigner des informations génériques sur une page web serait complexe et ne correspondrait probablement pas à la situation unique de la personne concernée. En revanche, lorsque les agences intègrent leurs propres données à l'intelligence artificielle générative, une personne pourrait trouver des informations et instructions adaptées à sa situation. Ces informations hautement pertinentes peuvent réduire la complexité qui empêche souvent les personnes d'accéder à des services essentiels.

Autre exemple, vous devez remplir des fonctions de juré et souhaitez savoir comment cela se déroule. Où devez-vous vous rendre ? Comment de temps devrez-vous remplir ces fonctions ? Avez-vous été choisi comme juré ? Le juge autorise-t-il l'utilisation de téléphones portables dans la salle d'audience ? En exploitant vos données, l'intelligence artificielle générative peut rationaliser et personnaliser ces informations complexes, en améliorant éventuellement l'expérience pour le grand public, mais aussi en nouant des relations de confiance avec les responsables et les services gouvernementaux.

Pour la communauté du renseignement et pour les forces de l'ordre, il est crucial de pouvoir bénéficier d'un accès démocratisé aux données adéquates en temps réel. Cela est particulièrement vrai quand plusieurs entreprises collaborent sur un projet, car elles possèdent des bases de données distinctes aux formats variés. La capacité à trouver des réponses dans différents types et sources de données à l'aide d'une seule requête d'intelligence artificielle générative peut augmenter la rapidité d'obtention des résultats et leur précision, réduire les tâches manuelles et chronophages, mais aussi garantir que toutes les personnes concernées utilisent le même ensemble de données exactes.

Lorsque vous intégrez à une solution d'intelligence artificielle générative un contexte spécifique au domaine, vous permettez à vos équipes internes de trouver rapidement les informations dont elles ont besoin pour faire leur travail. Une rapide requête menée dans plusieurs formats et ensembles de données peut aider à obtenir en temps réel des informations hautement pertinentes, ce qui évite de devoir passer au peigne fin des documents ou des bases de données cloisonnées, une tâche longue et assommante. Dans la plupart des cas, les informations que vos équipes recherchent ne se trouveront pas en ligne ni dans des ensembles d'entraînement des modèles d'intelligence artificielle. Par conséquent, il est important de mettre à disposition un outil propulsé par l'intelligence artificielle générative qui permet de trouver rapidement des informations propriétaires afin que votre personnel n'utilise pas une solution publique susceptible de compromettre la sécurité de vos données.

Lorsque les membres du personnel passent moins de temps à effectuer des recherches infructueuses et des corrélations manuelles de données, vous éliminez une source de tension supplémentaire dans leur quotidien, ce qui optimise leur implication et leur satisfaction quant à leur travail, même si vous disposez de ressources limitées.

Lorsque vous envisagez d'intégrer les données de votre agence à une solution d'intelligence artificielle générative, la plateforme Elasticsearch peut être un outil performant. Elle vous permet d'ingérer tous les types de données, de les stocker d'une manière économique, d'y accéder indépendamment de leur emplacement et de les intégrer à des modèles de transformateur d'intelligence artificielle générative.
Pendant plus d'une décennie, Elastic s'est efforcée de démocratiser la recherche. Dans ce but, nous avons investi dans l'intelligence artificielle et le Machine Learning pendant très longtemps. Grâce à ce travail, nous venons de lancer Elasticsearch Relevance Engine (ESRE) pour aider notre clientèle à trouver les réponses à ses questions grâce à l'intelligence artificielle et au Machine Learning dans la plateforme Elasticsearch.

ESRE associe le meilleur de l'intelligence artificielle à la recherche textuelle d'Elastic, ce qui permet d'intégrer de grands modèles de langage. Cette suite est accessible à l'aide d'une API simple et unifiée à laquelle la communauté Elastic fait déjà confiance. Les développeurs peuvent commencer à l'utiliser immédiatement pour améliorer la pertinence de la recherche.

En d'autres termes, vous pouvez désormais mettre en relation votre modèle d'intelligence artificielle générative ou un modèle tiers directement avec les données que vous stockez dans la plateforme Elasticsearch. Ainsi, vous êtes en mesure de tirer parti de la puissance de l'intelligence artificielle générative à l'aide de données spécifiques à un domaine afin de fournir des réponses exactes, pertinentes, exploitables et sécurisées.

Pour en savoir plus sur ESRE, lisez l'article consacré à son lancement.

1. Accès démocratisé et stockage unifié des données. Vous pouvez stocker à un prix abordable l'ensemble de vos données dans la plateforme Elasticsearch afin de garantir un accès démocratisé, la capacité de recherche et des informations exploitables. Une fois vos données intégrées à la plateforme, vous pouvez les utiliser pour des cas d'utilisation supplémentaires, comme la recherche des menaces et le monitoring d'infrastructure.

2. Capacité à trouver des réponses essentielles qui sont :

• Exactes. Les réponses que vous obtenez de l'intelligence artificielle générative et de vos propres données sont fondées sur des faits pertinents pour votre mission, et pas sur des hallucinations.
• Pertinentes. En utilisant des données propriétaires dans Elasticsearch, vous évitez de devoir réentraîner de façon répétitive des grands modèles de langage à l'aide de vos données internes, ce qui vous permet de gagner du temps, de réaliser des économies en matière d'entraînement et de vous assurer que vos informations sont toujours actualisées.
• Exploitables. La plateforme Elasticsearch démocratise l'accès aux données et aux informations exploitables, ce qui permet aux équipes de collaborer et de prendre des décisions en temps réel, indépendamment de leur emplacement.
• Sécurisées. L'ensemble des membres du personnel ne devrait pas avoir accès à tous les documents. En outre, certaines données doivent être conservées à des emplacements précis à des fins de souveraineté des informations. Grâce à Elasticsearch, vous pouvez limiter l'accès aux données à des fonctions spécifiques au sein de votre entreprise tout en restant en mesure de mener des recherches dans l'ensemble de votre datastore.

3. Implémentation rentable. Grâce à ces décennies d'optimisations des technologies de récupération des informations, Elasticsearch présente les connaissances dans les interactions avec l'intelligence artificielle générative d'une manière infiniment plus efficace pour le processeur que si ces informations provenaient de grands modèles de langage entraînés ou réglés. Selon certaines estimations, la récupération sémantique est cinq fois plus efficace que la simple utilisation de ChatGPT 3.5 ou 250 fois plus efficace que les coûts de processeur de GPT-4.

La valeur que l'intelligence artificielle générative peut apporter à votre entreprise dépend de vos données, mais aussi de leur caractère unifié et de leur accessibilité. Si vos informations sont dispersées dans plusieurs outils et au sein de diverses équipes, vous ne disposez peut-être pas du contexte et du contenu dont vous avez besoin pour que l'intelligence artificielle générative soit hautement pertinente pour les objectifs de votre mission. La plateforme Elasticsearch constitue un seul datastore pour l'ensemble des données de votre agence ainsi qu'un point de départ centralisé pour la collaboration, les informations exploitables tirées de l'intelligence artificielle et l'automatisation.

• Pour en savoir plus sur Elasticsearch et l'intelligence artificielle générative, lisez cet article .
• Découvrez un point de vue technique sur la méthode d'implémentation d'Elasticsearch et de l'intelligence artificielle pour des cas d'utilisation axés sur la protection de la vie privée.
• Contactez une personne spécialiste du secteur public et d'Elasticsearch afin de discuter de la valeur que l'intelligence artificielle peut apporter à la mission de votre agence.

Dans cet article, nous sommes susceptibles d'avoir utilisé ou mentionné des outils d'intelligence artificielle générative tiers appartenant à leurs propriétaires respectifs qui en assurent aussi le fonctionnement. Elastic n'a aucun contrôle sur les outils tiers et n'est en aucun cas responsable de leur contenu, de leur fonctionnement, de leur utilisation, ni de toute perte ou de tout dommage susceptible de survenir à cause de l'utilisation de tels outils. Lorsque vous utilisez des outils d'intelligence artificielle avec des informations personnelles, sensibles ou confidentielles, veuillez faire preuve de prudence. Toute donnée que vous saisissez dans ces solutions peut être utilisée pour l'entraînement de l'intelligence artificielle ou à d'autres fins. Vous n'avez aucune garantie que la sécurisation ou la confidentialité des informations renseignées sera assurée. Vous devriez vous familiariser avec les pratiques en matière de protection des données personnelles et les conditions d'utilisation de tout outil d'intelligence artificielle générative avant de l'utiliser.

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