Modèles de fondation

Qu’est-ce qu’un modèle de fondation ?

Les modèles de fondations sont des modèles d’IA puissants — tels que les grands modèles de langage (LLM) ou les modèles multimodaux — entraînés sur des jeux de données dont la quantité et la diversité sont particulièrement importantes et conçus pour accomplir un grand nombre de fonctions. Contrairement aux modèles d’IA traditionnels conçus pour des cas d’usage uniques, les modèles de fondation peuvent être adaptés pour différentes applications telles que le support client, l’analyse prédictive ou la génération de contenu créatif.

GPT, Claude et Gemini sont des exemples notables de modèles de fondation. Ces modèles sous-tendent l’écosystème moderne de l’IA et servent de bases aux applications spécialisées qui s’appuient sur eux.

Dans les contextes réglementaires tels que le Règlement européen sur l’IA, ils relèvent de la catégorie des modèles d’IA à usage général. Il est essentiel que les technologies exigent transparence, responsabilité et gouvernance pour garantir un déploiement responsable et éthique.

Pourquoi les modèles de fondation sont importants

Les modèles de fondation ont transformé la manière dont les organisations développent et utilisent l’IA en fournissant des outils souples et évolutifs qui accélèrent l’innovation et l’efficacité. Ils permettent de développer rapidement des capacités avancées sans avoir à repartir de zéro.

Cependant, leur complexité et leur large faisceau d’applications introduisent des challenges en termes de gouvernance liés à l’explicabilité, aux biais et à la provenance des données. Les organisations et les régulateurs adoptent de plus en plus de cadres de référence autour de la gouvernance et de l’éthique de l’IA pour garantir que ces systèmes sont développés et déployés de manière responsable.

Intégrer la gouvernance dans l’utilisation des modèles de fondation aide à trouver un équilibre entre innovation et responsabilité, conformité et confiance du public.

Comment les modèles de fondation sont utilisés dans la pratique

• Utilisation pour alimenter l’IA conversationnelle, comme les chatbots et les assistants numériques, qui gèrent le support client, les services d’assistance internes et les requêtes des employés à grande échelle.
  
• Adaptation pour générer du texte, du code, des images et d’autres contenus, aidant les équipes marketing, produit et ingénierie à travailler plus rapidement sans avoir à construire de nouveaux modèles à partir de zéro.
  
• Application par les équipes de données et d’analyse pour traiter de grands volumes de données non structurées, permettant l’automatisation, la détection de schémas et des insights plus rapides.
  
• Exploitation pour soutenir les recommandations personnalisées et l’analyse prédictive, améliorant les expériences des utilisateurs sur tous les produits et tous les services numériques.
  
• Évaluation par les équipes de risque, juridique et de conformité de la façon dont les modèles de fondation se comportent réellement, notamment en termes d’équité, d’explicabilité et d’alignement avec les exigences de gouvernance.
  
• Accompagnement des initiatives d’IA responsable en documentant la finalité des modèles, leurs limites et l’origine de leurs données pour améliorer la transparence et la responsabilité.
  

Lois et normes associées

• Règlement européen sur l’IA
  
• Règlement général sur la protection des données (RGPD)
  
• Principes de l’OCDE sur l’IA
  
• ISO/IEC 42001 (Technologies de l’information — Intelligence artificielle — Système de management)
  
• Recommandation de l’UNESCO sur l’éthique de l’IA

Comment OneTrust vous accompagne avec les modèles de fondation

OneTrust AI Governance simplifie la supervision en rendant la sélection et l’enregistrement des modèles rapides, cohérents et prêts pour l’audit : les équipes peuvent parcourir, filtrer, trier et faire des recherches dans une galerie de modèles alimentée par Hugging Face composée de modèles open source, puis ajouter un modèle choisi à leur inventaire d’IA avec le contexte clé automatiquement saisi (notamment la description, le type de tâche, les limitations connues et les considérations sur les biais) ainsi qu’une référence directe à la source. Dans le même flux guidé, les utilisateurs peuvent relier le modèle au projet concerné et aux entités associées (telles que la relation avec le fournisseur ou le vendeur) au moment de la création, de sorte que les modèles de fondation sont gérés comme faisant partie d’un système connecté de registres. 

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