S'appuyant sur notre expérience d'aider les entreprises à adopter l'IA de manière responsable—ainsi que sur les idées de notre récente interview avec Yoann, notre expert en LLM—nous avons compilé les points critiques à faire et à ne pas faire que tout décideur devrait considérer avant de mettre en œuvre un LLM.

À faire #1 : Commencer avec un objectif métier clair

Pourquoi c'est important :

Avant de vous précipiter pour intégrer le nouveau modèle, définissez le problème exact que vous attendez qu'il résolve. Cela pourrait être des temps de réponse au service client plus rapides, une gestion automatisée des factures ou une réduction des tâches manuelles. Les entreprises qui intègrent des LLM sans objectif clair se retrouvent souvent avec des solutions en quête de problèmes—perdant ainsi temps et argent.

Bonnes pratiques :

• Décomposez votre objectif en cibles spécifiques et mesurables, comme « réduire les temps de traitement au service client de 30 % en un an ».

• Si un outil d'automatisation ou d'analyse plus simple répond à vos besoins, déployez-le d'abord. IA ou non, la solution doit simplement fonctionner.

À ne pas faire #1 : Courir après chaque LLM «révolutionnaire» sans vérifier l'adéquation

Pourquoi c'est important :

De nombreuses mises à jour de versions—ChatGPT de 4.0 à 4.5, Claude de 3.6 à 3.7, etc.—sont incrémentielles ou concernent des cas d'utilisation étroits. Bien que Claude puisse surpasser ChatGPT dans des tâches de codage, ChatGPT excelle dans les requêtes de connaissances générales. Adopter chaque « nouvelle grande chose » peut entraîner un « effet de fouet technologique », où votre équipe passe plus de temps à mettre à jour qu'à voir un retour sur investissement (ROI).

Considérations clés :

• Évaluez l'impact sur votre cas d'utilisation principal. Si la mise à jour n'offre que des gains mineurs ou des fonctionnalités spécialisées que vous n'utiliserez pas pleinement, attendez les retours avant de changer.

• Adaptez le modèle à vos tâches. Si votre priorité est l'assistance au codage, un LLM axé sur le code comme Claude pourrait surpasser un chatbot à usage général. Pour les analyses ou l'extraction de données, optez pour des modèles conçus avec ces forces à l'esprit.

• Restez stratégique. Le marché des LLM évolue rapidement. Une mise à jour majeure pourrait arriver bientôt, alors ne vous sentez pas obligé de changer de modèles à moins de voir des avantages clairs et mesurables.

Yoann : Si un nouveau modèle fait les gros titres, c'est généralement plus une question de marketing qu'une véritable percée. Si votre modèle actuel fonctionne bien pour votre organisation, la version suivante ne sera probablement pas une révolution. À moins qu'il n'y ait un saut significatif en performance ou en rentabilité, il est souvent plus sage d'attendre plutôt que de se précipiter pour mettre à jour à chaque fois.

À faire #2 : Garder toujours un humain dans la boucle

Pourquoi c'est important :

Les LLM répondent souvent avec une grande confiance—même lorsqu'ils ont tort. Pour les applications orientées client, en particulier dans des environnements réglementés comme les soins de santé ou la finance, un bot non vérifié peut produire des réponses trompeuses ou inexactes. Avoir des employés ou des experts de contenu superviser les interactions à enjeux élevés réduit ces erreurs.

Bonnes pratiques :

• Ajoutez des règles d'escalade : si le modèle est « incertain » ou si la demande implique une transaction de grande valeur, dirigez-la vers un agent humain.

• Examiner régulièrement les journaux de conversation et les résultats pour assurer le contrôle de la qualité.

À ne pas faire #2 : Donner carte blanche aux chatbots orientés client

Pourquoi c'est important :

Même les meilleurs LLM peuvent être vulnérables à des hallucinations ou à « l'injection de requête », où un utilisateur malveillant manipule la conversation de manière à ce que le modèle accorde des actions non autorisées ou partage des informations restreintes. Une anecdote implique le chatbot du service client d'Air Canada, qu'un utilisateur astucieux a dupé pour obtenir un remboursement non standard.

Bonnes pratiques :

• Utilisez des autorisations strictes basées sur les rôles. Même si le LLM « croit » pouvoir autoriser des remboursements, il ne devrait avoir aucune autorité réelle pour le faire sans une seconde approbation.

• Surveillez les demandes inhabituelles ou le langage suspect qui pourrait signaler une tentative d'injection.

Yoann : La technologie n'est pas encore là, et la plupart des entreprises ne sont pas prêtes à prendre ce risque. Si les utilisateurs de chatbots internes peuvent dire en toute confiance, 'Il ne fait jamais d'erreurs et comprend parfaitement le contexte', alors vous pourriez envisager de rendre le bot accessible aux clients. Mais pour le moment, je recommande toujours de garder un humain dans la boucle pour prévenir les erreurs coûteuses.

À faire #3 : Déployer d'abord des chatbots internes

Pourquoi c'est important :

Les chatbots internes peuvent optimiser les opérations, réduire les tâches routinières et améliorer la productivité des employés en offrant des réponses rapides aux questions internes. Que ce soit des demandes RH ou un support IT, les chatbots peuvent faire gagner du temps et libérer les employés pour gérer un travail plus précieux.

De plus, lancer un chatbot d'abord en interne permet à votre organisation de tester sa fiabilité, son exactitude et son efficacité globale avant de le présenter aux clients. Cette approche réduit les risques tout en vous permettant d'affiner les performances de votre chatbot.

Bonnes pratiques :

• Cartographiez les opportunités d'automatisation clés. Identifiez les tâches répétitives, comme les demandes RH ou IT, qui peuvent bénéficier de l'intégration de chatbots.

• Assurez des connexions système fluides. Intégrez votre chatbot aux bases de données internes ou aux sites intranet pertinents, afin qu'il puisse fournir des réponses précises en temps réel.

• Recueillir les retours des employés. Les contributions régulières des utilisateurs internes vous aident à améliorer les fonctionnalités du chatbot, posant les bases pour un futur chatbot destiné aux clients.

À ne pas faire #3 : Négliger les coûts et les exigences d'infrastructure

Pourquoi c'est important :

Exploiter des LLM peut nécessiter des ressources considérables. Héberger un modèle open source localement pourrait vous donner plus de contrôle mais exige des matériels supplémentaires. D'un autre côté, utiliser des API externes peut entraîner des factures mensuelles imprévisibles si l'utilisation augmente.

Bonnes pratiques :

• Réalisez une analyse coût-bénéfice en comparant l'hébergement minimal par rapport à une solution basée sur le cloud.

• Pour un usage modéré, un abonnement API pourrait être moins cher. Pour de gros volumes, un modèle auto-hébergé pourrait s’avérer payant—bien que vous devez maintenir le matériel.

À faire #4 : Alignez votre stratégie de données avec votre déploiement LLM

Pourquoi c'est important :

Un enseignement important de notre interview est l'importance de la « propreté des données ». Des données propres, bien organisées et centralisées améliorent considérablement la fiabilité de tout système d'IA. Des données chaotiques ou incomplètes peuvent provoquer des sorties erratiques ou carrément nuisibles. Planifiez pour les informations sensibles dès le début, car de nombreuses API externes (y compris celles de ChatGPT ou Deepseek) offrent moins de garanties de sécurité que les outils internes.

Bonnes pratiques :

• Investissez dans la gouvernance des données et la gestion des données de référence (MDM) avant de tenter un déploiement de LLM à grande échelle.

• Vérifiez les sources de données pour trouver des valeurs manquantes, des formats incohérents ou des enregistrements obsolètes.

• Lorsque vous traitez des données confidentielles, assurez la sécurité et la conformité : implémentez des contrôles d'accès robustes, un cryptage et des audits réguliers.

Conclusion

Déployés judicieusement, les LLM peuvent offrir des avantages majeurs—service plus rapide, processus rationalisés et coûts réduits. Pourtant, comme l'incident du chatbot d'Air Canada le montre, se précipiter ou négliger les précautions peut être risqué.

Pour les décideurs, la diligence raisonnable est la clé :

• Réévaluez fréquemment si le dernier modèle de « percée » convient réellement à vos stratégies.

• Identifiez un cas d'utilisation clair et des objectifs de ROI dès le départ.

• Adaptez l'approche à la sensibilité de vos données.

• Gardez les gens dans la boucle, surtout pour les processus critiques ou de grande valeur.

• Commencez par des chatbots internes avant de les rendre accessibles aux clients.

• Renforcez la propreté des données et la gestion des données de référence.

Suivre ces directives à faire et à ne pas faire vous aide à exploiter la technologie LLM tout en évitant les écueils qui peuvent entraîner des remboursements coûteux et des dommages à la réputation.

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