L'Assistant d'IA Générative de Publicis Sapient : PSChat

Qu'est-ce que PSChat ?

PSChat est un outil d'IA générative interne construit sur les meilleurs modèles de langage de grande envergure (LLM) existants, tels que GPT-4, et sur des cadres émergents tels que LangChain.

Une analogie simple pour appréhender notre outil serait de le considérer comme une voiture fabriquée sur mesure pour répondre aux besoins spécifiques de Publicis Sapient. Nous utilisons le moteur d'OpenAI et d'autres LLM en open source, mais toutes les autres pièces du véhicule sont soit open source, soit développées en interne. Puis nous avons créé une toute nouvelle carrosserie adaptée à nos besoins.

Nous sommes aussi en mesure de changer la capacité du moteur et d'adapter la voiture pour répondre aux attentes de nos clients. Nous pouvons la personnaliser selon leurs préférences ou leurs besoins, en ajustant par exemple le nombre de sièges, ou en intégrant les options de leurs choix. C'est ce qui nous distingue dans tout ce que nous créons. Nous apprenons au fur et à mesure que nous faisons.

L'une des raisons qui nous a poussés à concevoir cet outil était la préoccupation constante de garantir la sécurité de nos données et de celles de nos clients. Dès lors que les individus peuvent copier du code ou toute autre information et la coller dans des outils d'IA publics, il n'y a aucune garantie quant à l'utilisation qui est faite de leurs données par ces sites web. 

Prenons l'exemple d'OpenAI qui, à ses débuts, utilisait l'ensemble des données partagées par les utilisateurs dans ChatGPT pour mettre à jour le modèle. Cela impliquait que des informations personnelles introduites dans ChatGPT étaient susceptibles d'être accessibles à tous, comme cela s'est produit avec Samsung. Pour répondre à ces préoccupations, nous avons travaillé avec Microsoft pour nous assurer que nos données n'étaient pas stockées sur leurs serveurs, et ainsi avoir un contrôle total sur ce qui était introduit dans le système.

Initialement, notre but avec PSChat était de fournir aux membres des équipes de tous nos départements d'expertise (Stratégie, Produit, Expérience, Ingénierie, et Data et IA) la possibilité d'accélérer leurs tâches quotidiennes.

Outre l'aspect sécurité, en quoi PSChat diffère-t-il des autres outils d'IA conversationnelle tels que ChatGPT ou Google Bard ?

PSChat utilise des modules complémentaires que nous avons créés, qui lui permettent de fournir des réponses plus précises. Par exemple, lorsqu'une personne demande à un outil d'IA conversationnelle standard de convertir des miles en kilomètres, la réponse est parfois inexacte parce que l'algorithme essaie de deviner la réponse. Pour notre part, si nous développons un module complémentaire pour PSChat qui indique explicitement l'utilisation d'un outil de conversion plutôt que de faire des suppositions, l'outil donnera une réponse exacte.

PSChat dispose également d'une fonctionnalité appelée "agir en tant que", qui guide le modèle de langage à répondre de manière spécifique aux questions posées. Par exemple, si un utilisateur demande à l'outil de "se comporter comme un développeur de logiciels", PSChat générera probablement du code. En revanche, si l'utilisateur lui demande de "se comporter comme un créateur de contenu marketing", PSChat produira un texte bien structuré en tenant compte de cette spécification.

Pouvez-vous partager les réalisations et les progrès depuis le lancement ?

Au cours des deux premières semaines qui ont suivi la mise en ligne de l'outil, plus de 60 000 requêtes ont été effectuées. Nous avons entrepris une analyse approfondie des données, afin de mieux comprendre le profil des utilisateurs, l'objectif de leurs recherches, et la façon dont l'outil leur apporte de la valeur. L'enjeu de cette démarche est de mettre à profit ces connaissances pour développer davantage de modules complémentaires adaptés aux besoins de nos collaborateurs. Jusqu'à présent, il est remarquable de constater à quel point PSChat a déjà été utile.

Quel est l'objectif de Publicis Sapient pour ses collaborateurs ?

Nous nous attendons à ce que notre outil ajoute de la valeur aux technologies existantes parce qu'il combine les meilleures solutions d'IA sur le marché avec la personnalisation que nous lui avons apportée, il est ainsi parfaitement adapté aux méthodes de travail de nos collaborateurs.

Aucun outil d'IA générative ne peut tout faire. La clé de l'efficacité est de combiner rapidement des outils en constante évolution et de donner à nos collaborateurs les moyens de les utiliser. La question est de savoir à quel rythme nous pouvons continuer à intégrer les avancées qui surviennent dans ce domaine.

Par exemple, ChatGPT est (pour l'instant) assez performant pour analyser du code et détecter les éventuelles erreurs que vous n'auriez pas remarquées. Nous pouvons le combiner avec d'autres modèles en open source, comme StarCoder, pour affiner le code avec nos référentiels internes, de sorte que lorsque PSChat génère du code, il génère un code conforme aux meilleures pratiques des développeurs de l'entreprise et au guide de style.