Rappelez-vous quand Bard de Google a affirmé avec confiance que le télescope spatial James Webb avait photographié des planètes en dehors de notre système solaire? Des erreurs comme celles-ci, lorsqu’elles sont commises dans des secteurs tels que la finance, la santé ou le droit, ont un coût lourd. Cependant, un défi clé demeure répandu dans les applications d’entreprise : les « hallucinations » d’IA, où les modèles génératifs produisent des informations incorrectes ou imaginaires, livrées avec une confiance totale, et les coûts sont souvent illimités lorsqu’ils se produisent. Real Risks of AI Hallucinations in Business Les risques réels des hallucinations dans les affaires Les hallucinations d'IA ne sont pas un inconvénient mineur, elles peuvent avoir de graves conséquences commerciales. Les exemples incluent des violations de la conformité si votre chatbot donne des conseils réglementaires incorrects, des dommages financiers dus à des orientations d’investissement erronées ou des dommages à la réputation de la marque causés par des inexactitudes communiquées avec confiance aux clients. Meta a retiré son modèle Galactica après avoir produit de la désinformation préjugée. Le chatbot de Microsoft à Sydney était également problématique, faisant autrefois des admissions troublantes sur les pratiques internes. Ces incidents soulignent les risques opérationnels associés au déploiement d’IA générative sans structure ou contrôle adéquats. Bien que les modèles les plus récents hallucinent beaucoup moins, ils le font toujours, et, de manière écrasante, ils le font souvent de manière plus subtile maintenant que jamais auparavant, évitant la détection. Why Current Prompt Engineering Methods Fall Short Pourquoi les méthodes d'ingénierie prompt actuelles sont courtes Les hallucinations d'IA se produisent généralement en raison de trois facteurs.Le premier facteur est la dépendance aux prompts non structurés et aux prompts de système pauvres, où les modèles d'IA génératifs reçoivent des entrées vagues et sont laissés pour interpréter le sens de manière indépendante. Deuxièmement, les modèles manquent souvent de contraintes claires, ce qui conduit à des réponses incohérentes et imprévisibles. Troisièmement, les méthodes traditionnelles d'ingénierie rapide sont fragiles.Même des changements mineurs peuvent déclencher des erreurs imprévisibles et coûteuses. Beaucoup d'entreprises continuent d'investir lourdement dans l'essai de créer des prompts de texte "parfaits".Cette approche est coûteuse et peu fiable.Cela conduit à un cycle de débogage constant et de ré-prompting, drainant les ressources et augmentant le temps de développement. Structured Prompting as a Reliable Solution L’électricité comme solution fiable Une approche plus efficace implique une prompting structurée. Le langage de modélisation d’IA (BAML) de BoundaryML offre un moyen de générer des sorties d’IA cohérentes et prévisibles. Il transforme des prompts vagues en fonctions clairement définies avec des entrées et des sorties explicites, réduisant considérablement l’incertitude. BAML parvient à ceci par le biais d'un scan aligné.Cette méthode assure que les sorties d'IA adhèrent strictement aux formats prédéterminés. Lorsque l'IA s'écarte des attentes, l'erreur devient immédiatement claire et actionnable.Cette structure permet un débogage rapide et améliore considérablement la fiabilité. How Structured AI Reduces Operational Costs Comment l’IA structurée réduit les coûts opérationnels Chaque hallucination peut déclencher des processus de débogage coûteux, nécessitant que les développeurs reprennent des modèles ou réécrivent des ensembles entiers de prompts. En mettant en œuvre des méthodes structurées comme BAML, les entreprises peuvent réduire les itérations coûteuses en produisant des sorties correctes plus tôt. https://www.youtube.com/watch?v=TYSTlkMGXWs&embedable=true Les entreprises qui adoptent BAML ont démontré une réduction notable des erreurs liées à l’IA, des mesures de conformité améliorées et des économies tangibles de coûts. Building Trustworthy and Scalable AI Systems Construire des systèmes d’IA fiables et évolutifs Au-delà des économies de coûts immédiates, les approches structurées offrent d’autres avantages commerciaux importants. Les sorties générées à l'aide de BAML peuvent être testées systématiquement, fournissant des informations claires sur les problèmes potentiels avant le déploiement. Les schémas transparents offrent une visibilité dans les opérations d’IA, permettant aux équipes d’identifier les problèmes plus rapidement et avec une plus grande précision. Les équipes peuvent déboguer plus efficacement et évoluer les systèmes d’IA de manière fiable dans toute l’entreprise. Enfin, et ce qui est le plus important, l’instruction structurée permet d’assurer l’audit des applications et des opérations d’entreprise, ce qui est absolument essentiel pour toutes les entreprises, en particulier celles des secteurs réglementés tels que la finance ou la santé. Practical Recommendations for Executives and Founders Conseils pratiques pour les dirigeants et les fondateurs Les chefs d’entreprise expérimentés comprennent l’importance d’une infrastructure stable et évolutive.Les déploiements d’IA devraient simplifier les opérations, pas les compliquer. Qu’il s’agisse du lancement d’une nouvelle initiative ou de l’intégration de l’IA dans un environnement existant, l’instruction structurée réduit les risques opérationnels et aligne vos projets d’IA directement avec des résultats mesurables. Ceci est crucial pour les fondateurs et les cadres qui ont déjà connu les pièges opérationnels qui peuvent entraver la croissance, en particulier dans les grandes entreprises, les marchés réglementés tels que les soins de santé, les finances ou le droit. Take Action: Transition to Structured AI Prompting Prendre des mesures : transition vers une AI structurée Continuer à compter sur l'ingénierie rapide traditionnelle comporte des risques opérationnels évitables.Il est temps d'évaluer vos flux de travail actuels d'IA de manière critique et d'identifier les zones de vulnérabilité potentielles. Les méthodes d'appel à l'IA structurées telles que BAML représentent un chemin clair vers l'avenir.Ils permettent à votre entreprise de tirer parti de l'IA générative avec confiance, en se concentrant sur des résultats tangibles plutôt que sur la gestion des erreurs évitables. ... ... Nick Talwar est un CTO, ex-Microsoft, et un ingénieur d'IA pratique qui soutient les cadres dans l'adoption de l'IA. et Pour saisir ses dernières pensées. Suivez-le sur LinkedIn et Pour des articles en profondeur livrés directement à votre boîte de réception. Inscrivez-vous à son substack gratuit et Accélérer la transformation de votre organisation. 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Les hallucinations d'IA coûtent des millions aux entreprises: ce que BAML fait pour les prévenir

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