Que sont les systèmes d'IA composés ?

Comprendre les composants des systèmes d'IA composés

Pour bien comprendre les systèmes d'IA composés, il est essentiel de décomposer les principaux composants qui les composent. Ces éléments fonctionnent ensemble en harmonie, chacun jouant un rôle spécifique pour permettre une solution d'IA plus intelligente, flexible et adaptative. Voici une ventilation des composants essentiels :

Modèle d'IA de base : Au cœur d'un système d'IA composé se trouve le modèle d'IA de base, qu'il s'agisse d'un modèle de langage (LLM) comme GPT-4, d'un modèle de vision pour le traitement d'images ou d'un autre modèle spécialisé. Ce composant exécute la tâche principale qui consiste à comprendre les entrées, à générer des réponses et à raisonner en fonction de son entraînement. Il s'agit souvent du modèle qui interagit directement avec l'utilisateur ou qui traite les demandes avant de les transmettre à d'autres composants.

Gestion de la mémoire et du contexte : La gestion de la mémoire est vitale dans les systèmes composés. Contrairement aux modèles à prise unique, les systèmes composés nécessitent des composants capables de stocker, de récupérer et de gérer le contexte au fil du temps. Cela peut inclure le stockage des interactions précédentes, des préférences de l'utilisateur ou des décisions passées. La mémoire permet au système de fournir des réponses plus cohérentes et sensibles au contexte et de mémoriser les détails clés tout au long d'une interaction ou d'une séquence de tâches.

Outillage et intégrations externes : Les systèmes composés utilisent souvent des outils externes pour améliorer leurs capacités. Ces outils peuvent inclure des moteurs de recherche, des bases de données, des API ou même d'autres systèmes d'IA spécialisés dans des tâches spécifiques. Par exemple, un système composé peut utiliser un extracteur pour recueillir des données, une calculatrice pour effectuer des calculs ou une base de connaissances externe pour étayer le raisonnement. Ces outils étendent les fonctionnalités du modèle de base et aident le système à traiter des tâches allant au-delà de son ensemble de formation immédiat.

Orchestrateurs et agents : Une couche d'orchestration contrôle la façon dont les différents composants du système communiquent et collaborent. Il attribue des tâches à des agents ou à des modèles spécifiques en fonction du problème rencontré. Ces agents travaillent souvent de manière autonome ou semi-autonome, en prenant des décisions concernant les prochaines étapes et en coordonnant l'utilisation d'outils externes. L'orchestrateur garantit que tout fonctionne ensemble de manière efficace, en dirigeant les modèles, la mémoire et les outils dans un flux de travail optimisé.

Sécurité et garde-corps : Pour garantir que le système produit des sorties fiables, sûres et appropriées, des mécanismes de sécurité sont en place. Il s'agit notamment de garde-fous qui limitent les types de sorties que le système peut générer, garantissant ainsi le respect des directives éthiques, des protocoles de sécurité et des règles commerciales.

Observabilité : Dans les systèmes d'IA composés, l'observabilité est essentielle pour garantir les performances et la fiabilité. Cela implique la surveillance et l'enregistrement de mesures critiques telles que les performances du système, le temps de réponse, l'utilisation des jetons, les taux d'erreur et la consommation de ressources. Les outils d'observabilité aident les équipes à suivre la façon dont les composants interagissent en temps réel, à diagnostiquer les problèmes et à améliorer les performances du système en identifiant les goulots d'étranglement ou les domaines à optimiser.

Principales caractéristiques des systèmes d'IA composés

Les systèmes d'IA composés ne consistent pas seulement à empiler quelques modèles, mais à créer des systèmes intelligents et coordonnés qui se comportent davantage comme des collaborateurs que comme des calculatrices. Ces systèmes se distinguent par quelques caractéristiques déterminantes qui les rendent puissants, flexibles et de plus en plus essentiels pour les cas d'utilisation avancés de l'IA.

Modularité : L'une des caractéristiques fondamentales d'un système composé est sa conception modulaire. Chaque composant, qu'il s'agisse d'un modèle de langage, d'un extracteur, d'un planificateur ou d'une couche de mémoire, a un rôle clairement défini. Cette séparation des préoccupations facilite le débogage, la mise à l'échelle et l'amélioration des systèmes au fil du temps. Au lieu de reconstruire l'ensemble du système pour résoudre un problème, vous pouvez ajuster ou remplacer des modules individuels.

Raisonnement en plusieurs étapes : Les systèmes composés sont conçus pour gérer bien plus qu'une simple demande et réponse. Ils peuvent décomposer une requête complexe en étapes plus petites, déterminer la séquence des actions nécessaires et traiter chacune d'elles de manière méthodique. Cette capacité à planifier, réfléchir et itérer est l'une des principales raisons pour lesquelles les systèmes composés sont si utiles dans des applications du monde réel telles que les agents de recherche, les assistants de codage ou le support client basé sur l'IA.

Utilisation de l'outil et interaction avec l'environnement : Ces systèmes ne fonctionnent pas de manière isolée. Ils accèdent souvent à des outils externes : moteurs de recherche, API, calculatrices ou environnements d'exécution de code. Cette interaction leur permet d'extraire des données en temps réel, d'exécuter une logique ou de récupérer des documents dépassant le cadre d'apprentissage du modèle. Plus un système composé peut utiliser d'outils, plus il devient polyvalent.

Conscience de la mémoire et du contexte: Contrairement aux LLM à injection unique, les systèmes composés peuvent conserver de la mémoire pour une seule tâche ou plusieurs sessions. Ils utilisent des intégrations, des bases de données ou même des buffers contextuels internes pour se souvenir de ce qui s'est déjà passé. Cela permet des réponses plus cohérentes et personnalisées, en particulier dans les flux de travail en cours.

Coordination et autonomie : Les systèmes composés comprennent souvent une couche d'orchestration ou un ensemble d'agents qui peuvent agir de manière semi-autonome. Ces agents décident quels outils utiliser, quand poser des questions complémentaires ou comment affiner leurs résultats. Ce niveau de coordination rend le système plus intelligent, plus capable et plus adaptable.

Architecture des systèmes d'IA composés

L'architecture d'un système d'IA composé est conçue pour permettre la collaboration entre plusieurs composants d'IA. Contrairement à un modèle d'IA monolithique traditionnel qui gère toutes les tâches seul, les systèmes composés sont modulaires et distribués. Cela signifie que différents composants, qu'il s'agisse d'un modèle de langage, d'un outil, d'une couche mémoire ou d'un agent d'orchestration, jouent chacun un rôle spécifique et travaillent ensemble pour gérer des tâches complexes.

Couche d'entrée
La couche d'entrée d'un système d'IA composé se compose généralement de mécanismes de prétraitement qui aident à structurer ou à formater les entrées de l'utilisateur avant qu'elles ne soient transmises à d'autres composants. Cela peut impliquer le traitement du langage naturel (NLP), la détection des intentions ou une simple classification des requêtes pour déterminer le type de tâche.

Couche d'orchestration
Vient ensuite le moteur d'orchestration, qui agit comme le « cerveau » du système. Il est chargé de gérer le flux de données entre les différents composants et de déterminer quel modèle, outil ou agent doit gérer une tâche particulière. La couche d'orchestration décompose les flux de travail complexes en sous-tâches plus petites et peut déléguer ces tâches à divers composants spécialisés en fonction d'une logique prédéfinie ou de processus de prise de décision adaptatifs.

Couche d'outils et de modèles
Le système fait ensuite appel à différents modèles et outils. Ces modèles peuvent inclure des LLM, des modèles de vision ou même des modèles personnalisés pour des tâches spécifiques. Les outils peuvent inclure des bases de données externes, des API, des moteurs de recherche ou même des environnements d'exécution de code, selon le cas d'utilisation. Le système peut récupérer dynamiquement des informations ou effectuer des calculs qui étendent les connaissances du modèle au-delà de ce sur quoi il a été entraîné.

Couche de mémoire et de contexte
Pour les tâches à long terme ou en plusieurs étapes, le système composé a besoin de mémoire pour se souvenir des interactions ou des décisions passées. Cette mémoire permet au système de conserver le contexte tout au long d'une tâche, garantissant ainsi la cohérence des réponses ou des actions. Les couches de mémoire peuvent utiliser des techniques telles que l'intégration vectorielle ou les magasins de bases de données pour suivre les interactions entre les sessions ou les étapes.

Sécurité et garde-corps
Les systèmes d'IA composés comprennent souvent des garde-corps et des couches de sécurité qui contrôlent les modèles auxquels ils peuvent accéder ou générer. Cela garantit le respect des normes éthiques, des règles commerciales ou des problèmes de confidentialité en limitant les types de résultats produits ou en contrôlant les outils externes qui peuvent être utilisés.

Applications des systèmes d'IA composés

Les systèmes d'IA composés sont utilisés dans divers secteurs pour gérer des tâches complexes et fournir des solutions avancées. Voici cinq applications clés :

Agents autonomes
Ces systèmes sont largement utilisés par les agents autonomes pour la prise de décision, la planification et l'exécution des tâches. Ils peuvent coordonner intelligemment les modèles et les outils pour gérer des opérations complexes telles que la planification, l'analyse des données et la prise de décision en temps réel, permettant ainsi à des agents plus intelligents et plus adaptatifs.

Support client basé sur l'IA
En combinant des modèles en langage naturel avec des outils de recherche et des systèmes de mémoire, les systèmes d'IA composés offrent un support client dynamique. Ils peuvent traiter des requêtes en plusieurs étapes, extraire des informations pertinentes des bases de données et signaler les problèmes aux agents humains, offrant ainsi une expérience client plus fluide.

Recommandations personnalisées
Les systèmes d'IA composés sont utilisés dans le commerce électronique, les médias et le divertissement pour fournir des recommandations personnalisées. En utilisant différents modèles pour l'analyse des données, le profilage des utilisateurs et la génération de contenu, ils peuvent fournir des suggestions personnalisées basées sur le comportement des utilisateurs en temps réel et des données historiques.

Soins de santé et diagnostics
Dans le secteur de la santé, les systèmes d'IA composés intègrent des modèles de reconnaissance d'images, de connaissances médicales et de traitement des données pour faciliter le diagnostic et la planification personnalisée des traitements. Ils peuvent analyser les données médicales, examiner les antécédents des patients et générer des recommandations de traitement.

Recherche et génération de contenu
À des fins de recherche, les systèmes d'IA composés regroupent et traitent de grandes quantités de données. Ils interagissent avec des sources externes, appliquent des modèles de raisonnement et résument les résultats, ce qui permet une création de contenu et une découverte de connaissances plus efficaces.

Exemples de systèmes d'IA composés

Plusieurs systèmes d'IA composés du monde réel ont réussi à relever des défis complexes et à améliorer l'efficacité opérationnelle dans différents domaines. Voici quelques exemples remarquables :

Chatbots et assistants virtuels
Les chatbots modernes et les assistants virtuels sont des exemples classiques de systèmes d'IA composés. Ces systèmes combinent des modèles de langage avec des mécanismes de récupération, des couches de mémoire et des API externes pour fournir des conversations personnalisées et intelligentes. Ils peuvent gérer des interactions à plusieurs tours, récupérer des données à partir de bases de connaissances et même exécuter des tâches telles que la planification ou la réponse à des questions complexes, démontrant ainsi comment différents composants peuvent fonctionner ensemble pour créer un système d'IA plus performant.

Systèmes de génération assistée par extraction (RAG)
Les systèmes RAG combinent des modèles linguistiques avec des systèmes de récupération pour améliorer la capacité du modèle à générer des réponses pertinentes et précises du point de vue contextuel. Ces systèmes extraient des informations à partir de bases de données ou de documents externes avant de générer une réponse, améliorant ainsi la précision et l'évolutivité. Par exemple, un système RAG peut être utilisé pour des tâches à forte intensité de connaissances, telles que la synthèse de documents ou la réponse à des questions détaillées sur la base de données en temps réel.

Les agents GPT-4 d'OpenAI
Les agents GPT-4 d'OpenAI sont un exemple où un LLM interagit avec des outils externes tels que des bases de données, des moteurs de recherche et des API tierces pour accomplir des tâches complexes. Ces agents vont au-delà de la simple génération de texte et résolvent des problèmes qui impliquent plusieurs étapes, comme le remplissage de formulaires, la réponse à des questions en plusieurs parties ou la génération de code en fonction des demandes des utilisateurs.

Chaîne Lang
LangChain est un framework qui intègre des modèles de langage à des outils externes et à des systèmes de mémoire pour créer des agents conversationnels dynamiques. Ces systèmes peuvent combiner le raisonnement, la récupération et des API externes pour créer des flux de travail qui génèrent automatiquement des réponses, assurent un suivi auprès des utilisateurs ou déclenchent des processus sur toutes les plateformes.

Systèmes de recommandation personnalisés
Les systèmes de recommandation personnalisés combinent des modèles d'IA pour l'analyse des données avec des outils qui regroupent les données des utilisateurs et les préférences de contenu. Ces systèmes composés analysent les modèles de comportement des utilisateurs et utilisent des données externes (telles que les évaluations ou l'historique de navigation) pour proposer des suggestions de contenu personnalisées, les intégrant ainsi aux services de commerce électronique et de diffusion multimédia.

Défis liés au développement de systèmes d'IA composés

Bien que les systèmes d'IA composés offrent des solutions puissantes, leur développement et leur déploiement comportent plusieurs défis qui nécessitent une attention particulière.

• Complexité de l'intégration : L'un des principaux défis de la création de systèmes d'IA composés est l'intégration de plusieurs composants. Il peut être difficile de garantir que les modèles, les outils et les couches de mémoire communiquent de manière fluide, en particulier lorsque vous combinez des composants provenant de différents fournisseurs ou technologies. Un manque de standardisation peut entraîner des frictions lors de l'intégration.
• Problème d'évolutivité : Les systèmes d'IA complexes nécessitant souvent le traitement de grandes quantités de données et la coordination de plusieurs modèles, la mise à l'échelle efficace du système devient un défi. Le maintien de performances constantes entre les différents composants tout en gérant davantage de trafic ou de données nécessite une infrastructure robuste et des stratégies d'optimisation.
• Gestion et cohérence des données : Dans les systèmes d'IA composés, les données circulent entre de multiples composants, des modèles aux outils et aux couches de mémoire. La cohérence et l'intégration des données sont cruciales, car les informations doivent être partagées et accessibles correctement entre ces couches, sans erreur. Cela est particulièrement difficile lorsque vous travaillez avec de la mémoire à long terme et des données en temps réel.
• Gestion des coûts : La gestion des coûts dans les systèmes d'IA composés peut s'avérer complexe, en particulier lorsque vous utilisez plusieurs modèles ou outils externes avec des structures de prix différentes. Le suivi de l'utilisation, la gestion des budgets et l'optimisation des ressources à des fins de rentabilité constituent des défis permanents.
• Préoccupations en matière d'éthique et de conformité : Étant donné que plusieurs composants fonctionnent ensemble, il peut être difficile de s'assurer que le système respecte les directives éthiques et les normes de conformité. Les garde-corps, les contrôles de sécurité et la surveillance continue sont essentiels pour maintenir la confiance et la responsabilité.

TrueFoundry : une plateforme robuste pour une IA composée évolutive et adaptative

TrueFoundry est un excellent exemple de plateforme construite autour des principes fondamentaux des systèmes d'IA composés, intégrant de manière fluide plusieurs composants pour gérer des tâches complexes en plusieurs étapes. Conçu dans un souci d'évolutivité et de flexibilité, il permet aux équipes d'orchestrer, de déployer et de gérer de grands modèles de langage (LLM) tout en fournissant une observabilité en temps réel et en garantissant la cohérence des données.

Au cœur de TrueFoundry se trouve sa passerelle LLM, qui achemine les demandes vers plus de 250 modèles, à la fois propriétaires et open source, ce qui la rend adaptable à divers cas d'utilisation. Cette capacité d'orchestration des modèles est complétée par des couches de mémoire qui conservent le contexte de multiples interactions, permettant au système de mémoriser les détails clés et de générer des réponses personnalisées plus cohérentes.

TrueFoundry va au-delà de la gestion de base des modèles d'IA en intégrant des outils externes et des API tels que LangChain et AutoGen. Cette couche d'outils étend les capacités du système en permettant d'accéder à des données en temps réel, d'exécuter des requêtes ou d'invoquer des services externes, tout en maintenant une coordination fluide entre les modèles et les outils. Ces interactions constituent l'épine dorsale des flux de travail dynamiques qui peuvent évoluer en fonction de données saisies en temps réel, démontrant ainsi la flexibilité de l'IA composée.

Une autre caractéristique clé de TrueFoundry est son observabilité en temps réel. La plateforme suit l'utilisation des jetons, les indicateurs de performance et les coûts, donnant aux équipes des informations essentielles sur le fonctionnement de leurs modèles à grande échelle. Ce système de surveillance garantit que les goulots d'étranglement en matière de performances sont rapidement identifiés et résolus, ce qui est crucial pour une évolutivité à long terme.

En résumé, l'architecture de TrueFoundry, qui combine l'orchestration des modèles, la gestion de la mémoire, l'intégration d'outils et l'observabilité, représente l'avenir des systèmes d'IA composés. Il permet aux équipes de déployer des systèmes évolutifs et intelligents qui évoluent avec la complexité des applications du monde réel, fournissant ainsi une plate-forme robuste pour les flux de travail d'IA avancés.

Conclusion

Les systèmes d'IA composés transforment la façon dont nous abordons les tâches complexes, en combinant plusieurs modèles, outils et agents pour fournir des solutions plus intelligentes et plus adaptables. En permettant le raisonnement en plusieurs étapes, la gestion de la mémoire et la collaboration en temps réel entre les composants, ces systèmes ouvrent la voie à des applications plus intelligentes et évolutives dans tous les secteurs. Cependant, la création et la mise à l'échelle de ces systèmes comportent leurs propres défis, notamment la complexité de l'intégration, l'évolutivité et des considérations éthiques. À mesure que l'IA continue d'évoluer, les systèmes composés joueront un rôle essentiel dans l'amélioration des capacités des applications d'IA, en aidant les équipes à résoudre plus efficacement les problèmes du monde réel.