Architectures génératives centrées sur l'IA pour les institutions financières
Comment soutenir l'innovation pilotée par l'IA dans les entreprises et les opérations en adoptant une architecture fiable et évolutive.
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Les institutions financières à la pointe de l'innovation axée sur l'IA
Les institutions financières ont constaté des changements significatifs suite à l’émergence de l'IA générative, enrichissant leur large spectre d'expériences dans l'emploi de l'IA pour la lutte contre la fraude et l'automatisation des processus de cybersécurité. Cette avancée a ouvert la voie à une multitude de nouvelles applications et a profondément influencé leurs activités quotidiennes.
Pour s'adapter à cette tendance, de nombreuses institutions financières du monde entier ont lancé des programmes d'innovation visant à explorer les outils d'IA générative dans différents domaines d'activité. Cela a permis de reconnaître la nécessité de nouvelles architectures capables de s'intégrer aux systèmes existants et de soutenir des projets greenfield entièrement nouveaux, rendus possibles par des solutions d'IA tierces.
Les principaux composants d'une architecture centrée sur l'IA générative
Modèles de fondation et LLM
Les modèles de base sous-tendent l'IA générative, offrant une connaissance approfondie du langage grâce à une formation préalable approfondie. Les LLM traitent le texte et capturent bien les dépendances. L'adoption de modèles évolutifs dotés de capacités interchangeables et d'une intégration stratégique améliore l'adaptabilité et la résilience.
RAG et RLHF
La génération augmentée de récupération (RAG) et l'apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine (RLHF) améliorent les LLM dans le domaine de la finance en intégrant des connaissances externes pour plus de précision et en utilisant le feedback humain pour un raffinement continu. Ces approches améliorent la pertinence des modèles et alignent les résultats sur les besoins de l'entreprise.
Agents
Les agents gèrent les tâches en les répartissant et en les déléguant à Foundation Models pour exécution. Les interprètes de code, agents spécialisés, génèrent de manière autonome des extraits de code pour les tâches, reliant l'IA à la programmation pour automatiser les processus. Ces agents et interprètes s'adaptent aux incertitudes et aux défis, comme c'est le cas lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes humains.
Télémétrie et GuardRail
Les institutions financières doivent respecter les normes d'efficacité, de fiabilité, de performance et de conformité. La télémétrie complète, qui collecte et analyse des données telles que les traces et les journaux, est essentielle à la compréhension et à la conformité du système. Les Guardrail IA, en tant que sentinelles en matière d'éthique et de précision, empêchent les résultats indésirables et permettent une amélioration continue.
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Les avantages d'une conception architecturale centrée sur l'IA générative
L'architecture doit être modifiable à des cas d’usages divers et potentiellement évolutifs, afin de satisfaire les parties prenantes tout en garantissant l'observabilité et la conformité. D'après l'expérience de Reply, la création d'une architecture indépendante d'un seul grand modèle de langage s'avère avantageuse. Ce concept d'architecture garantit la modularité face à l'impact croissant de l'IA générative.
La flexibilité est cruciale, car elle permet de brancher et de débrancher les modèles de base sans perturber l'architecture globale. Cette approche garantit également la stabilité, des performances de niveau entreprise et la sécurité dès la conception, permettant aux institutions financières de prendre des décisions flexibles en fonction de leurs activités, de leur sécurité et de leur modularité.
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