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Votre équipe marketing vient de publier une mise à jour importante de la politique. Deux heures plus tard, un utilisateur interroge votre chatbot IA sur la nouvelle politique, et il explique avec assurance l'ancienne version, sans savoir qu'un changement a eu lieu. L'utilisateur, troublé par la divergence avec ce qu'il a lu sur le site, ouvre un ticket de support en demandant pourquoi le chatbot est "cassé". Votre équipe explique que le chatbot a besoin d'une réindexation manuelle, qui se produit quotidiennement. La confiance de l'utilisateur dans votre système IA chute de façon significative.

Vous commencez un nouveau projet RAG et faites face à une décision qui façonnera vos 6 à 12 prochains mois : utiliser un cadre comme LangChain, ou construire directement avec l'API OpenAI ? Internet offre des conseils contradictoires. Les discussions de X qualifient LangChain de "trop" et de "trop d'abstraction". Les articles de blog font l'éloge de ses modèles matures et de son écosystème. Votre équipe est divisée entre "avançons rapidement avec le cadre" et "nous devrions contrôler notre propre code".

Ça commence comme ça : un utilisateur tape "Comment puis-je réinitialiser mon mot de passe ?" et attend... 25 secondes... 30 secondes... avant d'abandonner et d'envoyer un email au support. En coulisse, votre chatbot d'IA a la bonne réponse - mais il est trop lent, trop coûteux, et les utilisateurs s'en vont. La dernière facture d'API ? 5 000 $, principalement pour répondre aux mêmes questions encore et encore.

Votre chatbot IA peut répondre rapidement, mais ses réponses sont-elles correctes? De nombreuses organisations qui mettent en œuvre des chatbots RAG (Retrieval-Augmented Generation) découvrent une vérité frustrante: la similarité sémantique n'équivaut pas à la pertinence. Par exemple, un utilisateur peut poser des questions sur "la mise en œuvre de l'architecture de sécurité zero-trust dans des environnements cloud hybrides", et le système renvoie avec assurance des articles sur "la sécurité du cloud", mais ils discutent des règles de base du pare-feu au lieu des principes zero-trust.

L'intelligence artificielle dans les systèmes de gestion de contenu permet l'automatisation des processus de publication qui nécessitaient auparavant une vérification manuelle. En utilisant les modules appropriés dans Drupal, vous pouvez configurer un système qui approuve ou rejette automatiquement le contenu en fonction de critères prédéfinis par l'IA. Dans cet article, je présenterai un guide complet pour configurer un tel système, avec des exemples pratiques. N'hésitez pas à lire l'article ou à regarder un épisode de la série Modern Drupal.

Drupal, en tant que système axé sur la flexibilité et une approche moderne de la publication de contenu, adopte rapidement les solutions d'IA. Il offre des outils pour l'intégration avec des modèles d'intelligence artificielle (y compris OpenAI), ce qui permet d'automatiser de nombreux processus : de la génération de contenu à la traduction et à l'analyse linguistique. Dans cet article, je présenterai le fonctionnement des modules d'IA pour Drupal, en démontrant leur utilisation avec des exemples d'une démonstration pratique. 

Notre article précédent sur les termes de l'IA vous a introduit au vocabulaire de base. Dans cette partie, nous explorerons des expressions plus spécialisées qui vous aideront à comprendre le discours technique et vous permettront de discuter des systèmes d'IA avec des personnes plus orientées technologique. Vous trouverez également des explications sur le fonctionnement interne de solutions d'IA existantes telles que ChatGPT, Stable Diffusion, HuggingFace, etc.

Après la « révolution de l'IA en 2022 », une simple conclusion s'impose : l'IA n'est pas une mode qui disparaîtra de sitôt, mais elle restera avec nous pendant un certain temps. Cela a engendré de nouveaux postes au sein de l'industrie et de nombreuses nouvelles expressions. Il existe de nombreux termes lorsqu'on discute de l'IA. Certains sont explicites, tandis que d'autres peuvent être déroutants et peu clairs. Espérons qu'après avoir lu nos articles sur ce sujet, vous ne serez pas surpris lorsque quelqu'un vous lancera cette nouvelle terminologie.