Comment Alteryx se lance dans le LLM no code
Alteryx se donne historiquement pour mission de démocratiser l'accès à l'analyse de donnée (lire l'article Alteryx : la plateforme d'IA no code de data automatisation). "L'IA générative s'inscrit très naturellement dans notre stratégie puisqu'elle vise à démocratiser l'intelligence artificielle auprès du plus grand nombre", estime Raphaël Savy, vice-président Europe du Sud d'Alteryx. Dans cette optique, la plateforme du Californien inclut désormais toute une série d'outils destinés à déployer de la genAI sans code.
Baptisé AIDin, Alteryx intègre d'abord un moteur d'IA au cœur de sa plateforme. Il permet d'associer les large language model (LLM) à ses processus d'analytics. Objectif : permettre aux utilisateurs de détecter et visualiser plus finement les tendances et autres signaux faibles qui se cachent derrière les données textuelles et chiffrées.
Fin-tuner en mode no code
En amont, les LLM sont intégrés par le biais d'Alteryx AI Studio. Via cet environnement graphique, les utilisateurs ont la possibilité de fin-tuner les modèles en fonction de leurs propres données. Le tout, toujours, sans avoir à saisir une seule ligne de code (voir la capture ci-dessous).
Alteryx AI Studio prend également en charge le retrieval augmentation generation (Rag). Une technique couramment utilisée qui permet d'injecter de nouveaux contenus dans la base vectorielle des modèles de langue via des invites. Et ce, sans avoir à les réentraîner. Une fois les contenus injectés, les modèles peuvent ensuite glaner directement leurs réponses au sein de ces derniers. Le Rag est évidemment intégré par Alteryx en mode no code. En aval, Alteryx AI Studio s'intègre à Alteryx Designer pour associer les fonctions de LLM une fois mises sur pied aux processus d'analytics.
"Nous avons développé un connecteur OpenAI taillé pour générer des contenus"
"Finalement, Alteryx AI Studio est conçu comme un environnement pour développer, héberger et historiser des LLM. Avec cet outil, les data scientist vont pouvoir mettre à disposition les large language model qu'ils auront développés à destination des utilisateurs internes. Des utilisateurs qui pourront ensuite les intéger à leur tour, en mode no code, à leurs propres processus analytics", résume Raphaël Savy.
Aux côté d'AI Studio, l'éditeur livre d'autres solutions d'IA générative. A travers Play Book par exemple, Alteryx permet de générer des data visualisations en fonction de profils cible : directeur général, directeur de pays, directeur marketing, financier… En sortie, les tableaux de bord mettent en avant des indicateurs ad hoc ciblant telle ou telle catégorie métier. En parallèle, le module Magic Documents est taillé pour générer un document à partir d'une visualisation de données, résumant ses enseignements clés, les actions à prendre qui en découlent, etc.
"Nous avons par ailleurs développé un connecteur OpenAI taillé pour générer des contenus. Par exemple créer une communication client personnalisée pour telle ou telle occasion en fonction de profils et d'une segmentation préalablement définis", révèle Raphaël Savy. "Ici, nous concevons l'IA générative comme une action qui vient après l'analytics et la structuration des données. La génération de contenu est nouveau pour nous. Mais c'est une suite logique."
Vers l'intégration de tous les grands modèles
Le vice-président Europe du Sud d'Alteryx évoque également la génération de data pour améliorer le support client, automatiser la résolution de problèmes, voire proposer de nouveaux produits ou services en mode R&D.
Le connecteur d'OpenAI est lui-aussi accessible graphiquement par le biais de la plateforme d'Alteryx, et manipulable par glisser-déposer au sein des processus analytics sans code. "Les prompts utilisés pour créer les contenus peuvent être conçus par le biais d'un assistant qui permet de définir les segments retenus", ajoute Raphaël Savy. Pour la suite, Alteryx a pour vocation d'aller au-delà des modèles GPT d'OpenAI et d'intégrer des connecteurs pour tous les grands modèles de langue du marché.