IA : 4 outils de développement no code de modèles de fondation
La création de modèle de fondation n'échappe pas au mouvement du no code. De plus en plus d'outils de développement sans code ciblant ce domaine voient le jour. Parmi ces solutions figurent notamment Alteryx, mais aussi nombre de solutions éditées par des start-up comme Flowiseai, MonsterAPI ou encore Viso.
Alteryx
Commençons par Alteryx, dont la mission historique est de démocratiser l'analyse de données. La société californienne édite un environnement graphique, baptisée Alteryx AI Studio, conçu pour fine-tuner des large language model (LLM). Et ce, sans avoir à saisir une seule ligne de code. 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 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 (lire l'article : Comment Alteryx se lance dans le LLM no code).
FlowiseAI
Aux côtés d'Alteryx, FlowiseAI articule son offre autour d'une plateforme de développement low code visant à démocratiser le développement des LLM. Elle offre une interface visuelle en mode glisser-déposer qui simplifie la construction de LLM personnalisés pour des cas d'utilisation variés, allant des agents conversationnels aux applications d'analyse de donnée. Les fondateurs de FlowiseAI, Henry Heng et Chung Yau Ong, ont lancé la plateforme avec l'ambition de combler le fossé entre les progrès récents des grands modèles de langage, tels que ChatGPT, et la capacité des utilisateurs moins techniques à les exploiter pour leurs propres cas d'utilisation. En intégrant des composants variés comme des chargeurs de PDF, des embeddings OpenAI, et des bases de données vectorielles, FlowiseAI permet à ses utilisateurs de construire leur propre version de ChatGPT adaptée à leurs documents spécifiques, sans nécessiter de compétences en codage.
FlowiseAI se distingue par sa capacité à s'adapter à différents environnements, y compris les environnements déconnectés, grâce à la prise en charge de LLM locaux. Ce qui offre une grande flexibilité pour le déploiement sur les applications en découlant, qu'il soit réalisé sur site ou sur un cloud public. La plateforme est également dotée d'une communauté open source dynamique, permettant aux développeurs de contribuer et de bénéficier d'un ensemble croissant de modèles d'application et d'intégrations.
Les cas d'utilisation de FlowiseAI sont variés, englobant la création de chatbots pour les catalogues de produits, l'intégration de réponses IA dans des applications de chat, et même le développement de solutions personnalisées pour l'intégration de tâches de gestion de projet dans Notion directement depuis Slack.
MonsterAPI
Autre exemple de solution de LLM sans code, MonsterAPI commercialise des outils conçus pour le raffinement des modèles de langues. La start-up vise à simplifier et à rendre plus accessible l'ajustement fin des LLM pour une variété d'utilisateurs, allant des développeurs individuels aux grandes entreprises. La plateforme MonsterAPI donne accès à des modèles d'IA générative de pointe tels que Stable Diffusion, Pix2Pix, Whisper, et d'autres, à travers des API REST. Ce qui distingue MonsterAPI réside dans sa capacité à offrir ces modèles, à la manière de Poe, à un coût inférieur, tout en garantissant intégration et scalabilité.
Les utilisateurs de MonsterAPI peuvent choisir parmi une large gamme de modèles LLM open source, incluant Llama et Llama2 7B, 13B, et 70B, Falcon 7B et 40B, et bien d'autres. La plateforme introduit par ailleurs de nouvelles fonctionnalités pour améliorer l'expérience de fine-tuning, en se basant notamment sur des outils de préparation de données, des options de sélection de modèles enrichis et des pipelines d'optimisation. Last but not least, MonsterAPI ne se contente pas de fournir des outils. La plateforme cultive également une communauté active sur Discord, où les utilisateurs peuvent échanger des idées, poser des questions et obtenir de l'aide.
Viso.ai
Dernier acteur de cette sélection, le suisse Viso.ai commercialise une plateforme taillée pour créer des modèles de fondation orientés vision par ordinateur, là encore sans avoir besoin de coder. Sa plateforme logicielle fournit un environnement graphique dans lequel les utilisateurs peuvent connecter des modules d'IA préentraînés (reconnaissance d'images, traitement du langage naturel, etc.) pour bâtir des applications intelligentes répondant à leurs besoins spécifiques. Le tout avec une grande simplicité d'utilisation. Les cas d'usage sont multiples et concernent de nombreux secteurs : chatbots pour le service client, outils d'analyse prédictive pour anticiper des pannes ou optimiser une chaîne logistique, assistants d'IA pour les équipes commerciales...
Reconnue pour sa flexibilité, sa scalabilité et sa puissance, Viso Suite est devenue une infrastructure de vision par ordinateur en croissance rapide, soutenue par Accel et utilisée par des entreprises Fortune 500 ainsi que des organisations gouvernementales pour une variété d'applications en temps réel à l'edge comme dans le cloud.