Chez Natural Solutions, notre premier client, c’est la nature. Notre ADN, mettre la technologie au service de la biodiversité. A l’heure où l’IA générative évolue et pousse toujours plus loin ses usages, nous innovons en nous emparant du RAG, assistant virtuel de nouvelle génération. Le but ? Faciliter le travail des écologues et des naturalistes pour leur permettre d’être là où l’on a vraiment besoin d’eux : sur le terrain, plutôt que derrière un écran.

Les modèles de langage large (LLM) tels que GPT-4 ont révolutionné le traitement du langage naturel grâce à leur capacité à générer du texte cohérent et pertinent. Pourtant, malgré leur puissance, ces LLM ont aussi certaines limites, notamment en termes d'accès à des informations actualisées et spécifiques. C'est là qu'intervient le concept de Récupération-Augmentation-Génération (RAG), et avec lui, une nouvelle manière d’exploiter l’IA pour mieux repousser ces limites.

On le sait, les avancées de l’intelligence artificielle repoussent sans cesse les limites du possible. La dernière génération d’assistants virtuels n’y fait pas exception avec le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Une façon innovante de faire de l’IA en parvenant à combiner recherche sémantique et génération de textes pour fournir des réponses pertinentes à partir d'un ensemble de données. Comment ? D’abord, en analysant la requête faite et en identifiant les passages (ou réponses) les plus pertinents grâce à des techniques d'embeddings. Ensuite, en interrogeant un modèle de langage large (LLM) basé sur ces passages pour offrir une réponse fluide et informative, à base de résultats contextualisés, mis à jour et sourcés.

Ce procédé vous parle ? Normal, c’est le principe de ChatGPT (GPT-4), la nouvelle offre d'OpenAI qui fait fureur en ce moment pour créer des chatbots personnels ou d’entreprise. Quand vous lui posez une question, c’est en s’appuyant pour partie sur une architecture RAG que ce robot d'exploration Web vous livre la réponse.

Le RAG, un outil pour aider les écologues et les naturalistes à retrouver le terrain

Pas de panique, ce papier n’a pas vocation à vous expliquer la mécanique détaillée d’intelligence artificielle sous-jacente à ChatGPT. Ni même à celle du RAG, qui fournit des résultats beaucoup plus précis, notamment pour obtenir des données géospatiales, des cartographies et des graphiques sur internet et de les recevoir en temps réel. Des informations précieuses qui permettent de créer des applications de cartographie dynamiques et interactives, ce qui est le fer de lance de Natural Solutions en matière de données naturalistes.

On vous plante simplement le décor pour vous permettre de mieux comprendre notre approche et comment nous nous emparons de ces avancées offertes par l’IA pour toujours mieux servir la nature et ses experts.

En l’occurrence, ici, les écologues et les naturalistes pour qu’ils puissent s’extirper plus souvent des tâches d’encodage et d’analyse de données qui les tiennent devant leur ordinateur, et retrouver leur vraie place sur le terrain, en tant qu’observateurs aguerris de la biodiversité, de ses écosystèmes et de leur évolution. Un enjeu de taille à l’heure où nos sociétés manquent cruellement de ces professionnels pour veiller à la sauvegarde et la préservation de notre patrimoine naturel face au réchauffement climatique.

Les avantages de l’IA conversationnelle pour les écologues

Avec le RAG et son IA conversationnelle, basée sur l’apprentissage automatique (deeplearning), un domaine qu’on ne se lasse pas d’exploiter chez Natural Solutions où l’on aime faire de l’« human to machine », les écologues et les naturalistes bénéficient de nombreux avantages :

• Traitement et analyse des données massives : L’IA conversationnelle les aide à pouvoir analyser des grandes quantités de données écologiques (relevés de terrain, images satellitaires, bases de données de biodiversité...) Elle permet d’identifier des tendances et des modèles difficiles à détecter manuellement.

• Facilitée et rapidité dans l’accès à l’information : L’IA conversationnelle se révèle d’une aide précieuse pour aider les experts de la biodiversité à trouver rapidement leurs sources d’information scientifiques, mais aussi à les résumer et les synthétiser. Un accès immédiat à l’information qui est d’autant plus apprécié lors de travaux sur le terrain.  

• Facilité dans gestion de projet : autant dans la planification et la coordination (gestion des ressources, des calendriers…), que dans le suivi et les évaluations par rapport aux objectifs fixés.

• Optimisation des méthodes : L’IA conversationnelle peut améliorer les méthodes de collecte de données, par exemple en optimisant les trajectoires de drones ou en analysant automatiquement les enregistrements audios pour détecter les espèces.

• Soutien à la décision : elle aide à prioriser les actions de conservation grâce à l’évaluation des différentes options en fonction des critères écologiques, économiques et sociaux. L’IA conversationnelle est aussi très efficace pour évaluer les risques liés aux décisions de gestion de l’environnement, en intégrant des données complexes et des modèles prédictifs.

• Nouvelles découvertes et enrichissement des connaissances : l’IA conversationnelle permet d’identifier des relations et des corrélations nouvelles dans les données écologiques, ce qui mène souvent à des hypothèses et découvertes scientifiques.

En bref, l’utilisation de l’IA conversationnelle permet aux écologues de gagner du temps et d’améliorer la précision et la profondeur de leurs analyses sur des questions environnementales complexes.

Pour aller plus loin : Comprendre le RAG

Le RAG combine trois étapes clés pour améliorer les performances des modèles de langage large (LLM) :

1. RECUPERATION : Cette étape implique la recherche d'informations pertinentes à partir de bases de données ou de sources externes. L'objectif est de récupérer des documents ou des passages textuels en réponse à une requête spécifique.

2. AUGMENTATION : Les informations récupérées sont ensuite intégrées au modèle de langage pour enrichir le contexte et la pertinence de la réponse générée. Cela permet au modèle de fournir des réponses plus précises et informées.

3. GENERATION : Enfin, le modèle génère une réponse en utilisant le contexte augmenté par les informations récupérées, produisant ainsi un texte cohérent et pertinent.

Avantages de l'augmentation des LLM avec le RAG

1. Accès à des Informations Actualisées : Les LLM, en particulier ceux entraînés sur des données jusqu'à une certaine date, peuvent manquer d'informations récentes. Le RAG permet d'accéder à des sources d'informations actuelles, garantissant que les réponses sont basées sur les données les plus récentes disponibles.

2. Amélioration de la Précision : En récupérant des informations spécifiques à la requête, le RAG améliore la précision des réponses. Par exemple, pour des questions techniques ou spécialisées, l'accès à des documents pertinents permet de fournir des réponses plus détaillées et exactes.

3. Réduction des Hallucinations : Les modèles de langage peuvent parfois produire des informations incorrectes ou "halluciner". Le RAG, en fournissant des sources documentées et fiables, aide à minimiser l’inexactitude en ancrant les réponses dans des données vérifiées.

4. Contextualisation enrichie : En intégrant des informations externes pertinentes, le RAG enrichit le contexte dans lequel le modèle de langage opère. Cela se traduit par des réponses plus complètes et nuancées, capables de mieux répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs.

5. Flexibilité et Adaptabilité : Le RAG permet une meilleure adaptation à différents domaines et contextes d'utilisation. Que ce soit pour des applications médicales, juridiques, éducatives ou autres, le modèle peut récupérer et utiliser des informations spécifiques à chaque domaine, augmentant ainsi sa polyvalence.

Si vous souhaitez vous aussi disposer de nos données naturalistes et de notre expertise basée sur le RAG et l’IA conversationnelle, n’hésitez pas à nous contacter. Ensemble, nous inventerons l’utopie désirable d’une gestion durable de la biodiversité en 2030.