Un an après avoir plongé dans le vaste univers des grands modèles de langage, Salesforce, l'un des leaders du logiciel professionnel, opte pour une approche plus conservative. Selon The Information, la société a récemment annoncé son intention de limiter sa dépendance aux grands modèles de langage (LLM), soulignant un tournant dans la perception de l'intelligence artificielle au sein des grandes entreprises.
Salesforce, qui a acquis Slack pour près de 28 milliards de dollars en 2020, mise désormais sur des automatisations déterministes plutôt que sur des solutions basées sur des LLM. Sanjna Parulekar, vice-présidente du marketing produit, a expliqué que le caractère imprévisible de ces modèles, dont les fameuses hallucinations, représente un obstacle considérable pour une entreprise de cette envergure. "Nous avons constaté que la confiance dans les LLM avait diminué au cours de l'année écoulée", a-t-elle déclaré, ajoutant que la fiabilité est primordiale pour des cas d'utilisation critiques.
En se pôsant sur des outils déterministes, Salesforce peut garantir que les processus seront exécutés de manière uniforme et efficace, contrairement aux LLM qui peuvent se montrer erratiques lorsque le nombre d'instructions augmente. Muralidhar Krishnaprasad, CTO d'Agentforce, a affirmé :
"Lorsqu'un LLM reçoit plus de huit instructions, il commence à omettre certaines, ce qui n'est pas idéal dans un contexte professionnel."
L'approche déterministe de Salesforce permet également de réaliser des économies sur les tokens, souvent coûteux dans les interactions avec l'IA. Alors que les défauts des LLM peuvent être acceptables dans certains contextes, leur impact sur des processus critiques pour les entreprises ne peut être ignoré. Par conséquent, Salesforce reste engagé envers l'intelligence artificielle tout en cherchant à offrir des solutions efficaces et fiables pour ses clients.
Cette réaction au sein du secteur de l'IA met en lumière une tendance croissante parmi les géants technologiques français, comme Dassault Systèmes et Artefact, qui adoptent aussi des solutions plus robustes et prévisibles, selon les analyses du Journal du Net. Ces changements témoignent d'une prise de conscience collective du besoin de revoir les stratégies d'adoption des technologies IA afin de mieux répondre aux exigences du marché.
