Le 26 juin a eu lieu un petit-déjeuner du club CTO de POC Media sur l’IA spécialisée. L’occasion pour des participants d’échanger sur l’intérêt des petits modèles d’apprentissage en IA générative. Et d’évoquer la nécessité de conserver la confidentialité des données et d’adapter l’usage des outils en fonction des besoins.

C’est au sein de locaux du centre d’innovation technologique et sociale Matrice qu’a été organisé un petit-déjeuner du Club CTO de POC Media, le jeudi 26 juin. Cet événement avait pour thématique les enjeux de l’IA spécialisée et la possibilité de développer des modèles d’apprentissage plus adaptés aux besoins. L’occasion d’échanger avec deux éminents spécialistes du domaine, Géraldine Damnati, chercheuse chez Orange Innovation et Renaud Monnet, directeur du Digital Lab de CentraleSupelec. Ont été évoqués, entre autres, l’entraînement des IA avec un manque de données, le modèle économique pour les IA déployées à large échelle et la protection des données utilisées par les outils.

Investir pour obtenir des gains

Pour bénéficier des potentialités de l’IA, les entreprises doivent s’emparer du sujet selon leurs besoins identifiés. Par exemple, au sein du groupe Orange, il existe une division réunissant chercheurs et développeurs qui mettent au point des outils au bénéfice de l’ensemble des équipes du groupe. « Dans le cadre du traitement du langage multilingue, nous avons développé un assistant conversationnel interne : Dinootoo. Il s’agit d’un outil d’IA générative qui permet d’accéder de manière sécurisée à de grands modèles de langage (LLM) pour traiter des documents textuels et des images et générer du texte en sortie », explique Géraldine Damnati. En juin 2025, 15,3 millions de requêtes avaient déjà été enregistrées de la part de 79 400 utilisateurs, principalement GPT4 Nano d’OpenAI.

Toutefois, le déploiement d’un modèle de langage doit se faire de manière adaptée. « Il faut ajuster l’usage du LLM ou SLM aux enjeux de souveraineté, de frugalité, de performance et de contrôle, et également selon la langue et le domaine d’application (télécommunications, relation client, etc.) », développe Géraldine Damnati. Avant d’ajouter : « Pour y parvenir, il est indispensable d’évaluer avec des benchmarks pertinents et des métriques appropriées. » L’objectif est d’orienter le collaborateur vers le bon modèle de langage selon le besoin. Toutefois, toutes les entreprises ne sont pas forcément en mesure de consacrer des moyens à des outils internes, comme le souligne Renaud Monnet : « Si on est un grand groupe, on a les capacités d’investir dans des développements internes en matière d’IA générative. Mais si on est une start-up, on est obligé d’employer les LLM publics hébergés sur le cloud. Dans ce cas, il faut optimiser le coût d’utilisation et faire attention aux données qu’on partage. »

Confidentialité des données

Pour certaines entreprises des secteurs de la défense ou du nucléaire, il n’est pas envisageable d’envoyer des informations sensibles à l’étranger. Dans ce cadre, les SLM avec un stockage en local peuvent constituer une solution. « L’IA peut tourner sur un téléphone, et c’est l’idéal, car les données ne sortent pas », précise Renaud Monnet. Le Digital Lab de CentraleSupelec, qu’il dirige, a mis au point le SLM « Croissant », capable de traduire et résumer des textes anglophones, et ce, en étant entraîné sur autant de contenus en anglais qu’en français. Dans le cadre de ses activités, le groupe Orange a initié, avec l’Agence ministérielle pour l’intelligence artificielle de Défense, le projet EvalLM2025. Il vise à évaluer si les outils d’IA sécurisés et frugaux peuvent être développés pour le secteur de la défense. Avantage de ces modèles : ils ne demandent pas de ressources en calcul trop gourmandes. Les partenaires du projet ont ainsi pu utiliser le « petit » modèle de LLM de Mistral, le Mistral7B, en recourant en prime aux serveurs qui sont « obsolètes ».

L’IA au sein du centre Matrice
L’événement du Club CTO intervient lors de la semaine VarIAtions du centre technologique et social Matrice, visant à considérer l’IA autrement au travers de conférences, d’expositions, d’ateliers, etc. L’occasion pour Matrice de présenter ses développements en matière d’IA appliquée aux enjeux sociaux. Par exemple, un outil de dialogue technologique, Diag, a été déployé par le centre pour démythifier l’IA et diagnostiquer les tâches professionnelles. « Nous avons développé une méthodologie pour l’IA, qui nous a permis d’obtenir des preuves de concept pour trois outils. L’un est en cours de déploiement au sein de l’APEC pour la correspondance des profils. Un autre mis au point pour la CFDT est actuellement en phase de go/no go. Enfin, nous avons développé l’outil 9_3/4 qui aide à reconfigurer les tâches professionnelles selon l’état de santé d’un salarié atteint de cancer », détaille Baptiste Avril, directeur des projets socio-IA au sein de Matrice.