Le monde des affaires et le monde juridique sont remplis de contrats et de documents complexes qu’il faut lire attentivement pour s’assurer qu’ils sont compris, qu’ils sont conformes à une litanie de lois et de règles, et qu’ils sont correctement archivés et mis à jour. Le suivi des affaires juridiques et des conclusions est un travail à plein temps.
Certains de ces documents peuvent compter des centaines de pages et il faut des heures pour les examiner. Mayo Oshin, ingénieur en intelligence artificielle au Royaume-Uni, veut changer cela grâce à l’IA. Le dernier projet d’Oshin, baptisé Warren Buffett, est destiné au secteur financier et aux documents.
J’ai construit un analyste financier GPT-4 ‘Warren Buffett’ pour ‘discuter’ et analyser plusieurs fichiers PDF (~1000 pages) à travers @elonmusk‘s Tesla 10- k de Tesla (2020-2022)gpt4 openai investing stocks finance pic. twitter.com/AX75f28mBA
– Mayo (@mayowaoshin) Le 27 mars 2023
Oshin dit avoir nommé le robot en l’honneur de Buffett parce qu’il a été conçu pour analyser des documents financiers dans le style du célèbre investisseur en valeurs mobilières.
Basé à Londres, en Angleterre, Oshin contribue à un cadre open-source appelé LangChain qui fournit divers outils et ressources pour faciliter le développement d’applications d’IA.
FYI ceci a été alimenté par @LangChainAI , @pinecone et @OpenAI
– Mayo (@mayowaoshin) March 27, 2023
« Les entreprises ont tendance à intégrer le concept de récupération dans leurs systèmes d’IA », a déclaré M. Oshin lors d’une interview accordée à TCN. La récupération fait référence à la capacité de « discuter avec les données », et cette fonction, a ajouté M. Mayo, est devenue un besoin crucial pour de nombreuses entreprises.
Ayant expérimenté les capacités de récupération depuis un certain temps, M. Oshin dit avoir constaté une demande croissante d’exemples pratiques sur la façon dont la technologie peut être appliquée à différents types de documents et de données.
« De nombreuses personnes se sont plaintes du temps nécessaire à la lecture des rapports annuels », explique-t-il. « Par exemple, les investisseurs de Tesla peuvent vouloir comprendre les facteurs de risque actuels ou les performances de la direction, mais les rapports annuels peuvent compter des centaines de pages.
L’objectif du projet est de montrer comment l’IA peut aider à analyser des documents volumineux et complexes, en facilitant et en accélérant l’extraction d’informations pertinentes grâce à des capacités de recherche qui permettent aux utilisateurs de dialoguer avec les données et de recevoir des informations significatives, ce qui, espérons-le, conduira à une meilleure prise de décision.
« On peut en quelque sorte considérer qu’il s’agit d’extraire les sections pertinentes d’un document, au lieu d’avoir à le lire en entier, mais en se basant sur le langage naturel », a déclaré M. Oshin.
Comme il l’a expliqué, l’idée derrière le chatbot était de démontrer qu’il est capable d’aller au-delà des interactions unidirectionnelles, qui ont été au cœur des discussions autour de l’IA.
« Généralement, il s’agit d’utiliser [ChatGPT] pour effectuer une tâche spécifique sur un seul fichier PDF ou un seul élément d’information », a-t-il expliqué. « Toutefois, je tenais à souligner que la démo peut effectuer des analyses dans le temps en utilisant une approche de séries chronologiques. Un exemple est l’analyse des performances des flux de trésorerie sur plusieurs années pour révéler les tendances.
Tutoriel vidéo Youtube : https://t.co/Ocu3tVLKLS
Github repo (veuillez noter qu’il s’agit du modèle original utilisé pour la démo, adapté à ce cas d’utilisation) : https://t.co/DZ0sMKZpx8
Mon diagramme visuel de l’architecture du chatbot pdf ci-dessous… pic.twitter.com/VPjMZUDICv
– Mayo (@mayowaoshin) 27 mars 2023
« Beaucoup de gens pensent que l’IA est coûteuse, mais en réalité, elle peut être rentable », a déclaré M. Oshin, ajoutant qu’il pense que la raison pour laquelle la technologie est devenue virale est que les gens sont à la fois enthousiastes et effrayés par ce que l’IA signifie pour le travail de la connaissance. Il reconnaît que c’est une préoccupation qui suscite une partie de l’intérêt et des discussions autour de l’IA et de son impact sur la main-d’œuvre.
« Ce qui est effrayant, c’est que les personnes qui travaillent sur la recherche en matière d’IA ne savent même pas de quoi elles sont capables », ajoute M. Oshin. « Lorsque vous avez affaire à quelque chose qui commence à penser par lui-même, c’est une zone grise. «
