Briser les mythes de l'IA : Budget, précision et personnalisation

L'IA peut-elle s'adapter à votre institution ? Répondre aux préoccupations en matière de budget, de précision et de personnalisation

‍

Dans la première partie, nous avons abordé les préoccupations fondamentales des institutions à l'égard de l'IA - la sécurité des données, le retour sur investissement et l'intégration. Au fil du temps, nous avons également entendu d'autres objections courantes, telles que : l'imprévisibilité financière, les risques d'hallucination de l'IA et la crainte que l'IA ne puisse pas s'adapter aux besoins spécifiques de l'institution. Nous explorons ici ces défis et montrons comment l l'IA centrée sur l'humain - conçue pour s'adapter à votre institution - peut y répondre efficacement.

‍

L'IA est-elle trop imprévisible pour notre budget institutionnel ?

‍

L'une des préoccupations récurrentes des partenaires est que les coûts de l'IA peuvent varier de manière inattendue, en particulier lors de l'adoption de modèles de tarification basés sur la consommation, où les frais dépendent du nombre d'appels à l'API, de jetons de formation ou du temps de calcul. 

‍

• "Comment budgétiser ces applications informatiques basées sur l'utilisation ? "
• "Comment pouvons-nous prévoir l'utilisation par nos étudiants et nos professeurs ? 
• "Nous avons peur des coûts inattendus et des frais surprises - comment gérer cela ? 

‍

Cette variabilité peut entraîner des pics de dépenses pendant les périodes d'utilisation intense ou de test.

‍

• Un article récent souligne que les responsables de l'éducation ont souvent du mal à prévoir les coûts énergétiques et informatiques liés aux déploiements de l'IA.
• Les frais de licence de l'IA peuvent varier en fonction du type et de la taille de l'établissement. Les grandes institutions peuvent négocier des accords de licence à l'échelle de l'entreprise avec des remises sur le volume, tandis que les petites institutions peuvent avoir du mal à s'offrir certains outils ou à y accéder. 
• Une autre cause de variabilité des prix est la complexité et la sophistication de l'application de l'IA, les systèmes les plus avancés demandant des prix plus élevés. 
• En outre, les solutions à code source ouvert ou personnalisées peuvent offrir des alternatives plus abordables que les options commerciales à code source fermé.

‍

Pourquoi les coûts prévisibles de mise en œuvre de l'IA sont-ils importants dans l'enseignement supérieur ?

‍

• Les universités s'appuient sur des budgets pluriannuels et non sur une facturation flexible en temps réel.
• Les cycles de passation de marchés favorisent les licences à prix fixe ; les modèles de consommation introduisent des risques.
• La direction financière recherche des structures de coûts stables, en particulier pour les outils stratégiques tels que les logiciels de rétention des étudiants et les stratégies de rétention des étudiants dans les universités.
  
  

L'approche recommandée par LearnWise : Licence annuelle fixe

‍

La fourniture d'un accès à l'échelle de l'établissement à un tarif annuel fixe basé sur le nombre d'étudiants et d'enseignants de votre établissement est une garantie :

‍

• Dépenses prévisibles, pas de dépassement surprise des jetons
• Alignement des marchés publics et cycles de renouvellement simples
• Planification budgétaire claire et contrôlée
• Confiance dans la prévisibilité des coûts, facilitant le financement des initiatives de sensibilisation et d'engagement des étudiants

‍

En rendant la tarification transparente et stable, les institutions peuvent investir en toute confiance dans des plateformes d'engagement étudiant basées sur l'IA. plateformes d'engagement des étudiants basées sur l'IA sans craindre des coûts exorbitants.

‍

Peut-on faire confiance à l'IA pour communiquer avec précision et respecter les politiques ?

‍

Lors de l'adoption de l'IA dans l'enseignement supérieur, l'une des préoccupations les plus importantes est de savoir si les modèles génératifs peuvent produire des réponses correctes sur le plan factuel et refléter le ton de l'institution et ses politiques de communication. La principale inquiétude ? Les hallucinations: lorsque l'IA produit en toute confiance des informations incorrectes ou trompeuses.

‍

• Des recherches récentes indiquent que près de 27 % des réponses au LLM contiennent un certain degré d'hallucinations.
• Les benchmarks sur l'hallucination de l'IA montrent que les taux d'erreur varient considérablement, de 15 % à 59 % selon les modèles.

‍

Ce problème n'est pas seulement technique : il a des implications réelles pour la confiance des étudiants et l'intégrité académique . Si les hallucinations sont un risque connu des grands modèles de langage (LLM), les institutions ne sont pas impuissantes à les réduire.

‍

Des déchets à l'entrée, des déchets à la sortie : La nécessité d'une gouvernance des contenus

‍

Chez LearnWise, nous suivons le principe GIGO: Garbage In, Garbage Out. La qualité de l'IA générative dépend des données qui lui sont fournies. Si les bases de connaissances institutionnelles ou le contenu de tiers contiennent des inexactitudes ou des préjugés, ceux-ci peuvent apparaître dans les résultats de l'IA. C'est pourquoi nous aidons nos partenaires à mettre en place des protocoles d'examen du contenu, afin de s'assurer que le matériel source est factuel, diversifié et conforme aux politiques avant qu'il ne soit ingéré.

‍

Biais à la source et rôle des institutions

‍

Un autre aspect de ce défi est l'amplification des préjugés. Les modèles fondamentaux (comme GPT, Llama ou Claude) sont formés sur de vastes données Internet publiques, qui peuvent inclure des préjugés sociétaux. Bien que LearnWise AI travaille au-dessus de ces modèles, nous prenons des mesures actives pour atténuer l'héritage des préjugés:

‍

• Permettre aux institutions de définir et de conserver leurs propres sources d'autorité
• Application d'un contrôle d'accès basé sur les rôles afin de préserver les limites appropriées des données
• Guider les clients à travers des audits de contenu afin d'identifier et de réduire les biais involontaires
• Fournir des filtres de contenu et une modération pour le matériel inapproprié, non conforme ou d'exclusion.

‍

Comme l'indique notre directive sur l'IA éthique, nous comprenons l'importance de fournir des informations claires sur nos pratiques, outils, ressources et responsabilités en matière de sécurité au sein de LearnWise , afin que nos clients puissent nous choisir en toute confiance. Notre posture de sécurité met en avant des détails de haut niveau sur les mesures que nous prenons pour identifier et atténuer les risques, mettre en œuvre les meilleures pratiques et développer en permanence des moyens d'amélioration.

‍

Minimiser les hallucinations grâce à des garanties structurelles

‍

Au-delà de l'hygiène du contenu, la plateforme applique des garanties structurelles qui réduisent les risques d'hallucination :

‍

• Souveraineté des données: Les données institutionnelles ne sont jamais utilisées pour le réentraînement des modèles
• Contraintes de la base de connaissances: Les réponses de l'IA sont générées strictement à partir de contenus vérifiés
• Gestion de l'identité institutionnelle: Veille à ce que les restrictions d'accès correspondent aux protocoles de communication
• L'homme dans la boucle: Les institutions et les utilisateurs peuvent signaler les résultats suspects pour déclencher l'amélioration du modèle.

‍

Ces mesures créent un environnement d'IA plus transparent, plus responsable et plus axé sur les institutions, favorisant une communication conforme et réduisant le risque de réputation.

Une deuxième préoccupation majeure concerne l'IA qui génère des données factuelles incorrectes ou des tonalités déviantes, appelées hallucinations, et la question de savoir si elle peut s'aligner sur les normes institutionnelles, la gouvernance des données et l'identité de l'étudiant.

‍

• Des recherches récentes indiquent que près de 27 % des réponses aux questions sur la maîtrise de l'éducation et de la formation tout au long de la vie contiennent un certain degré de contenu halluciné, à moins qu'il ne soit étayé par des sources de connaissances réelles.
• Les benchmarks sur l'hallucination de l'IA montrent que les taux d'erreur varient considérablement, de 15 % à 59 % selon les modèles.

‍

N'oubliez pas : "Garbage in, garbage out" (entrée d'ordures, sortie d'ordures). Si l'IA ingère des données inexactes ou non vérifiées, ses résultats le refléteront.

Comment nous établissons la confiance et la précision :

‍

• Sources d'information vérifiées: chaque source de données est analysée et vérifiée avant d'être intégrée.
• Inclusion de sources autorisées: seuls les canaux institutionnels (LMS, portails étudiants, WordPress) alimentent l'IA.
• Contrôles d'accès basés sur les rôles et intégration avec les systèmes de gestion des identités
• Utilisation de LLM de première qualité, de pipelines de réponse à plusieurs étapes dont la précision est connue dans des contextes académiques
• Garantie de souveraineté des données: les données institutionnelles n'entraînent jamais de modèles externes
• La curation de la base de connaissances garantit que les réponses de l'IA proviennent uniquement de sources faisant autorité.
• Personnalisation du ton pour refléter la voix institutionnelle, renforçant ainsi l'engagement et la crédibilité.
  
  

Ces protocoles permettent d'améliorer la capacité à mesurer l'engagement des étudiants, à maintenir une communication institutionnelle cohérente et à former les étudiants. chatbots d'IA pour l'éducation qui reflètent votre marque et vos politiques éducatives.

Et si notre institution avait des besoins uniques ? L'IA peut-elle vraiment s'adapter à nous ?

‍

Un mythe répandu veut que l'IA soit rigide ou générique et qu'elle ne laisse aucune place à la personnalisation. Or, les systèmes actuels sont très extensibles et prennent en charge une complexité variable, de la programmation des heures de bureau aux agents spécifiques à un domaine.

‍

Options clés pour la personnalisation institutionnelle :

‍

• Accès complet à l'API pour l'interopérabilité et les échanges entre IA
• Outils à code faible ou nul pour une configuration rapide par des non-développeurs
• SDK pour les développeurs permettant aux équipes informatiques de créer des extensions sur mesure
• Modules spécialisés pour les opérations critiques : aide financière, triage pour la santé mentale, flux de travail pour les admissions
• Transfert transparent entre l'IA de conciergerie générale et les agents spécialisés
• Support robuste pour la gestion du cycle de vie de l'étudiant, permettant le suivi de l'étudiant depuis son admission jusqu'à l'obtention de son diplôme.

‍

Plutôt que de forcer les institutions à s'adapter, ces systèmes permettent d'adapter l'IA à votre institution, en l'intégrant dans les processus existants, qu'il s'agisse de rétention, de soutien ou de processus de notation et d'évaluation.

‍

Votre institution passe avant tout

‍

Ces objections courantes - imprévisibilité du budget, précision de la communication et manque de personnalisation - sont compréhensibles mais peuvent être résolues. En offrant :

• Licences à coût fixe
• Une gouvernance et une stratégie solides en matière de données
• Architecture flexible adaptable à votre institution

‍

Les outils d'IA générique peuvent devenir des solutions centrées sur l'humain qui améliorent les processus institutionnels et les environnements numériques au lieu de les perturber.

‍

Si vous êtes prêt à découvrir comment les solutions Gen AI peuvent s'intégrer en douceur dans vos systèmes et soutenir des objectifs clés tels que les stratégies de rétention des étudiants, l'optimisation du personnel et de l'assistance aux étudiants , etc. soutien aux étudiants et le soutien aux enseignants dans leur processus de notation et d'évaluationnous serions ravis de vous montrer comment. Réservez une démonstration personnalisée pour discuter des solutions sur mesure qui répondent à vos besoins uniques, ou contactez-nous à l'adresse learnwise