Les développeurs peuvent désormais intégrer ChatGPT directement dans une multitude d’applications d’entreprise et pour des utilisateurs finaux via Azure OpenAI Service. La tarification est basée sur des jetons.
Microsoft rend le modèle de langage étendu ChatGPT disponible en avant-première sous forme de composant pour les applications destinées au service Azure OpenAI. Les développeurs pourront ainsi intégrer le modèle dans une multitude d’applications d’entreprise et pour des utilisateurs finaux. Il semble que Microsoft a déjà fait travailler plusieurs utilisateurs avec cette intégration. C’est le cas notamment d’ODP Corporation (la société mère d’Office Depot et d’OfficeMax), le Smart Nation Digital Government Office de Singapour et le fournisseur de logiciels de gestion de contrats Icertis, cités par Microsoft comme clients de référence.
Les développeurs qui utilisent le service Azure OpenAI peuvent se servir de ChatGPT pour ajouter diverses fonctions à leurs applications, comme le récapitulatif des conversations dans les centres d’appel, l’automatisation du traitement des demandes d’indemnisation et même la création de nouvelles publicités avec un contenu personnalisé, entre autres choses. L’IA générative comme ChatGPT est déjà utilisée pour améliorer les offres de produits de Microsoft. Par exemple, selon l’entreprise, la version premium de Teams peut utiliser l’IA pour créer des chapitres dans les conversations et des récapitulatifs générés automatiquement, tandis que Viva Sales peut offrir des conseils basés sur des données et suggérer un contenu de courriel pour aider les équipes à atteindre leurs clients.
Une tarification par jetons
Ritu Jyoti, vice-présidente du groupe IDC en charge de la recherche sur l’IA et l’automatisation, a déclaré que les cas d’usage proposés sont très logiques et que, selon elle, dans un premier temps, la nouvelle offre de Microsoft alimentée par ChatGPT sera axée sur l’interne au sein des entreprises. « Par exemple, aider les RH à rédiger des descriptions de poste, aider les employés à gérer et à découvrir les connaissances internes, en d’autres termes, aider les employés à effectuer des recherches internes », a-t-elle déclaré.
La tarification du service se fait par jetons – un jeton couvre environ quatre caractères d’une requête donnée en anglais écrit, un paragraphe moyen s’élevant à 100 jetons et un essai de 1500 mots à environ 2 048 jetons. Selon Mme Jyoti, l’une des raisons pour lesquelles les applications basées sur GPT-3 sont devenues plus populaires juste avant que ChatGPT ne devienne viral, c’est que le prix de la fondation OpenAI est tombé à environ 0,02 dollar pour 1000 jetons. « ChatGPT via Azure coûte encore moins cher, soit 0,002 dollar pour 1000 jetons, ce qui rend le service potentiellement plus économique que l’utilisation d’un modèle de langage étendu en interne », a-t-elle ajouté. « Je pense que le prix est parfait », a déclaré Ritu Jyoti.
Un effort sur une IA responsable
Selon Bern Elliot, vice-président et analyste de Gartner, pour son service, Microsoft semble mettre l’accent sur des pratiques responsables en matière d’IA, ce qui veut dire qu’elle a peut-être tiré les leçons d’incidents où un chatbot de Bing s’est comporté bizarrement, y compris une conversation avec un journaliste du New York Times auquel l’IA a déclaré son amour et tenté de le convaincre de quitter son épouse. « Je pense que Microsoft a toujours pris l’IA responsable très au sérieux, et c’est tout à son honneur », a déclaré Bern Elliot. « Ces antécédents solides en matière d’utilisation éthique et de respect de la vie privée dans l’entreprise sont positifs et plaident en sa faveur », a-t-il ajouté.
Selon lui, cet aspect est essentiel, compte tenu des préoccupations soulevées par l’utilisation de l’IA dans l’entreprise, en particulier en termes de protection des données et de contextualisation des ensembles de données. Ce dernier point consiste généralement à s’assurer que l’IA d’entreprise tire ses réponses de la bonne base d’informations, ce qui garantit que ces réponses sont correctes et évite les écarts que l’on peut voir dans l’IA à usage plus général.