ArcGIS et IA : Par où commencer ? - N°5/8
Je poursuis mon tour d'horizon sur les différents points d'entrée pour l'usage de l'IA dans ArcGIS. Aujourd'hui, je vous propose d'évoquer la création d'assistants IA personnalisés pour automatiser les tâches répétitives en personnalisant les expériences.
Pour aller au-delà des modèles de GeoAI pré-entrainés et des assistants IA standards, vous pouvez envisager le développement d'assistants IA personnalisés qui répondent à vos workflows SIG uniques. Un assistant personnalisé peut automatiser des processus SIG en plusieurs étapes, répondre à des requêtes sur vos données SIG, réaliser des opérations de gestion sur vos données SIG et vous aidez ainsi dans la prise de décision, le tout dans des contextes opérationnels définis. Plutôt que d'être des aides génériques, les assistants IA personnalisés sont formés et configurés pour refléter le vocabulaire, les structures de données et les tâches spécifiques de votre équipe.
Utiliser des frameworks d’orchestration tels que LangChain facilitent la création d’assistants IA capables d’interagir avec vos services SIG ArcGIS ou même d’autres sources de données. LangChain agit comme une couche de logique et de mémoire entre le modèle de langage et vos systèmes métiers :
- Orchestration des appels : il permet de chaîner plusieurs opérations (analyse spatiale, requête sur un service REST, interrogation d’un tableau attributaire, etc.) dans un même flux conversationnel.
- Intégration aux APIs ArcGIS : vous pouvez créer des tools (fonctions) qui appellent les APIs ArcGIS REST, Python API ou arcpy pour exécuter des traitements concrets.
- Mémoire contextuelle : LangChain conserve l’historique des interactions, ce qui permet à l’assistant d’ajuster ses réponses en fonction des échanges précédents.
- Raisonnement contrôlé : il combine les capacités du modèle de langage avec des modules d’accès à la donnée (vector stores, bases spatiales, catalogues, etc.), évitant les réponses approximatives.
Exemple : un assistant IA peut, via LangChain, recevoir des questions comme "Compter combien de communes sont traversés par l'Allier ?" ou "Combien de communes sont concernées par des risques majeurs en terme d'inondation ?", interroger un service avec les communes, interroger un service avec les fleuves, lancer une géotraitement d’intersection, et restituer une carte ou un résumé chiffré.
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| Extrait de code Python pour créer un assistant personnalisé avec LangChain |
Selon vos environnements, vos besoins et vos compétences en développement, d’autres solutions peuvent compléter ou remplacer LangChain :
- LlamaIndex : structure et indexe vos données (géographiques ou non) pour des recherches et raisonnements efficaces avec les LLM.
- Semantic Kernel (Microsoft) : idéal pour intégrer des assistants IA au sein d’applications d’entreprise, avec une approche modulaire basée sur des “skills”.
- Haystack (de deepset.ai) : puissant pour construire des assistants IA basés sur la recherche documentaire et l’analyse contextuelle.
- Flowise : interface visuelle no-code/low-code pour concevoir des chaînes LangChain et déployer des prototypes rapidement.
Comment démarrer ?
- Identifiez les workflows SIG qui nécessitent un support décisionnel répété.
- Utilisez des outils d'orchestration tels que LangChain pour connecter les LLM aux services/données SIG.
- Collaborez avec votre équipe IT pour tester et affiner le comportement de l'assistant dans un environnement contrôlé.
Considérations pratiques :
- Définissez clairement ce que l'assistant peut et ne peut pas faire.
- Intégrez des garde-fous dans les workflows pour permettre une révision humaine.
- Commencez par des tâches très spécifiques où la confiance est élevée avant d'élargir les responsabilités de l'assistant.