Des tableaux au texte : un parcours de création de rapports assisté par l’IA

Dans le monde actuel axé sur les données, la demande de rapports perspicaces et bien structurés n’a jamais été aussi grande. L’avènement de l’IA générative a ouvert des possibilités passionnantes pour automatiser le processus de rédaction de rapports. Dans cet article de blog, nous vous présenterons notre expérience dans la création d’une application qui exploite l’IA générative pour vous aider à générer des rapports à partir de données tabulaires. De l’exploration de divers modèles d’IA à la résolution des défis et à la prise de conscience des atouts de cette technologie, nous fournirons un aperçu approfondi de notre parcours.

Phase exploratoire

Notre voyage a commencé par une exploration de divers modèles et outils d’IA disponibles sur le marché. Nous avons évalué des modèles de Hugging Face, ChatSonic, Azure Cognitive Services, InsightsR, le profilage Pandas, etc. Nous nous sommes également penchés sur des logiciels spécialisés avancés comme Power BI et Tableau. Cependant, la plupart de ces options ne disposaient pas d’une API entièrement fonctionnelle, entraînaient des coûts excessifs ou ne correspondaient pas à nos objectifs spécifiques. Après mûre réflexion, nous avons décidé d’exploiter la puissance de GPT-3.5, en partenariat avec Azure Open AI, pour donner vie à notre vision.

Première approche

Initialement, nous avons tenté de rationaliser notre processus en prétraitant automatiquement les données à l’aide d’un modèle spécialisé avant de les introduire dans les modèles linguistiques (LLM) pour la génération de rapports. Malheureusement, cette approche s’est avérée infructueuse.

Limites

Il est important de reconnaître les limites que nous avons rencontrées. GPT-3, et les LLM en général, ont des contraintes en matière de traitement des données. Ils ont du mal à gérer des ensembles de données, même relativement petits, et sont confrontés à des difficultés pour effectuer des opérations mathématiques de base telles que l’addition et la multiplication. Étant donné que ces modèles ne sont pas spécifiquement conçus ou entraînés pour des tâches d’analyse directe de données, les résultats générés étaient la plupart du temps inexacts.

Se recentrer sur les points forts

En réponse à ces limitations, nous avons décidé de nous recentrer sur les points forts du GPT-3 et des modèles similaires :

• Générer des questions perspicaces : GPT-3 a la capacité remarquable de générer des questions perspicaces qui aident à extraire des informations à partir des données.
• Génération automatisée de code : il peut générer automatiquement des extraits de code qui extraient des informations précieuses des données, rationalisant ainsi le processus d’analyse.
• Génération de rapports : GPT-3 peut produire des rapports complets et bien structurés en utilisant des informations spécifiques dérivées de l’analyse des données.

Approche actuelle

Notre application suit désormais un workflow clair et convivial :

• Saisie de données : les utilisateurs fournissent des données claires sous forme de tableau avec des noms de champs descriptifs. Si nécessaire, ils peuvent mapper ces noms aux types de données correspondants.
• Génération de questions : l’IA génère un nombre spécifié de questions basées sur les données.

• Interaction avec l’utilisateur : les utilisateurs ont la possibilité de réviser, de modifier ou d’ajouter de nouvelles questions, en adaptant l’analyse à leurs besoins.
• Génération de réponses : l’application affiche les réponses aux questions générées. Si un utilisateur n’est pas satisfait, il peut demander une régénération.
• Génération de rapport : une fois que les utilisateurs sont satisfaits des questions et des réponses, l’application compile un rapport écrit.
• Intégration de graphiques : les utilisateurs peuvent également demander que des graphiques simples (par exemple : graphiques à barres, linéaires et circulaires) soient inclus à la fin du rapport.

Les problèmes rencontrés

Tout au long de notre parcours, nous avons rencontré quelques défis :

• Clarté des questions : les questions doivent être claires et refléter la manière exacte dont les valeurs apparaissent dans l’ensemble de données. La précision est essentielle pour recevoir des réponses précises.
• Format des données : La normalisation des formats de date (p. ex. AAAA/MM/JJ) était essentielle pour assurer la cohérence de l’analyse.
• Génération de graphique : pour éviter des erreurs potentielles, nous vous recommandons de fournir des valeurs de paramètres par défaut pour la génération de graphique.

En conclusion, l’IA générative recèle un immense potentiel pour obtenir des informations à partir des données et automatiser la génération de rapports. En abordant des problèmes tels que le format des données et en garantissant la clarté des questions, nous avons atteint une grande précision dans nos résultats. Il est toutefois essentiel de rappeler que l’IA est un outil et que les résultats doivent être interprétés avec prudence. Même si l’IA générative peut améliorer notre flux de travail, il est crucial de l’utiliser judicieusement et de valider les informations générées lors de la prise de décisions critiques.

Nous tenons à souligner qu’il ne s’agit là que d’une des nombreuses approches permettant de résoudre ce problème ; l’imagination fixe les limites. Notre parcours nous a montré la puissance de cette technologie et nous attendons avec impatience son évolution continue dans le monde de l’analyse et du reporting des données.

Avertissement : une partie de ce blog a été créée avec l’aide de l’IA !