La combinaison de LoRA (Low-Rank Adaptation), de quantification et de RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet de développer des travailleurs privés de l’IA conformes au GDPR qui prennent en charge l’apprentissage continu en affinant l’historique des conversations de chat et d’autres ensembles de données propriétaires. Le LLM est affiné sur des interactions structurées, telles que les journaux d’assistance à la clientèle, les communications internes et les dialogues spécifiques à un domaine, ce qui lui permet de s’adapter à l’évolution de la terminologie, des flux de travail et des contextes commerciaux. LoRA facilite les mises à jour efficaces et de faible rang du modèle, tandis que la quantification réduit les frais généraux de calcul, ce qui rend le réglage fin continu extensible. RAG complète ce dispositif en permettant la récupération en temps réel d’informations pertinentes à partir d’ensembles de données externes, ce qui garantit des réponses précises et adaptées au contexte. Cette approche intégrée garantit la conformité au GDPR en conservant les données dans des environnements sécurisés et en anonymisant les entrées, créant ainsi un travailleur privé de l’IA qui évolue avec les besoins de l’organisation tout en préservant la confidentialité des données et l’efficacité opérationnelle.