L'émergence de technologies comme l'architecture ONNX pour les applications de génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation, RAG) en contexte local marque un tournant fascinant dans le domaine de l'intelligence artificielle. Combinées avec webLLM et WebGPU, ces innovations favorisent des domaines tels que l'accessibilité, la performance et la confidentialité, tout en s'affranchissant des contraintes des infrastructures cloud. Cet article aspire à offrir une compréhension claire de ces avancées, avec un regard particulier sur leur capacité à embrasser l'avenir numérique.
Entrer dans le monde de l'ONNX et du RAG local
L'Open Neural Network Exchange, ou ONNX, représente une avancée notable en matière d'interopérabilité, facilitant le transfert et l'exécution de modèles d'apprentissage profond parmi différents frameworks populaires tels que PyTorch et TensorFlow. Imaginez que vous puissiez prendre un modèle d'IA développé dans un environnement et l'utiliser efficacement sur divers appareils, qu'il s'agisse d'un CPU, d'un GPU ou plus récemment, d'accélérateurs via WebGPU. C'est exactement ce que permet ONNX.
Le RAG, ou Retrieval-Augmented Generation, se distingue par sa capacité à améliorer la pertinence et la précision des réponses générées par l'IA. Comment ? En intégrant une phase de récupération d'information. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur ce que sait l'intelligence artificielle (grâce à ses paramètres), le processus RAG commence par interroger une base de données locale. Cela garantit que les réponses générées sont non seulement précises mais également à jour, tout en minimisant les risques d'erreurs courantes.
En s'appuyant sur la technologie ONNX, le RAG local permet d'exécuter l'ensemble du processus d'inférence et de génération d'embeddings directement sur l'appareil de l'utilisateur, supprimant ainsi le besoin de connexion Internet. Le résultat ? Une expérience utilisateur qui allie réactivité, contrôle total et confidentialité.
Avantages du RAG local renforcé par ONNX
Confidentialité inégalée et souveraineté des données
Lorsqu'on parle de solutions locales, la confidentialité est souvent au centre des préoccupations. L'un des principaux avantages d'une architecture RAG locale est l'assurance que les données de l'utilisateur ne quittent jamais l'appareil. Pour les secteurs où la confidentialité est primordiale - tels que la santé ou le domaine juridique - c'est un atout majeur. En gardant les textes, documents et réponses en local, on répond efficacement aux exigences réglementaires tout en préservant la souveraineté des données.
Réduction significative des coûts
Mettre en place une solution RAG locale équivaut à éliminer les dépenses associées aux API payantes ou au stockage cloud. En ayant une solution locale, les professionnels bénéficient d'une autonomie précieuse, libérés des frais récurrents d'abonnement à des services tiers. C'est une opportunité en or de démocratiser l'accès à l'IA, permettant à chaque utilisateur d'en tirer le meilleur parti.
Performance et réactivité accrues
L'utilisation locale d'IA garantit une réactivité impressionnante, souvent comparable, voire supérieure aux solutions basées sur le cloud. Des modèles optimisés au format ONNX, souvent compressés pour fonctionner en 8 bits, permettent de réduire la mémoire nécessaire et d'accélérer le calcul. Les utilisateurs bénéficient ainsi d'une expérience agile et ultra-réactive, même sur des appareils aux ressources limitées.
Une IA accessible hors-ligne
L'aspect local de cette technologie signifie que l'intelligence artificielle reste fonctionnelle même en l'absence de connexion Internet. Pour des applications critiques, qu'elles se déroulent en milieu industriel ou lors de déplacements, cela garantit une continuité et une fiabilité sans précédent. Plus besoin de se soucier des interruptions de service dues à une mauvaise connexion.
webLLM et WebGPU : Catalyseurs de l'IA embarquée
Le moteur webLLM, ou l'IA partout
webLLM redéfinit notre perception de l'IA en permettant de faire tourner un moteur d'inférence de modèles de langage dans le navigateur, soutenu par WebGPU. Cela signifie que des assistants IA de pointe peuvent être utilisés sans recours à un serveur distant. Les utilisateurs bénéficient donc de performances pratiquement semblables à celles des applications natives. Grâce à sa compatibilité complète avec l'API d'OpenAI, migrer vers cette solution est d'une simplicité déconcertante. En outre, la capacité à gérer le streaming et à structurer les données en JSON enrichit encore l'expérience utilisateur.
WebGPU : Accéder à la puissance des GPU avec un navigateur
WebGPU, successeur de WebGL, révolutionne le calcul dans le navigateur en offrant un accès direct au GPU. Cela permet une parallélisation du calcul, essentielle pour l'inférence d'IA et le traitement d'embeddings. Avec WebGPU, le potentiel du GPU est pleinement exploité, fournissant une accélération significative qui permet aux utilisateurs de bénéficier de calculs intensifs directement depuis leur navigateur, sur une multitude d'appareils modernes.
ONNX Runtime Web : L'IA dans le navigateur
Avec ONNX Runtime Web, il est désormais possible de faire fonctionner des modèles ONNX dans votre navigateur web, en utilisant le CPU ou le GPU pour des calculs accélérés. Cela offre une flexibilité précieuse pour les développeurs qui cherchent à tirer parti de l'IA générative sans recourir à des solutions cloud coûteuses et souvent limitées par la bande passante.
Pipeline complet : Exemple d'un RAG local dans le navigateur
Générer des embeddings avec ONNX
Les modèles d'embeddings, comme le bge-micro-v2, peuvent être exécutés en local grâce à ONNX. Chaque document est traité pour créer un embedding, qui est ensuite indexé dans un système local, par exemple, Qdrant ou Faiss en WebAssembly. Dans son prototype, SamionX utilise indexDB. Cela permet un accès rapide et local aux données pertinentes au moment de la requête.
Récupération contextuelle en local
Lorsqu'une question est posée, le moteur local utilise cette base de données locale pour retrouver les documents les plus pertinents via une recherche de similarité vectorielle. Cela se fait sans qu'aucun appel réseau ne soit nécessaire, garantissant ainsi une rapidité et une pertinence inégalées.
Génération de réponses augmentées
Le contexte extrait localement est intégré dans le prompt d'un modèle de langage local (toujours au format ONNX), produisant ainsi des réponses qui tiennent compte d'informations très spécifiques. L'utilisation de WebGPU et webLLM joue ici un rôle crucial en fournissant l'accélération nécessaire pour une expérience utilisateur fluide.
Témoignages et avancées récentes
Expériences sur divers appareils
Des entreprises ont commencé à déployer des assistants conversationnels locaux pour leur boutique en ligne capables de répondre aux questions sur les produits, la logistique, etc., sans avoir besoin de connexion continue à un serveur externe. Cette technologie est viable sur des serveurs, des PCs, ainsi que sur des smartphones modernes munis de GPU compatibles WebGPU.
Performances constatées
Les benchmarks indiquent que l'exécution d'ONNX Runtime GenAI sous Windows surpasse Llama.cpp ou Hugging Face Optimum en termes de débit et de latence pour des charges locales. Même des modèles de quelques gigaoctets peuvent fournir des réponses en moins de cinq secondes. Cependant, certains appareils plus anciens peuvent être limités par une mémoire vive insuffisante, et la compatibilité WebGPU n'est pas encore uniformément répandue.
Vers le futur de l'IA locale
Grâce à la miniaturisation croissante des modèles et à de nouvelles techniques de compression, les barrières actuelles seront bientôt surmontées. En parallèle, l'évolution continues des matériels, notamment avec l'ajout de NPUs dans les appareils mobiles, augmentera l'adoption de l'IA locale. Ces progrès promettent une révolution silencieuse où l'IA générative locale deviendra omniprésente, respectant toujours la souveraineté des données de l'utilisateur.
Un avenir prometteur pour l'IA locale
L'articulation synergique entre ONNX, webLLM, et WebGPU représente plus qu'une simple avancée technologique; elle offre la vision d'un futur proche où l'IA est accessible à tous, fonctionnelle même sans connexion Internet, et réfléchie pour respecter et sécuriser nos données personnelles. Tandis que ces technologies continuent de mûrir, les professionnels du secteur devraient s'engager activement dans leur adoption pour rester à l'avant-garde d'une transition vers une intelligence artificielle embarquée, agile, et surtout, souveraine.
Solution en étude dans le laboratoire de SamionX
SamionX développe un prototype utilisant ces technologies pour étudier les faisabilités aujourd'hui possible sur les périphériques modernes. Vous trouverez plus d'informations concernant ce projet sur la page Laboratoire de notre site. Une vesrion demo du projet est disponible ici: webllm.samionx.com.
