BeeChat
Pour la Haute école spécialisée bernoise, l’équipe de projet a conçu, développé et évalué une infrastructure locale d’IA conforme aux règles de protection des données.
Fiche signalétique
- Départements participants Technique et informatique
- Institut(s) Institute for Patient-centered Digital Health (PCDH)
- Unité(s) de recherche PCDH / AI for Health
- Organisation d'encouragement BFH
- Durée 01.01.2024 - 31.12.2025
- Direction du projet Prof. Dr. Kerstin Denecke
Situation
Cette idée est née de l’analyse des attentes des étudiant-e-s, des enseignant-e-s et des collaborateurs et collaboratrices concernant l’utilisation de l’IA générative dans le contexte des hautes écoles g6.1 . C’est sur cette base qu’une plateforme modulaire s’appuyant sur des technologies open source a été mise en place. Cette plateforme prend en charge différents modèles linguistiques, des fonctionnalités supplémentaires et diverses intégrations. Parallèlement, l’équipe a mis au point des méthodes d’évaluation de la qualité des réponses, de l’utilisation des ressources et de l’évolutivité afin de créer les conditions nécessaires à un déploiement institutionnel à plus grande échelle. Les enseignements tirés ont été progressivement intégrés au développement de la plateforme technique.
Résultat
L’équipe de projet a d’abord développé un prototype fonctionnel, baptisé BeeChat, permettant d’utiliser l’IA générative tout en respectant la protection des données au sein de la haute école. Ce projet a démontré la faisabilité technique d’une plateforme d’IA locale et a fourni des informations précieuses sur son fonctionnement, sur sa gouvernance, sur son évolutivité et sur les besoins des utilisateurs et utilisatrices. Ces résultats ont permis de jeter les bases techniques du service d’inférence TI MLMP actuel, qui permet la mise à disposition et la gestion centralisées de modèles linguistiques open source au sein de la BFH. Cette infrastructure durable sert de base à de nombreux projets de recherche, d’enseignement et d’innovation, et offre une alternative indépendante aux services commerciaux d’IA.
Perspectives
Les fondements établis dans le cadre de ce projet serviront de base au développement du futur service d’inférence TI MLMP, qui constituera l’infrastructure centrale d’IA de la BFH. Les développements futurs comprendront notamment l’intégration de modèles et de fonctionnalités d’IA supplémentaires, la prise en charge d’autres applications dans les domaines de la recherche et de l’enseignement, ainsi que l’amélioration continue de l’évolutivité, de la sécurité et de la facilité d’utilisation. À long terme, cette plateforme favorisera une utilisation responsable de l’IA générative, permettra des applications innovantes dans l’enseignement et la recherche et renforcera l’indépendance technologique de la BFH dans le domaine de l’IA.
