Lancement de ChatGPT Enterprise
(openai.com)- Face à la demande croissante des entreprises souhaitant déployer ChatGPT en toute sécurité au sein de leur organisation, OpenAI a lancé ChatGPT Enterprise pour les entreprises
- Les données et conversations des entreprises ne sont pas utilisées pour l’entraînement des modèles, et l’offre propose la conformité SOC 2, le chiffrement au repos et en transit, une console d’administration et le SSO
- Suppression des limites d’utilisation de GPT‑4, performances jusqu’à 2 fois plus rapides, contexte 32k et analyse avancée des données illimitée
- Neuf mois après le lancement de ChatGPT, des comptes enregistrés avec des domaines d’e-mail d’entreprise ont été constatés dans plus de 80 % des entreprises du Fortune 500
- À venir : personnalisation via connexion aux données de l’entreprise, ChatGPT Business en self-service pour les petites équipes, amélioration de l’analyse et de la navigation pour le travail, et outils par métier
ChatGPT Enterprise, pensé pour le déploiement en entreprise
- OpenAI a lancé ChatGPT Enterprise
- Le produit réunit sécurité et protection de la vie privée de niveau entreprise, une expérience ChatGPT plus puissante, une fenêtre de contexte pour traiter des entrées longues, l’analyse avancée des données et des fonctionnalités adaptées aux organisations
- L’objectif est d’adapter un assistant IA professionnel à l’organisation tout en protégeant les données de l’entreprise
Une demande confirmée au sein du Fortune 500
- Au cours des neuf mois qui ont suivi le lancement de ChatGPT, des comptes ChatGPT enregistrés ont été constatés dans plus de 80 % des entreprises du Fortune 500
- Ce chiffre se base sur les comptes associés à des domaines d’e-mail d’entreprise
- Les dirigeants d’entreprise demandaient une manière plus simple et plus sûre de déployer ChatGPT dans leur organisation
- Parmi les premières entreprises utilisatrices figurent Block, Canva, Carlyle, The Estée Lauder Companies, PwC, Zapier
- Les principaux cas d’usage incluent la rédaction de communications plus claires, l’accélération des tâches de codage, l’exploration de questions business complexes et l’aide aux travaux créatifs
- Klarna souhaite renforcer les capacités de ses employés et l’expérience client, qui accompagne 150 millions d’utilisateurs actifs dans le monde, grâce à l’intégration de ChatGPT Enterprise
Sécurité, confidentialité et fonctions d’administration
- Dans ChatGPT Enterprise, les entreprises possèdent et contrôlent leurs données business
- OpenAI n’utilise pas les données business ni les conversations de ses clients pour entraîner ses modèles, et les modèles n’apprennent pas non plus à partir de l’historique d’utilisation
- La configuration de sécurité comprend :
- Chiffrement des données au repos : AES 256
- Chiffrement en transit : TLS 1.2+
- Conformité SOC 2
- La nouvelle console d’administration prend en charge les déploiements à grande échelle en entreprise
- Gestion groupée des membres
- SSO
- Vérification de domaine
- Tableau de bord d’analyse pour les insights d’utilisation
- Des informations supplémentaires sur le traitement des données sont disponibles sur la page privacy et le Trust Portal
GPT‑4, analyse de données et fonctions de workflow
- ChatGPT Enterprise supprime les limites d’utilisation de GPT‑4
- Les performances de GPT‑4 sont fournies jusqu’à 2 fois plus rapidement
- Le contexte 32k permet de traiter des entrées plus longues, des fichiers et des questions de suivi
- OpenAI décrit cela comme la capacité à traiter des entrées ou fichiers 4 fois plus longs
- Les fonctionnalités d’analyse avancée des données peuvent être utilisées sans limite
- Cette fonctionnalité était auparavant connue sous le nom de Code Interpreter
- Parmi les cas d’usage : traitement de données de marché par des chercheurs financiers, analyse de résultats d’enquêtes par des marketeurs, débogage de scripts ETL par des data scientists
- Des modèles de chat partageables peuvent être utilisés pour des workflows adaptés à l’organisation
- Si une organisation doit étendre OpenAI avec des solutions entièrement personnalisées, le prix inclut des crédits gratuits pour l’utilisation de l’API
- Asana indique que ChatGPT Enterprise a réduit le temps de recherche de ses équipes de 1 heure par jour en moyenne
- Canva cite divers cas d’usage, notamment la résolution de bugs par les ingénieurs, le clustering de données non structurées par les analystes de données, et la rédaction de formules de tableur par les analystes financiers
Fonctionnalités disponibles et extensions prévues
- ChatGPT Enterprise est disponible pour les clients entreprises dès le jour du lancement
- Les principales fonctionnalités proposées à tous les clients enterprise sont les suivantes :
- Les prompts des clients et les données de l’entreprise ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles d’OpenAI
- Chiffrement des données au repos et en transit
- Conformité SOC 2
- Console d’administration, gestion groupée des membres, SSO, vérification de domaine, tableau de bord d’analyse
- Accès illimité à GPT‑4
- Performances de GPT‑4 jusqu’à 2 fois plus rapides
- Analyse avancée des données illimitée
- Fenêtre de contexte de 32k tokens
- Modèles de chat partageables pour collaborer au sein de l’entreprise et construire des workflows communs
- Crédits gratuits pour l’API OpenAI afin d’étendre des solutions entièrement personnalisées
- Les fonctionnalités en préparation sont les suivantes :
- Customization : connecter les applications déjà utilisées afin d’étendre en toute sécurité les connaissances de ChatGPT avec les données de l’entreprise
- Availability for all team sizes : ChatGPT Business en self-service pour les petites équipes
- Power tools : Advanced Data Analysis et browsing plus puissants, optimisés pour le travail
- Solutions for your function : outils pour des métiers spécifiques comme analyste de données, marketeur ou support client
- OpenAI prévoit d’onboarder autant d’entreprises que possible dans les prochaines semaines
- Les entreprises souhaitant démarrer peuvent obtenir plus d’informations sur le site web de ChatGPT Enterprise et être mises en relation avec l’équipe commerciale
1 commentaires
Avis sur Hacker News
En déclarant clairement que les données des entreprises ne serviront pas à l’entraînement et en mettant en avant la conformité SOC 2, il devient plus facile pour de nombreuses entreprises d’être rassurées et d’intégrer ChatGPT à leurs processus de travail.
En discutant avec des entreprises pour leur vendre une plateforme d’applications LLM, on comprend vite à quel point elles sont sensibles au partage des données. Dans les organisations qui n’avaient pas bloqué l’accès à ChatGPT, les employés collaient déjà beaucoup de données sensibles, et j’ai aussi vu quelques sociétés déployer chatbot-ui avec l’offre OpenAI d’Azure, parce qu’Azure affirme ne pas utiliser les données des utilisateurs (https://learn.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/o...)
Pour répondre aux préoccupations de ces entreprises en matière de confidentialité, nous avons ajouté la prise en charge d’Azure OpenAI à notre plateforme, et nous avons aussi publié notre moteur en open source afin de permettre des déploiements on-premise (LLMStack - https://github.com/trypromptly/LLMStack)
La grande inquiétude mentionnée dans cette politique est le risque d’utiliser involontairement la propriété intellectuelle d’autrui présente dans les données d’entraînement. Le fait que nos données entrent dans l’outil nous préoccupe, mais le fait que l’outil contienne déjà quelque chose dans ses données que nous utiliserions sans autorisation pose aussi problème. Comment prouver que cela n’arrivera jamais ? La seule méthode qui me vienne à l’esprit serait de fournir une liste exhaustive de tous les éléments sur lesquels l’outil a été entraîné.
Les entreprises resteront très méfiantes à l’idée de mettre leurs données dans ce type de plateforme multi-tenant. Même avec du chiffrement, j’ai l’impression que cela ne suffira pas. Pour l’entreprise, il semble falloir une pile LLM privée virtuelle totalement isolée.
Le cadre SOC 2 est complexe et coûteux à respecter, ce qui peut pousser les organisations à se concentrer sur le fait de cocher des cases plutôt que sur la mise en place de contrôles de sécurité réellement utiles. SOC 2 n’est pas une bonne mesure universelle pour comprendre la culture de sécurité d’une organisation, et il est inquiétant que ce soit plus ou moins le mieux dont nous disposions aujourd’hui.
Ne pas entraîner les modèles avec les données des entreprises est une condition de base pour les produits de machine learning destinés aux entreprises. Google le fait aussi, par exemple.
Pour être pris en considération dans des secteurs plus fortement réglementés, il faudra aussi monter d’un cran en matière de conformité. Cela ne semble pas encore aller jusqu’à la conformité HIPAA, et l’étape suivante sera probablement la définition de frontières géographiques pour les données en transit, avec l’obligation que le matériel utilisé par l’institution se trouve dans une juridiction donnée. Cela paraît ennuyeux, mais c’est un moyen simple d’élargir le marché adressable.
Cela dit, pour l’instant, il est très probable que l’offre soit tout simplement insuffisante. Rien qu’en traitant la première vague, la capacité sera saturée. Je me demande aussi s’ils proposeront des services de traitement par lots qui tournent pendant que les employés des entreprises dorment.
https://help.openai.com/en/articles/5722486-how-your-data-is...
Cela dit, pour une entreprise qui utilise le produit grand public en interne, payer pour se désinscrire afin que les entrées ne soient pas utilisées pour l’entraînement semble raisonnable.
À mon avis, les modèles ChatGPT violent pratiquement toutes les licences open source. Même la licence MIT exige une attribution ; avant de contester cela, j’aimerais qu’on me montre ne serait-ce qu’une seule mention de licence d’un projet open source.
Avec le soutien de Microsoft, je ne sais pas ce qui se passerait s’ils rompaient leurs promesses et entraînaient sélectivement sur les données de concurrents ou de petites entreprises potentielles.
Concrètement, qu’est-ce qui pourrait les en empêcher ? La plupart des entreprises n’ont pas la puissance de feu nécessaire pour se battre contre OpenAI soutenu par Microsoft. Comment garantir qu’ils ne puissent pas enfreindre cela, et, de façon réaliste, comment les tenir responsables ? Pour moi, cela revient simplement à dire « faites-nous confiance ». Y a-t-il des raisons de voir les choses autrement ?
Corrige-moi si je me trompe. Aux dernières nouvelles, la question de l’utilisation de données protégées par le droit d’auteur est juridiquement très floue et évolue dans une zone grise. En outre, je ne pense pas que beaucoup de licences open source interdisent explicitement d’utiliser leur code comme données d’entraînement. Le problème ne se limite pas au fait que d’autres entreprises n’ont pas les ressources pour affronter Microsoft/OpenAI ; même si elles les avaient, il n’est pas évident qu’un tribunal jugerait que Microsoft/OpenAI est en tort.
Je ne dis pas que je prends le parti de Microsoft/OpenAI dans ce débat, mais je ne pense pas que le sujet soit aussi clair que tu le présentes.
De plus, la plupart des employés utilisent le cloud Google Workspace ou Office 365 pour stocker et partager des fichiers confidentiels. Qu’est-ce qui rend OpenAI différent au point d’être plus inquiétant ?
Je pensais que les éléments proposés aux clients entreprise — à savoir le fait de ne pas utiliser les prompts des clients ni les données de l’entreprise pour entraîner les modèles d’OpenAI, l’accès illimité à l’analyse avancée des données (ex-Code Interpreter), et une fenêtre de contexte de 32k tokens pour des entrées, fichiers et questions de suivi 4 fois plus longs — étaient déjà possibles pour les clients non entreprise. Je me trompe peut-être, ou quelque chose a changé
Le product-market fit semble assez solide. Le produit (ChatGPT) était prêt, mais pas pour l’entreprise ; maintenant il l’est. Cela devrait générer beaucoup de leads commerciaux
Cette annonce permet aux entreprises d’autoriser leurs employés à utiliser ChatGPT tout en réduisant les préoccupations liées à la confidentialité des données
C’est intéressant, mais je suis un peu déçu que ce lancement n’inclue pas de fine-tuning sur les corpus documentaires des entreprises. On dirait simplement un ChatGPT un peu plus pratique et plus respectueux de la vie privée. Est-ce que je rate quelque chose ?
L’import de documents via Code Interpreter est déjà pris en charge, et ils ajoutent des connecteurs vers les applications où se trouvent les documents. Je ne vois pas trop ce qu’on peut attendre de plus
Le message de cette vidéo a clairement mal vieilli : https://www.youtube.com/watch?v=smHw9kEwcgM
En résumé, cela a peut-être vraiment tué beaucoup de startups
Mais la plupart ressemblent plutôt à « API OpenAI + prompt placé devant + interface utilisateur + marketing ». Le problème, soulevé dès le lancement de l’API GPT-3 il y a trois ans, est qu’il est difficile pour une startup d’apporter une valeur largement supérieure à celle fournie par l’API elle-même. Il est donc relativement facile pour OpenAI de reprendre directement ce business, plus que dans les cas passés où des modèles de startups similaires s’étaient construits autour d’autres grandes entreprises
Si vous créez une startup IA et que vous avez besoin d’un LLM, il faut utiliser Llama ou un autre modèle que vous pouvez contrôler et héberger vous-même. Toute autre option revient quasiment à se suicider
Il est écrit « accès illimité à l’analyse avancée des données (ex-Code Interpreter) », mais Code Interpreter était un nom assez mauvais. Pour quelqu’un qui n’a pas étudié l’informatique, ça ne voulait pas vraiment dire grand-chose
Mais alors, quel est le nouveau nom ? « Analyse avancée des données » ressemble plus à la description d’une fonctionnalité dans une liste à puces qu’à un nom
C’était peut-être un aperçu expérimental, et il est possible que seules les entreprises y aient désormais accès. De toute façon, je n’y avais pas accès
Cela pourrait-il être lié à la disparition soudaine de ce dépôt ?
https://github.com/microsoft/azurechatgpt
Discussion précédente :
https://news.ycombinator.com/item?id=37112741
Il existe quelques très bons projets open source dans ce domaine. Ils ne sont pas exactement identiques, et beaucoup se concentrent sur les LLM locaux, comme Llama2 ou Code Llama sorti la semaine dernière
https://github.com/jmorganca/ollama (télécharger et exécuter des LLM en local, j’en suis le mainteneur)
https://github.com/simonw/llm (accéder à des LLM cloud et locaux depuis la ligne de commande)
https://github.com/oobabooga/text-generation-webui (interface web prenant en charge plusieurs backends)
https://github.com/ggerganov/llama.cpp (moteur rapide d’exécution de LLM en local)
https://github.com/go-skynet/LocalAI (fournit une API compatible OpenAI)
Malheureusement, je n’ai pas indexé le code. Les insights sont consultables sur https://devboard.gitsense.com/microsoft/azurechatgpt
En toute transparence, c’est mon outil
https://github.com/matijagrcic/azurechatgpt
Je pensais que Microsoft était occupé à viser le marché entreprise, mais OpenAI a annoncé un produit pour les entreprises. J’ai l’impression qu’ils ne s’entendent pas si bien que ça
C’est une stratégie commerciale optimale. Cela donne l’impression qu’il y a plus de concurrence et transforme la décision de « dois-je utiliser ChatGPT ? » en « quel fournisseur de GPT dois-je choisir ? »
OpenAI est une petite entreprise comparée à Microsoft. Elle n’a pas les moyens de constituer un immense réseau de partenaires. Au mieux, elle peut proposer à ses petits clients une gamme de produits avec un support de type forum, et à ses gros clients une gamme de produits d’entreprise avec un support riche. Mais le marché intermédiaire, comme toujours, sera occupé par Microsoft
Je ne comprends pas bien où se termine le segment de marché d’OpenAI et où commence celui d’Azure