Passer le cap de la transition vers l’intelligence artificielle ne passe pas sans un choix éclairé quant aux technologies employées et méthodes de conception et d’utilisation. Vous trouverez dans cette page, des définitions essentielles accompagnées d’un éclairage sur les technologies de Devana. Un FAQ est à votre disposition. N’hésitez pas à poser vos questions, elles serviront à chaque prochain utilisateur.
Le traitement du langage naturel (NLP) est un champ de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et les humains via le langage naturel. L’objectif ultime du NLP est de lire, déchiffrer, comprendre et faire sens des langues humaines d’une manière précieuse et utile. C’est une discipline difficile car le langage humain est rarement précis et est toujours changeant.
Les modèles de langage de grande taille (LLM) sont un type de modèle d’apprentissage automatique qui peut effectuer une variété de tâches de traitement du langage naturel. Ils sont formés sur une grande quantité de texte et peuvent générer du texte qui ressemble à s’il avait été écrit par un humain. Ces modèles sont capables de comprendre le contexte, de générer des réponses cohérentes et de rédiger des textes pertinents.
GPT4 & GPT3.5
Claude 2 & 2.1
8x7B open-source
Le fine-tuning en IA générative est une technique qui consiste à prendre un modèle pré-entraîné, qui a déjà appris à réaliser une certaine tâche, et à l’entraîner encore plus, généralement sur un nouveau jeu de données, pour qu’il puisse mieux réaliser une tâche spécifique.
Dans le contexte de l’IA générative, cette méthode est souvent utilisée pour affiner la capacité de l’IA à créer du contenu qui est spécifiquement aligné avec certaines directives ou certaines caractéristiques, comme un style d’écriture particulier, un certain type de contenu (par exemple, des articles de blog sur l’IA), etc.
Le fine-tuning est une méthode efficace pour obtenir un modèle d’IA qui est très performant dans une tâche spécifique, car il permet de tirer parti de l’apprentissage que le modèle a déjà fait et de l’adapter à une nouvelle tâche.
L’embedding en IA, ou l’incorporation en français, est une technique utilisée en apprentissage automatique pour représenter les données avec de nombreux attributs, comme les mots dans un texte. En synthèse, c’est une façon de transformer des données non numériques en vecteurs numériques.
Pour une utilisation courante, prenons l’exemple de l’embedding de mots. Dans ce contexte, chaque mot d’un vocabulaire est représenté par un vecteur dense (une liste de nombres réels) de manière à ce que les mots ayant un sens similaire aient des représentations (vecteurs) similaires.
Cette technique est largement utilisée dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) qui est au cœur des applications d’IA comme les assistants vocaux, les chatbots ou encore les systèmes de recommandation.
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est un cadre d’apprentissage automatique. La méthode RAG, inventée par Facebook, consiste à combiner des éléments de génération de texte basée sur la récupération (retrieval-based) et l’apprentissage automatique (generation-based) pour produire un texte plus précis et informé. Le RAG permet à l’IA de comprendre et répondre aux questions, en recherchant au moment de la génération, des informations dans un vaste ensemble de documents texte, au lieu de se baser uniquement sur son apprentissage préalable et fixé dans le temps.
Pour une utilisation courante, prenons l’exemple de l’embedding de mots. Dans ce contexte, chaque mot d’un vocabulaire est représenté par un vecteur dense (une liste de nombres réels) de manière à ce que les mots ayant un sens similaire aient des représentations (vecteurs) similaires.
L’avantage de cette méthode est qu’elle permet au modèle de générer du texte qui est plus précis et mieux informé, car il peut s’appuyer sur des informations récentes et pertinentes plutôt que de se baser uniquement sur ce qu’il a appris pendant l’entraînement. L’IA n’est plus limitée à ce qu’elle a appris pendant l’entraînement et peut tirer parti de nouvelles informations à mesure qu’elles deviennent disponibles.
Le fact-checking, également connu sous le nom de vérification des faits, est une pratique journalistique qui consiste à vérifier la véracité et l’exactitude des déclarations publiques et des informations diffusées dans les médias et sur Internet. Cette technique est devenue essentielle à l’ère des fake news pour garantir la diffusion d’informations authentiques et fiables.
Le fact-checking est souvent pratiqué par des organisations médiatiques dédiées, des journalistes et des intelligence artificielles comme Devana, qui utilise des sources en temps réel pour vérifier et fournir des informations précises.
Nous nous engageons à vous répondre
dans les 24H sur le FAQ public ou en mp.
