Description
GPT est la nouvelle norme. Les modèles génératifs permettent de traiter les données et utiliser le Retrieval Augmented Generation (RAG) pour que le GPT devienne expert du sujet que l'humain lui demande.
Contenu
Pensez au temps qu'il vous faut pour trouver des réponses à des questions spécifiques à votre entreprise. Ces informations existent, mais elles sont souvent enfouies si profondément dans les bases de données qu'il faut l'aide de quelqu'un pour les retrouver. Alors que l'IA générative est idéale pour répondre à des questions, un modèle de langage tel que GPT ne suffit pas. Comme ces modèles sont entraînés sur des données publiques, ils peuvent répondre à des questions générales, mais ils manquent de données pour répondre à des questions plus complexes reliées à votre entreprise.
C'est là qu'intervient une méthode appelée "Retrieval-Augmented Generation" (RAG). On pourrait comparer cette méthode à un système GPS fiable pour l’IA: elle aide GPT à localiser précisément les données nécessaires pour répondre à une question ou compléter une tâche. Par exemple, avec la méthode RAG, une ingénieure en aérospatiale peut demander à GPT une information particulière se trouvant dans un plan de production d'une nouvelle fusée. Grâce à sa compréhension de la question, GPT accédera au plan en question et fournira une réponse en langage naturel.
Problème résolu, n'est-ce pas ? Eh bien... pas exactement. Bien que la méthode RAG soit devenue la norme pour une mise en œuvre réussie de l'IA en entreprise, la construction d'une solution RAG efficace peut être difficile, surtout pour les entreprises dont les données internes sont en constante évolution. Cela peut entraîner des problèmes de précision et de conformité, ainsi que des coûts imprévus.
Au cours de cette conférence, nous présenterons non seulement les principes fondamentaux de l'IA générative à l'aide d'exemples simples, mais nous expliquerons également en détail la méthode RAG et comment elle peut être utilisée par les entreprises pour transformer leurs processus internes et augmenter la productivité de leurs employé(es). Nous aborderons également les enjeux techniques et éthiques liés à l'utilisation de l'IA générative.
Précisions
L'accès à la salle virtuelle est disponible après inscription.
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