Les IA Gen à l’heure du RAG
Vous êtes développeur ? Découvrez le RAG et concevoir des solutions d’IA qui respectent l’éthique, la transparence et l’inclusion.
À travers des guides pratiques et des études de cas, apprenez à intégrer les principes d’IA responsable dès les premières lignes de code.
Une IA responsable à votre portée
Ce contenu a été conçu pour répondre à vos défis techniques et vous fournir des pistes concrètes pour commencer dès maintenant à intégrer l’éthique au cœur de votre code.
Des ressources pratiques pour vos projets
Contenu 100 % gratuit et accessible
Développez vos compétences à votre rythme
Les IA Gen côté Dev
RAG et IA GEN
L'IA Générative et le RAG
Dans cette vidéo, Charlotte Rieux, Consultante AI Solutions chez Cellenza Grand-Ouest, partage son expertise et nous en dit plus sur le concept de RAG.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) présente plusieurs atouts pour les développeurs et les utilisateurs finaux. Tout d'abord, il permet de produire des réponses plus précises et contextuelles en combinant la génération de texte avec la récupération d'informations pertinentes. Cela améliore considérablement la qualité et la pertinence des réponses générées par les modèles d'IA.
Avec une grande flexibilité, les données, actualisées et spécifiques, sont intégrées à partir de bases de données ou de sources externes, ce qui est particulièrement utile pour des applications nécessitant des informations à jour ou des contenus spécialisés.
De plus, cette approche permet de réduire la dépendance aux grands volumes de données d'entraînement, en utilisant des techniques de recherche pour trouver et intégrer des informations pertinentes en temps réel. Cela peut réduire les coûts et le temps nécessaires à l'entraînement des modèles tout en améliorant leur performance.
Enfin, le RAG peut être intégré dans diverses applications, allant des chatbots intelligents aux systèmes de recommandation, en passant par les outils de support client. Cela en fait une solution polyvalente et puissante pour améliorer l'interaction avec les utilisateurs et fournir des réponses de haute qualité.
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LLM et RAG
Les principes fondamentaux
Parmi les modèles les plus fascinants de l’IA, se trouvent les LLM (Large Language Models) et RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ce talk technique va vous faire découvrir les principes fondamentaux et les mécanismes derrière ces puissantes architectures d'IA.
Pour commencer, nous plongerons dans les Modèles de Langage à Grande Échelle (LLM). Vous découvrirez ce qu'est un LLM et comment ces modèles sont capables de comprendre et de générer du texte de manière impressionnante. Nous aborderons les Transformers, ces architectures de réseau neuronal qui soutiennent les LLM, et examinerons leurs applications, notamment la rédaction de textes, la génération de code et la traduction de langues.
Ensuite, nous explorerons les Approches RAG. Vous comprendrez le concept de RAG et son importance. Nous verrons comment les RAG fusionnent la puissance des LLM avec des techniques de recherche d'informations pour des résultats encore plus pertinents.
Enfin, nous nous intéresserons à la génération d'images. Vous découvrirez comment des outils comme DALL-E et Midjourney fonctionnent pour créer des images à partir de descriptions textuelles.
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Maîtriser le RAG
Connecter les modèles d’IA génératives aux données de l’entreprise
Découvrez le témoignage de Nicolas Cavallo, Head of Natural Language Processing OCTO Technology.
Les chatbots intelligents qui répondent directement aux clients, des tâches accélérées et simplifiées pour les salariés via des services d’assistance helpdesk automatisés, etc. Après plusieurs mois de développement et d’implémentation de projets de génération augmentée de récupération (Retrieval Augmented Generation - RAG),faisons le bilan sur ce principal cas d’usage à base d’IA génératives.
Nous détaillerons le fonctionnement du RAG qui permet de connecter la puissance de l’IA générative au patrimoine informationnel des entreprises. Nous examinerons plus particulièrement les méthodologies pour les évaluer et les améliorer. Grâce à nos retours d’expérience, nous détaillerons des stratégies d’intégration dans un environnement souverain.
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La boite à outils Tech
Nous avons recensé quelques outils utilisés par la communauté pour s'entraîner et découvrir de nouveaux outils :
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Les IA responsables
L'IA responsable, l'affaire de tous
Dans cette vidéo, Frédéric Bardeau, co-fondateur de Simplon, répond à Impact IA sur le questionnaire de Dartmouth.
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Impact AI nous parle de l’IA responsable
Maîtriser l'impact de l'IA,
Impact AI se concentre sur l'IA responsable, proposant des pratiques et initiatives pour garantir que l'utilisation de l'IA soit éthique et bénéfique pour la société.
Ils publient des briefs et des guides pratiques pour aider les entreprises à maîtriser l'impact de l'IA, en mettant l'accent sur des aspects tels que la sécurité, la transparence et la réduction de l'empreinte carbone.
Vous avez 30 minutes devant vous : prenez le temps de visionner ce webinaire sur les règles et enjeux des IA responsables.
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Les outils pour une IA responsable
Fairlearn, l’open-source pour une IA responsable
Fairlearn est un outil open-source conçu pour évaluer et améliorer l'équité des modèles de machine learning.
Il propose des algorithmes de mitigation et des métriques pour identifier et corriger les biais. Avec des exemples pratiques et des notebooks Jupyter, Fairlearn aide les développeurs à créer des systèmes d'IA plus responsables.
Par exemple, Fairlearn peut évaluer l'équité d’un modèle de scoring de crédit. En analysant les prédictions, il s’avère que le modèle désavantage systématiquement certains groupes démographiques. Grâce aux outils de Fairlearn, les biais ont pu être visualisés. En appliquant des algorithmes de mitigation pour les corriger, par exemple, en utilisant la technique de reweighting, les disparités ont été réduites sans compromettre la performance globale du modèle.
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Les modèles propriétaires s’emparent du sujet
Microsoft
Cet article de Microsoft Research propose 18 conseils pratiques pour rendre les interactions avec l'IA plus naturelles et efficaces. Basées sur 20 ans de recherche, ces recommandations couvrent toutes les étapes d'utilisation de l'IA, de la première rencontre à la gestion des erreurs.
Ces principes assurent que l'IA est développée de manière éthique et en appliquant le RGPD. Pour aller plus loin, découvrez l’association entre MS et Nvidia.
AWS
AWS propose des ressources pour intégrer des pratiques d'IA responsable. Utilisez Amazon SageMaker Clarify pour détecter les biais et Model Monitor pour surveiller les modèles en production. Inspirez-vous d'exemples concrets d'entreprises utilisant AWS pour des solutions d'IA responsables. Accédez à des formations pour comprendre et appliquer les principes d'IA responsable. Rejoignez la communauté AWS pour échanger et obtenir du support sur les meilleures pratiques.
Google propose des guides pour intégrer des pratiques d'IA responsable dans vos projets de machine learning. Ces ressources couvrent des aspects essentiels comme la réduction des biais, la transparence et la sécurité des modèles. Vous y trouverez des conseils pratiques, des outils et des études de cas pour vous aider à développer des systèmes d'IA éthiques et équitables.
IBM
Les ressources proposées par IBM couvrent des aspects essentiels comme la réduction des biais, la transparence, la sécurité et la gouvernance des modèles d'IA. IBM fournit des outils et des bonnes pratiques pour aider les entreprises à intégrer des principes d'IA responsable dans leurs projets.
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Les guides pratiques d’Impact AI
Impact AI propose également des guides sur les domaines de l’IA responsable.
Les briefs de l’IA responsable :
Enfin, avec sa communauté de professionnels, Impact IA a développé un kit de bonnes pratiques.
Nous avons voulu capitaliser sur nos échanges et regards croisés pour explorer et retranscrire par étape du cycle de vie d’un système d’IA les enjeux, difficultés et bonnes pratiques à destination des data scientists, des ingénieurs Machine Learning, des développeurs, des designers, etc... tout en reconnaissant que le développement des systèmes d’IA passe souvent par certaines de ces phases de manière itérative.
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Tester un brief
Une intelligence artificielle éthique au service des politiques publiques :
Exercice : Expérimentation dans la restauration scolaire pour maîtriser le gaspillage alimentaire.
Nantes Métropole souhaite développer un outil de modélisation prédictive pour aider les collectivités à maîtriser le gaspillage alimentaire, à améliorer les prévisions des agents et anticiper les achats de matières premières.
Portée sur les valeurs ESS, votre équipe travaille sur un projet d'intérêt général porté par la métropole de Nantes pour réduire le gaspillage alimentaire dans les cantines scolaires.
Pour cela, la métropole de Nantes met à disposition un ensemble de données ouvertes :
Un premier travail a été mené par deux startups : Verteego et Maestria Innovation détaillé dans ce bilan.
Dans ce rapport, il est préconisé de développer une application s’adaptant à tout support (ordinateur, tablette ou smartphone), qui facilite la transmission des messages, le recueil des prévisions de la part des agents et la transmission par les agents à la cuisine centrale d’informations qualitatives pouvant aider à réduire d’autres sources de gaspillages (plats peu appréciés des enfants, suggestions d’ajustement des portions…). Le projet doit intégrer une démarche d’IA responsable.
Cette application permettra la consolidation progressive d’une base de données sur tous les repas et sera donc un levier important pour réduire le gaspillage alimentaire. En exploitant cette base, la cuisine centrale pourrait adapter ces menus en s'appuyant sur d'autres modèles prédicitifs.
De plus, les gestionnaires de la cuisine centrale ont besoin d'un tableau de bord pour mieux évaluer la variation du nombre des convives dans les cantines nantaises et identifier les paramètres causant cette variation.
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