Data Science

Comment entraîner une IA à détecter des défauts qu'elle ne voit presque jamais ? En industrie, les anomalies graves sont si rares qu'elles privent les modèles de matière d'apprentissage. La donnée synthétique offre une réponse inattendue : générer de faux défauts pour mieux reconnaître les vrais. REX sur la détection de soudures défectueuses.

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

Considérés comme la nouvelle phase de la révolution de l’IA, les agents IA se déploient dans nos entreprises et s'immiscent dans notre quotidien. Mais que recouvre vraiment cette “agentivité” dont tout le monde parle ?

La méthode de Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) révolutionne la personnalisation des modèles LLM. En ajustant uniquement une fraction de leurs paramètres, PEFT permet d'optimiser la performance des modèles existants de manière plus rapide et économique, sans avoir besoin d'un entraînement complet.

Les applications basées sur les LLM deviennent de plus en plus nombreuses, complexes et critiques, il devient indispensable d’adopter une approche rigoureuse pour garantir leur bon fonctionnement et leur amélioration continue. L’observabilité et l’évaluation doivent être repensés pour s'adapter.

Dans cet article, nous explorons Le Chat de Mistral, en abordant son lancement, ses fonctionnalités, l’architecture des modèles Pixtral/Mistral Large, l’impact de Cerebras, le rôle de Flux Pro dans la génération d’images et des exemples d’hallucinations. Un contenu accessible aux passionnés et curieux d’IA !

L'Évaluation est au coeur du développement de tout projet d’Intelligence artificielle. Tout ce qu'il faut savoir pour mettre en place une évaluation rigoureuse et assurer la mise en production des projets RAG (Retrieval Augmented Generation).

Avec l'explosion de l'IA et des LLMs, notre manière de gérer la connaissance, qu'elle soit personnelle ou collective, est en pleine transformation. Lors d'une récente présentation, Matthieu Lagacherie a exploré les enjeux et les solutions possibles pour mieux capter, organiser et exploiter l'information à l'ère de l'IA générative

Advisor, c’est un rôle en transverse qui cherche à concilier les enjeux courts termes, sous la responsabilité des équipes, avec la dimension long terme d'évolutivité et d'exploitabilité des algorithmes d'AI.