Intelligence artificielle appliquéeBlog du Laboratoire
Guides, expérimentations et analyses PartITech sur les LLM, le RAG, la recherche vectorielle et l’intégration de l’intelligence artificielle.
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Nos articles documentent des expérimentations et des choix d’architecture autour des LLM, du RAG, de la recherche vectorielle et de l’intégration de l’IA dans les applications web. Ils précisent le contexte et les limites afin de rester utiles au-delà d’une démonstration.
À explorer
56 tutoriels
Deux cartes graphiques reçoivent des textes de longueurs différentes pour entraîner une IA. Découvrez pourquoi leur façon de partager le calcul peut déséquilibrer l’apprentissage et comment vérifier le résultat.
Apprenez à un réseau à répondre à une question simple : un point est-il dans, hors ou sur une forme 3D ? Le tutoriel compare deux façons d’apprendre les distances autour d’une bouée dont la géométrie est connue.
À partir d’une consommation électrique simulée, prévoyez les 24 prochaines heures avec une estimation basse, centrale et haute. Apprenez à lire cette fourchette et à tester le modèle sans lui donner les réponses à l’avance.
Classez des tickets en catégorie, priorité et produit sans laisser le modèle inventer des clés. Le tutoriel limite chaque étape de la réponse à 48 combinaisons autorisées, puis contrôle séparément si les champs correspondent vraiment au ticket.
Entraînez un petit modèle à reconstruire disque, anneau ou croix en 32×32 pixels à partir du bruit. Le tutoriel montre pourquoi une erreur qui baisse ne garantit pas une forme acceptable, grâce à des contrôles géométriques séparés.
Transformez un message de support en catégorie, priorité et montant avec un modèle local. Le tutoriel compare une réponse JSON demandée au modèle et une génération guidée, puis contrôle séparément le format et les informations extraites.
Votre IA locale génère du texte : ajouter une deuxième carte graphique la rendra-t-elle plus rapide ? Exécutez le même modèle dans les deux configurations et apprenez à distinguer les différents temps de calcul.
Transformez un audio français en texte et sous-titres avec Python et Docker, puis apprenez à conserver les segments et à mesurer les erreurs plutôt que de juger seulement la phrase finale.
Apprenez à ajouter une seconde lecture à une recherche documentaire pour mieux ordonner les résultats déjà trouvés, puis à mesurer le gain visible et le temps supplémentaire demandé.
Construisez une recherche locale qui retrouve une fiche d’aide à partir d’une question formulée autrement, puis comparez une recherche par mots, par sens et leur combinaison.
Construisez un assistant documentaire local qui cherche des sources pour répondre, tout en vérifiant les droits avant de lui transmettre le moindre document à utiliser.
Apprenez à une IA locale à ranger des messages clients par sujet : facturation, incident, accès ou information. Préparez les exemples, entraînez le modèle et comparez ses réponses avant et après cet apprentissage.
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