LLM & IA Générative - La Voie de la Raison

Ces dernières années, des technologies comme les NFTs et la réalité virtuelle ont promis de transformer l'informatique et la société. Malgré des investissements majeurs, leurs résultats ont été plutôt mitigés.

Cependant, aucune technologie n’a suscité autant d’intérêt et de débat que l’Intelligence Artificielle Générative.

Ce phénomène est compréhensible. Peu de technologies ont suscité autant d’enthousiasme tout en présentant des défis aussi uniques. Ces modèles, parfois impressionnants mais parfois défaillants dans des tâches simples, apportent à la fois des opportunités inédites pour la productivité et les services, mais aussi des questions cruciales sur les aspects stratégiques, techniques et éthiques.

Pour les entreprises, l’IA Générative, comme toute technologie disruptive, peut révéler des besoins insoupçonnés ou cachés. Vous pourriez être amené à adapter vos produits aux attentes des utilisateurs qui vont bientôt considérer ces outils comme la norme, à réinventer des processus anciens ou à affronter de nouveaux concurrents. Vos décisions (ou leur absence) peuvent donc influencer profondément votre avenir, créer une valeur importante pour vos utilisateurs ou, au contraire, les impacter très négativement.

Développer un produit dont l’IA Générative est au coeur de l’apport de valeur est un défi complexe qui exige une compréhension approfondie des enjeux et des risques, ainsi que des compétences spécialisées. C’est pourquoi certains produits connaissent aujourd’hui un succès indéniable, apportant une valeur immense aux utilisateurs, tandis que de nombreux autres échouent.

Nous avons donc décidé de consacrer un livre entier à ce domaine qui nous passionne tant et qui nous interpelle régulièrement. Nous y partageons les résultats de nos réflexions, de notre expérience pratique et de nos recherches, ainsi que les questions que nous nous posons et celles que l’on nous pose.

Mais surtout, nous encourageons les lecteurs à se faire leur propre opinion en explorant, testant et découvrant les outils et technologies. Comme dans tout domaine informatique, il n’y a pas de solution miracle ni de vérité universelle : chaque avantage et chaque risque doivent être évalués en fonction de vos besoins spécifiques.

Nous sommes par ailleurs fiers de compter Emmanuel Martin-Chave, VP Data de BlaBlaCar, parmi les contributeurs, auteur de la préface de ce livre

Acheter le livre sur amazon

Télécharger l'ebook

‍

Pour aller plus loin: Formation Generative AI & LLM

Cette formation s'adresse à un public souhaitant acquérir les connaissances nécessaires pour comprendre et mettre en œuvre les Large Language Models (LLM).

Les participants auront l'occasion d'approfondir leur compréhension des différents aspects des Large Language Models, tels que :

• Leur fonctionnement
• Les applications pratiques
• Les stratégies d’amélioration et personnalisation des résultats de l’inférence
• Le développement d’un service de RAG (Retrieval Augmented Generation) via LangChain

Pour en savoir plus : https://www.hymaia.com/formation/generative-ai-llm

Replays de la conférence GenAI au coeur du Produit et du Business

Retrouvez les replays des talks de l’Hymaday “GenAI au coeur du Produit et du Business” qui a eu lieu le 24 septembre dernier en collaboration avec Malt, qui mêlait retours d’expérience sur des cas d’usage aussi bien internes qu’externes, dans des contextes et des typologies d’entreprises variées.

Parmi les retours d’expérience :

• Mirakl : Comment gérer en production l’intégration de catalogue at scale - From AI-Assisted Feature to AI Product
• Pernod Ricard : Generative AI & Product - Knowledge Management Use Case
• Malt : From Hype to Reality: How Malt is using GenAI to revolutionize its user experience
• Nickel : RAG et Search - Deux cas d’usage business chez Nickel
• Hymaïa : IA Générative - Transformations en cours

Les replays sont disponibles sur notre chaîne Youtube, abonnez-vous pour être averti des nouvelles sorties !

Retrouvez aussi le résumé de ces talks sur notre article dédié.

Sources citées dans le livre et ressources utiles pour aller plus loin

Partie I - Avant de Commencer : l’IA Générative en 9 grandes questions

• Interview de Luc Julia, créateur originel de Siri
• DPD is the "worst delivery firm in the world" according to DPD's service chatbot
• Air Canada must honor refund policy invented by airline’s chatbot
• Figma pulls AI tool after criticism that it ripped off Apple’s design
• Comprendre les implications du règlement européen sur l’AI ("AI Act") pour votre entreprise
• Artificial Intelligence Index Report 2023: Introduction to the AI Index Report (2023), Stanford University
• The climate cost of the AI revolution
• Gen AI’s Environmental Ledger: A Closer Look at the Carbon Footprint of ChatGPT
• Founder series: Dario Amodei CEO & Co-Founder Anthropic & Elad Gil ENTR, Investor, Startup Helper

Partie II - Développement de la solution technique - Le build d’un produit d’IA Générative

• LLMs: Embeddings and Vector Search
• AWS: Create an agent for your application
• Prompt Engineering Guide
• Few-shot Fine-tuning vs. In-context Learning: A Fair Comparison and Evaluation
• Introducing the next generation of Claude
• HuggingFace: Open LLM Leaderboard

Partie III - Déploiement de la solution technique - Le run, maintenance et suivi d’un Produit d’IA Générative

• Driver tricks chatbot into selling car for USD 1
• LangChain: Tracing