Biais de logit et interdiction de jetons dans les LLM : piloter les sorties sans reformation
Renee Serda janv.. 18 7Apprenez à contrôler précisément les sorties des modèles de langage sans les reformer, grâce au biais de logit et à l'interdiction de jetons. Une méthode efficace pour bloquer les mots indésirables et renforcer la sécurité.
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Ce qui rend un modèle de langage 'grand' : au-delà du nombre de paramètres et vers les capacités émergentes
Renee Serda janv.. 17 10Ce qui fait un modèle de langage 'grand' n'est plus son nombre de paramètres, mais ses capacités émergentes. À partir de 62 milliards de paramètres, les modèles commencent à raisonner comme des humains. La prochaine révolution vient de la profondeur logique, pas de la taille.
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Des modèles de Markov aux transformeurs : Histoire technique de l'IA générative
Renee Serda janv.. 16 10Découvrez l'évolution technique de l'IA générative, des modèles de Markov aux transformeurs, en passant par les LSTM, GAN et VAE. Une histoire de probabilités, d'attention et de puissance de calcul.
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Apprentissage auto-supervisé pour l'IA générative : de la préformation à l'ajustement fin
Renee Serda janv.. 15 6L'apprentissage auto-supervisé est le moteur caché derrière les modèles d'IA générative comme GPT-4 et DALL-E 3. Il permet d'apprendre à partir de données non étiquetées, réduisant les coûts et augmentant les performances. Voici comment ça marche, de la préformation à l'ajustement fin.
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Utilisation de logiciels open source en vibe coding : licences à privilégier et à éviter
Renee Serda janv.. 14 8Découvrez quelles licences open source vous permettent d'utiliser en toute sécurité les outils de vibe coding pour créer des logiciels commerciaux, et celles qui risquent de vous entraîner dans un litige juridique.
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Changelogs et decision logs : suivre les choix d'IA dans le temps pour une gouvernance fiable
Renee Serda janv.. 13 10Les changelogs et decision logs sont essentiels pour suivre les choix d'IA dans le temps. Ils garantissent traçabilité, conformité et confiance, surtout avec le Règlement européen sur l'IA en vigueur depuis 2025.
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Agents autonomes dans l'IA générative pour les processus métier : du plan à l'action
Renee Serda janv.. 9 10Les agents autonomes en IA générative transforment les processus métier en passant du plan à l'action sans intervention humaine. Découvrez comment ils fonctionnent, où ils sont utilisés, et pourquoi ils représentent l'avenir de l'automatisation.
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Communauté et éthique pour les programmes d'IA générative : engagement des parties prenantes et transparence
Renee Serda janv.. 8 5L'usage éthique de l'IA générative repose sur la transparence, l'engagement des parties prenantes et la responsabilité humaine. Découvrez comment les universités et les institutions appliquent ces principes en 2025.
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Comités interfonctionnels pour une utilisation éthique des grands modèles linguistiques
Renee Serda janv.. 4 10Les comités interfonctionnels sont devenus essentiels pour garantir que les grands modèles linguistiques soient utilisés de manière éthique, légale et sûre. Ils réunissent juridique, sécurité, RH et produit pour éviter les erreurs coûteuses et accélérer l’innovation responsable.
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Chatbots de gouvernance et de conformité : Automatiser l'application des politiques avec les grands modèles linguistiques
Renee Serda janv.. 1 8Les chatbots de conformité alimentés par les grands modèles linguistiques automatisent l'application des politiques réglementaires, réduisent les coûts de 50 % et les erreurs de 75 %. Découvrez comment ils fonctionnent, où ils échouent, et comment les déployer efficacement.
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Comment les grands modèles linguistiques apprennent : l'entraînement auto-supervisé à l'échelle d'Internet
Renee Serda déc.. 28 5Les grands modèles linguistiques apprennent en lisant Internet sans aide humaine. Cette méthode, appelée apprentissage auto-supervisé, leur permet de comprendre le langage à une échelle sans précédent, mais avec des risques de biais et d'erreurs.
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Télémétrie de sécurité et alertes pour les applications générées par l'IA
Renee Serda déc.. 27 0Protéger les applications générées par l’IA nécessite une télémétrie de sécurité spécialisée. Découvrez les menaces uniques, les outils efficaces et les étapes concrètes pour surveiller et alerter sur les comportements anormaux des modèles d’IA.
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Objectifs de pré-entraînement en IA générative : modélisation masquée, prédiction du prochain token et débruitage
Découvrez les trois méthodes fondamentales de pré-entraînement en IA générative : modélisation masquée pour comprendre, prédiction du prochain token pour écrire, et débruitage pour créer des images. Chacune a ses forces, ses limites, et ses applications réelles.
L'IA générative dans l'administration santé : Optimiser les demandes d'entente préalable et les résumés cliniques
Découvrez comment l'IA générative transforme l'administration santé en automatisant les ententes préalables et les résumés cliniques pour réduire le burn-out médical.
Connexions Résiduelles et Layer Normalization : Les Clés de la Stabilité des LLM
Découvrez comment les connexions résiduelles et la layer normalization stabilisent l'entraînement des LLM, évitent la disparition du gradient et permettent des modèles ultra-profonds.