Data-scientists, développeurs, chefs de projet et toute personne souhaitant comprendre le fonctionnement technique des IA conversationnelles
Comprendre les mécanismes de fonctionnement, les apports, les limites des IA conversationnelles, et savoir mettre en oeuvre les outils disponibles pour créer un ChatBot
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| Introduction |
Durée : 2h
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Définition IA conversationnelle, historique, évolutions.
Présentation des IA les plus utilisées, caractéristiques, points forts, limites
Domaines d'application, exemples.
Aspects techniques, éthiques, économiques.
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| ChatGPT |
Durée : 4h
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | ChatBot d'OpenAI basé sur les modèles GPT-3 (gratuit) ou GPT-4 (payant)
Principe des modèles GPT-x (Generative Pre-trained Transformer)
Différents modèles disponibles.
Apports de GPT-4 par rapport à GPT-3.
Notions de pulgins.Atelier : exemples de conversations avec ChatGPT
Méthodes d'interrogation, bonnes pratiques
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| Google Gemini |
Durée : 3h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | ChatBot basé sur LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)
Fonctionnalités :
Réponse aux requêtes en langage naturel,
facilité de réédition des prompts,
proposition de plusieurs réponses,
connexion au web,
interface vocaleAtelier : démonstrations avec Gemini
Utilisation de l'interface vocale
Comparaison des résultats de requêtes avec ChatGPT
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| Création d'un ChatBot |
Durée : 3h30
Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques
Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux | Différentes utilisations : assistant virtuel clients, chatbot entreprise, ...
Implémentation de différentes fonctionnalités :
conversation en langage naturel, Intelligence artificielle, connexion au web, utilisation de données de l'entreprise, etc.
Technologies utilisées : NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding, NLG (Natural Language Generation), machine-learning, deep-learning pour l'IA
Exemples d'outils et plate-formes :
AWS lex, (base d'Alexia) :
service AWS permettant la création d'interfaces conversationnelles
en langage naturel,
connexion à l'environnement et aux services AWS,
plate-forme de déploiement de Bots,
déploiement pour des applications mobiles,
gestion de la sécurité par AWS lex.
Golem, BotMan, Tock, Botpress, Wit.aiAtelier : création d'un assistant virtuel hébergé en interne
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| Evolutions |
Durée : 1h30
Méthodes pédagogiques : exposé/échanges
Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle | Nouvelles versions en développement, acteurs.
Apports de l'IA quantique
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