Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est partout, dans toutes les discussions, dans toutes les réflexion de stratégies d’entreprise. Dans cette optique, nous avons co-organisé, avec TechRocks, un meetup “au delà des mots, l’IA en pratique”. 

À cette occasion, nous avons eu le plaisir d’accueillir Adrien Maret qui nous a présenté sa conférence “ChatGPT, de la conversation à l'action : Comment créer des Agents LLM en Node.js”. 

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Le replay est disponible.

Adrien nous propose un résumé de sa conférence dans son article de blog “Créer un Agent LLM en Node.js”. 

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Pour initier le sujet des LLMs et de l’intelligence artificielle, voici quelques informations clés qui vous aideront à découvrir le sujet. 

Qu’est ce qu’un agent LLM ? 

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Les LLM, ou "Large Language Models" (Modèles de Langage de Grande Taille), sont des algorithmes d'apprentissage automatique spécialement conçus pour comprendre et générer du texte naturel. 

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Ils sont exploités sur des réseaux de neurones artificiels massifs, et sont capables d'apprendre à partir de vastes ensembles de données textuelles pour développer une compréhension approfondie de la structure et du sens du langage humain. 

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Quels sont les usages des LLM ?

Les LLM représentent une avancée majeure dans le traitement du langage naturel et offrent de nombreuses opportunités pour les développeurs afin d'améliorer et d'automatiser diverses applications liées au langage naturel et à la compréhension du texte.

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1. Traitement Automatisé du Langage Naturel (NLP) : Les développeurs peuvent utiliser des LLMs pour créer des applications NLP avancées, telles que des chatbots, des correcteurs orthographiques intelligents, des systèmes de recherche sémantique, et des outils d'analyse de sentiment.

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2. Traduction Automatique : Les LLM sont capables de traduire automatiquement du texte entre différentes langues. Les développeurs peuvent intégrer ces modèles dans des applications pour fournir des services de traduction en temps réel.

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3. Génération de Texte Automatique : Les LLM peuvent être utilisés pour générer du contenu textuel, que ce soit pour la création de contenu web, la génération de rapports automatisés, la rédaction de courriers électroniques, ou même la création de code source.

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4. Analyse de Texte et Classification : Les LLM sont utiles pour classer et catégoriser automatiquement les grands volumes de texte. Cela peut être utilisé dans des applications de gestion de contenu, d'analyse de données, de filtrage de spam, etc.

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5. Assistance à la Programmation : Les développeurs peuvent utiliser des LLM pour obtenir des suggestions de code, de la documentation, et même pour rédiger le code source en fonction de descriptions en langage naturel.

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6. Résumé Automatique de Texte : Les LLM peuvent extraire des curriculum vitae significatifs à partir de documents longs, simplifiant ainsi la recherche d'informations essentielles.

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7. Réponse aux Questions : Les LLM peuvent être intégrés dans des systèmes de questions-réponses automatiques pour répondre à des questions basées sur des documents ou des bases de connaissances.

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Si vous souhaitez aller plus loin, nous vous conseillons de découvrir la conférence “Jusqu'où peut aller l'IA ? État des lieux et perspectives“, qui vous présente à la fois les mécanismes derrière les LLMs de manière simple et didactique, pour ensuite les illustrer avec des applications concrètes pour vos entreprises. 

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