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Mettre en place un Prompt Engineer pour créer un bot : Les principales missions

par | Mai 15, 2023 | gpt

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour créer des bots performants nécessite l’expertise d’un prompt engineer. Le prompt engineer est responsable de concevoir des prompts créatifs et efficaces, d’optimiser la formulation des prompts, de tester les performances du modèle d’IA, d’identifier les biais potentiels, de collaborer avec les chercheurs en IA, de documenter les meilleures pratiques, d’effectuer des tests et de former l’équipe sur la conception des prompts. Cet article explorera en détail les principales missions d’un prompt engineer dans le contexte de la création d’un bot.

Concevoir des prompts efficaces

L’une des tâches clés d’un prompt engineer est de concevoir des prompts qui permettent d’obtenir des réponses spécifiques de la part des modèles d’IA. Cela nécessite une compréhension approfondie du domaine dans lequel le bot opère ainsi que des compétences créatives pour formuler des questions pertinentes et engageantes.

Optimiser la formulation des prompts

Un prompt engineer expérimente différentes structures et formulations de prompts pour améliorer les performances des modèles d’IA. Il s’agit d’un processus itératif qui implique de tester différentes variations et d’analyser les résultats obtenus. L’objectif est de trouver la formulation la plus efficace pour obtenir les réponses souhaitées tout en maintenant la pertinence et la cohérence.

Évaluer les performances du modèle d’IA

Le prompt engineer évalue les réponses générées par les modèles d’IA en réponse à différentes prompts. Cela permet de mesurer la précision, la pertinence et la sécurité des réponses. En identifiant les lacunes et les erreurs, le prompt engineer peut ajuster les prompts et collaborer avec les chercheurs pour améliorer la qualité des réponses fournies par le bot.

Identifier et atténuer les biais potentiels

L’analyse des résultats du modèle d’IA permet au prompt engineer d’identifier les biais potentiels dans les réponses générées. Il est essentiel de garantir que le bot ne favorise pas un point de vue particulier ou ne reproduise pas des stéréotypes indésirables. En travaillant en étroite collaboration avec les chercheurs, le prompt engineer peut développer des stratégies pour atténuer ces biais et promouvoir une utilisation éthique de l’IA.

Collaborer avec les chercheurs en IA

Le prompt engineer collabore étroitement avec les chercheurs en IA pour affiner la formation des modèles. Cette collaboration permet de comprendre les limites et les capacités des modèles, d’explorer de nouvelles approches et de résoudre les problèmes complexes rencontrés dans le processus de création du bot. Une communication régulière et un partage d’informations sont essentiels pour garantir des résultats optimaux.

Documenter les meilleures pratiques

Le prompt engineer conserve un registre des stratégies de conception de prompts efficaces. Cette documentation des meilleures pratiques aide à capitaliser sur les connaissances acquises et à les partager avec les membres de l’équipe. Cela permet de maintenir la cohérence dans l’approche et d’améliorer continuellement les performances du bot.

Effectuer des tests et des expériences

comment utiliser GPT dans le monde juridique et pour les avocats ?

par | Mai 13, 2023 | gpt

L’avènement de l’IA générative va-t-il changer le travail des avocats ? philosophiquement on est a un tournant dans le monde du travail ? et les avocats vont avoir des cas de conscience ! 

Les avocats sont souvent considérés comme des professionnels du droit hautement créatifs. Cependant, avec l’avènement de l’IA générative, il est maintenant possible pour eux d’obtenir de l’aide pour la création de documents juridiques et la rédaction de contrats. Mais cela soulève la question : faut-il choisir entre l’aide de l’IA ou laisser libre cours à sa propre créativité ?

 L’IA générative est une technologie en pleine évolution qui peut aider les avocats à accroître leur productivité et leur efficacité dans la création de documents juridiques. Cependant, cela soulève également des questions sur l’impact de cette technologie sur la créativité et l’expertise des avocats. D’un côté, l’IA générative peut être utile pour aider les avocats à gagner du temps et à produire des documents juridiques de haute qualité en peu de temps. De l’autre côté, certains avocats craignent que l’utilisation de cette technologie puisse compromettre leur propre créativité et leur expertise juridique.

Cependant, en intégrant l’IA générative dans leur pratique, les avocats peuvent apporter une valeur ajoutée à leurs clients en leur fournissant des services plus efficaces et plus rapides. Pour communiquer cette valeur ajoutée à leurs clients, les avocats peuvent expliquer comment l’utilisation de l’IA générative améliore leur travail et comment cela peut bénéficier leurs clients.

En outre, il est important que les avocats soient transparents avec leurs clients quant à l’utilisation de l’IA générative dans leur pratique juridique. En informant leurs clients de l’utilisation de cette technologie, les avocats peuvent non seulement renforcer la confiance et la crédibilité de leur pratique, mais également sensibiliser leurs clients aux avantages de cette technologie.

Avez-vous déjà utilisé l’IA générative dans votre pratique juridique ? Comment avez-vous abordé la question avec vos clients ? Faites-nous part de votre expérience !

Les avocats peuvent être aidés par les IA génératives de plusieurs manières :

  1. Rédaction de documents juridiques : Les avocats peuvent utiliser l’IA générative pour rédiger des documents juridiques, tels que des contrats et des accords, en utilisant des modèles pré-construits. L’IA générative peut également aider les avocats à automatiser les tâches répétitives, comme la vérification des faits et des informations, ce qui peut accélérer le processus de création de documents juridiques.

  2. Analyse de cas et recherche juridique : L’IA générative peut être utilisée pour analyser les cas juridiques, identifier les tendances et prévoir les résultats probables. Elle peut également aider les avocats à rechercher des précédents juridiques et à identifier des arguments pertinents.

  3. Assistance à la communication : Les avocats peuvent utiliser l’IA générative pour aider à la communication avec leurs clients. Par exemple, ils peuvent utiliser des chatbots pour répondre aux questions fréquentes et pour assister leurs clients dans la prise de décision.

  4. Gestion de la conformité : L’IA générative peut être utilisée pour aider les avocats à assurer la conformité réglementaire, en identifiant les risques et en suggérant des solutions pour se conformer aux règles et réglementations.

En utilisant l’IA générative et la solution TALKR, les avocats peuvent accélérer le processus de création de documents juridiques, améliorer la qualité de leur travail et offrir un meilleur service à leurs clients. Cependant, il est important de noter que les avocats ne devraient pas considérer l’IA comme une solution à tous les problèmes, mais plutôt comme un outil pour améliorer leur pratique juridique.

Comment nettoyer une FAQ pour la rendre compréhensible par une IA

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

En tant que datascientist, nous sommes souvent confrontés à des données brutales que nous devons transformer en des données exploitables, afin de prendre des décisions éclairées. Mais ne vous inquiétez pas, nous sommes là pour nettoyer ce chaos et trouver des trésors cachés.

Lorsqu’il s’agit de travailler avec des données textuelles, la phase de prétraitement est cruciale. Imaginons que vous souhaitiez déterminer si un e-mail est un spam, une tentative de hameçonnage ou non, en se basant uniquement sur son contenu. Pour y parvenir, il est essentiel de transformer les données textuelles brutes en données numériques que les algorithmes de Machine Learning peuvent comprendre et exploiter.

Cette phase de prétraitement implique plusieurs étapes clés, telles que le nettoyage, la normalisation, la tokenisation, le stemming et la lemmatisation. Tout d’abord, nous nettoyons les données en supprimant les urls, les émojis et autres éléments indésirables. Ensuite, nous normalisons les données en les passant en minuscules, en supprimant les chiffres, la ponctuation, les symboles et les stopwords comme  « le, la; les… ».

qu’est-ce que la normalisation des données ?

La tokenisation est la prochaine étape, qui consiste à découper le texte en plusieurs morceaux appelés tokens (voir l’article sur les vecteurs). Par exemple, la phrase « Vous trouverez en pièce jointe le document en question » sera découpée en « Vous », « trouverez », « en pièce jointe », « le document » et « en question ». Cette étape est importante car elle permet de capturer l’essence du texte et de le représenter de manière numérique. on parle de forme canonicale du mot ou sa racine.

Le stemming est une autre étape qui permet de réduire les variations des mots en ne conservant que leur racine. Par exemple, « trouverez » deviendrait « trouv ». La lemmatisation, quant à elle, est une méthode plus sophistiquée qui permet de supprimer uniquement les terminaisons inflexibles et d’isoler la forme canonique du mot, connue sous le nom de lemme. Par exemple, « trouvez » deviendrait « trouver ».

Enfin, il existe d’autres opérations de prétraitement telles que la suppression de chiffres des nombres, ponctuation et symboles, afin d’éliminer les données redondantes ou non pertinentes. transformer les emojis en mots. la normalisation des données est une étape cruciale dans le prétraitement du texte pour la classification : la normalisation est l’étape obligatoire dans le traitement des jeux de données.

En somme, la phase de prétraitement est un élément clé dans l’analyse de données textuelles. Elle permet de transformer des données brutes en données exploitables et représente souvent une étape fondamentale avant l’application des méthodes de Machine Learning.

Dans l’ensemble, le prétraitement des données textuelles est un processus complexe mais crucial pour les projets de NLP (Natural Language Processing). Il existe de nombreuses méthodes et approches pour transformer des données textuelles en données numériques. Les choix des méthodes dépendent des objectifs de l’analyse et des caractéristiques des données.

Alors, la prochaine fois que vous vous retrouverez face à un tas de données textuelles brutes, n’oubliez pas que le prétraitement est votre meilleur ami et qu’il peut vous aider à trouver les réponses que vous cherchez.

Paul.

Comment améliorer la gestion des mots clés et des phrases d’un corpus FAQ

par | Mar 11, 2023 | gpt, NLP

La NLP (Natural Language Processing) est une méthode de traitement du langage naturel qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le langage humain. Dans le domaine de l’assurance, la NLP peut être utilisée pour analyser les interactions entre les clients et les compagnies d’assurance, afin d’identifier les besoins des clients et d’améliorer l’expérience client globale.

Une des méthodes les plus courantes en NLP est celle des Transformers. Les Transformers sont des modèles de réseau de neurones profonds qui peuvent être entraînés pour comprendre le contexte des mots dans une phrase, afin de produire des représentations vectorielles de haute qualité des mots et des phrases.

En utilisant cette méthode, les compagnies d’assurance peuvent identifier les mots clés prioritaires dans les interactions avec les clients, afin de mieux comprendre leurs besoins et de proposer des solutions adaptées. Par exemple, dans une conversation avec un client qui se plaint d’un sinistre automobile, les mots clés prioritaires pourraient inclure « accident », « dommages », « assurance auto », « remboursement », etc.

Ces mots clés extraits du contextge peuvent être pondérés en fonction de leur importance dans la phrase ou le contexte global de l’interaction. Par exemple, dans la phrase « J’ai eu un accident de voiture hier soir et j’ai besoin d’aide pour remplir un constat amiable », le mot clé « accident » aurait une pondération plus élevée que le mot clé « constat amiable », car il est plus directement lié au besoin du client. faut donc éviter qu’un mot clé prenne le dessus sauf si sa rareté permet de le faire ressortir du lot.

En utilisant cette méthode de traitement, les compagnies d’assurance peuvent non seulement identifier les besoins des clients, mais aussi comprendre les tendances et les modèles dans les interactions, afin d’améliorer l’expérience client globale. Par exemple, si plusieurs clients se plaignent du temps de traitement des demandes de remboursement, la compagnie d’assurance peut prendre des mesures pour améliorer ce processus et ainsi améliorer la satisfaction des clients. La NLP et la méthode des Transformers sont des outils puissants pour les compagnies d’assurance qui cherchent à améliorer l’expérience client. En utilisant ces méthodes, les compagnies peuvent identifier les besoins des clients, comprendre les tendances et les modèles dans les interactions et proposer des solutions adaptées pour améliorer la satisfaction des clients.

Les mots clés prioritaires en NLP sont des mots qui sont particulièrement importants pour comprendre les besoins des clients dans les interactions avec les compagnies d’assurance. Cependant, il est important de noter que certains mots sont en réalité interdits ou considérés comme des stopwords, car ils peuvent fausser les résultats de l’analyse.

Par exemple, dans le domaine de l’assurance automobile, le mot « accident » est un mot clé important pour comprendre les besoins des clients. Cependant, le mot « crash » peut également être utilisé pour désigner un accident, mais il est considéré comme un mot interdit car il peut être utilisé de manière ambiguë (comme dans « j’ai crashé mon ordinateur ! »).

Pour améliorer la compréhension des interactions avec les clients, il est également possible d’utiliser des techniques de prétraitement de texte pour éliminer les stopwords, qui sont des mots courants qui n’ont pas beaucoup de signification en eux-mêmes. Par exemple, les stopwords pourraient inclure des mots tels que « le », « la », « de », « à », etc.

Ces techniques peuvent aider à améliorer la qualité de l’analyse de la NLP en éliminant les mots qui ne sont pas pertinents pour comprendre les besoins des clients. Cependant, il est important de prendre en compte le contexte global de l’interaction pour éviter de fausser les résultats.

Pour illustrer l’importance du contexte d’une phrase, voici une petite anecdote : un jour, une compagnie d’assurance a utilisé la NLP pour analyser les interactions avec les clients, en utilisant la technique des stopwords pour éliminer les mots courants. Cependant, ils ont rapidement réalisé que cela avait éliminé des mots clés importants tels que « assurance », ce qui a faussé les résultats de l’analyse. Heureusement, ils ont rapidement ajusté leur approche pour prendre en compte le contexte global et ont pu obtenir des résultats précis.

En conclusion, la NLP et les mots clés prioritaires sont des outils puissants pour comprendre les besoins des clients dans le domaine de l’assurance. Cependant, il est important de prendre en compte les mots clés interdits, les stopwords et le contexte global de l’interaction pour obtenir des résultats précis et fiables. Et surtout, n’oubliez pas que grâce à TALKR vous pouvez garder le sens de l’humour  avec vos clients en maitrisant l’interface de notre plateforme.

Pourquoi GPT a été adopté de manière fulgurante ?

par | Mar 11, 2023 | Callbot, Chabot, gpt

Depuis leur création, les technologies de traitement du langage naturel ont connu une évolution fulgurante. Ces dernières années, l’une des innovations les plus marquantes dans ce domaine est le modèle de langage de l’IA GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui a rapidement été adopté par un grand nombre d’entreprises et de chercheurs. Dans cet article, nous allons examiner les raisons pour lesquelles GPT a été adopté de manière si rapide et pourquoi il est devenu l’un des modèles les plus populaires.

voici une liste des raisons pour lesquelles GPT a été adopté de manière fulgurante malgré certaines limites :

  1. Performance de pointe : GPT est capable de produire des résultats de pointe dans diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment la génération de texte, la classification de texte, la traduction de texte et la réponse à des questions. Cette performance impressionnante a contribué à la popularité rapide de GPT.

  2. Pré-entraînement efficace : Le modèle GPT est pré-entraîné sur de vastes quantités de données non annotées, ce qui lui permet de généraliser de manière efficace à des tâches spécifiques avec un nombre relativement faible d’exemples d’entraînement. Cela signifie que les utilisateurs peuvent entraîner un modèle GPT pour une tâche spécifique avec moins d’exemples d’entraînement que les autres modèles de traitement du langage naturel.

  3. Facilité d’utilisation : GPT est relativement facile à utiliser par rapport à d’autres modèles de traitement du langage naturel, grâce à l’utilisation d’une architecture de transformer simple. Cela permet aux utilisateurs de s’entraîner sur leurs propres données avec moins de complexité.

  4. Large communauté de développeurs : GPT est soutenu par une grande communauté de développeurs, qui ont travaillé à son amélioration et à sa documentation. Cela a rendu l’apprentissage de l’utilisation de GPT plus facile et plus accessible à un plus grand nombre de personnes.

  5. Flexibilité : GPT peut être utilisé pour une variété de tâches de traitement du langage naturel, ce qui le rend polyvalent et adapté à de nombreux domaines différents. Cette flexibilité a contribué à son adoption rapide par des entreprises et des chercheurs de différentes industries.

Malgré ses avantages, GPT a aussi des limites, notamment en ce qui concerne la compréhension des nuances et des subtilités du langage, ainsi que sa tendance à reproduire des stéréotypes et des biais présents dans les données d’entraînement. Cependant, la facilité d’utilisation, la performance de pointe et la flexibilité de GPT continuent de le rendre attrayant pour un grand nombre d’utilisateurs.

La prochaine version de GPT, appelée GPT-4, devrait être encore plus puissante que ses prédécesseurs pour plusieurs raisons. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles GPT-4 sera plus puissant :

  1. Taille accrue du modèle : Les modèles GPT sont pré-entraînés sur de vastes quantités de données non annotées. La prochaine version de GPT, GPT-4, devrait avoir une taille de modèle beaucoup plus grande que les versions précédentes, avec probablement des centaines de milliards de paramètres. Cette taille accrue du modèle devrait améliorer sa capacité à comprendre les relations complexes entre les mots et les phrases, ce qui se traduira par une meilleure performance dans les tâches de traitement du langage naturel.

  2. Amélioration de la qualité des données d’entraînement : GPT-4 bénéficiera de l’utilisation de données d’entraînement plus diverses et de meilleure qualité. Cela permettra au modèle de mieux généraliser à des tâches de traitement du langage naturel plus complexes et de mieux représenter la diversité du langage humain.

  3. Amélioration de l’architecture : GPT-4 devrait bénéficier d’améliorations de l’architecture de l’IA, qui rendront le modèle plus efficace et plus rapide pour l’entraînement et l’inférence. Cela signifie que les utilisateurs pourront entraîner des modèles plus grands et plus précis en moins de temps.

  4. Intégration de la mémoire à long terme : GPT-4 devrait être capable de conserver des informations à long terme, ce qui permettra de meilleures performances dans des tâches de compréhension de texte et d’analyse de séquences temporelles.

  5. Utilisation de techniques d’apprentissage plus avancées : GPT-4 devrait intégrer des techniques d’apprentissage plus avancées, telles que le renforcement et l’apprentissage par imitation, pour améliorer ses performances dans certaines tâches de traitement du langage naturel.

En combinant toutes ces améliorations, la prochaine version de GPT devrait offrir une performance encore plus impressionnante dans les tâches de traitement du langage naturel. Cependant, il est important de noter que cela ne résout pas tous les problèmes, tels que la compréhension des nuances et des subtilités du langage et la réduction des biais présents dans les données d’entraînement.