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L’IA dans les Ressources Humaines : Redéfinir le Recrutement

par | Oct 14, 2023 | Callbot, gpt, transformer

L’intelligence artificielle (IA) a pris d’assaut de nombreux secteurs, et les Ressources Humaines ne font pas exception. Dans un monde en constante évolution, l’avenir des RH est profondément façonné par l’IA et ses implications sur le recrutement. Cette révolution technologique a ouvert de nouvelles perspectives tout en soulevant des défis passionnants.

L’Analyse des CV réimaginée

Une des premières étapes du recrutement consiste à passer en revue une multitude de CV. L’intelligence artificielle s’est avérée être un atout inestimable dans cette tâche. Grâce à des technologies telles que l’OCR (Optical Character Recognition), les CV peuvent être numérisés, analysés et triés en un clin d’œil. Cette automatisation permet aux recruteurs de gagner un temps précieux. Remplacer des tâches répétitives et sans valeur ajouté devient un enjeu cruciale dans un monde totalement numérique;

Cependant, l’IA ne s’arrête pas à la numérisation. Elle peut extraire des informations pertinentes et analyser les données pour identifier les candidats les plus adaptés aux postes vacants. Cela améliore considérablement le processus de présélection en réduisant les biais humains potentiels.

Les SoftSkills et le Défi Humain

Pourtant, l’IA présente des limites. Elle brille pour détecter les compétences, diplômes, et données tangibles, mais elle peine à capter les « SoftSkills » qui sont souvent cruciales pour la réussite professionnelle. La créativité, la communication efficace, l’esprit d’équipe, et la résolution de problèmes, entre autres, sont des compétences difficiles à quantifier par l’IA surtout dans un CV qui serait construit de toute pièce et qui va manquer d’âme.

Les recruteurs doivent maintenant naviguer dans ce paysage où l’IA simplifie le tri initial des CV en lisant entre lies lignes, mais ne peut pas évaluer l’ensemble du tableau. Pour se démarquer dans un océan de CV générés par des prompteurs, les candidats devront rivaliser de créativité et d’authenticité pour mettre en évidence leurs atouts uniques. Détecter les faux CV et les lettres d’intentions générées par des prompts donc sans aucune valeur ajoutée.

Prédictions Biaisées et les Enjeux Éthiques

L’IA n’est pas sans défauts. Elle peut reproduire des biais si elle est nourrie de données biaisées. Les systèmes d’IA peuvent inadvertamment favoriser certains groupes et discriminer d’autres. Les recruteurs doivent être vigilants pour s’assurer que l’IA ne perpétue pas les inégalités. Cela risque d’arriver très rapidement si ce n’est pas déjà le cas.

L’IA au Service des RH

Malgré ces défis, l’IA apporte des avantages considérables. Elle offre la possibilité de repousser les frontières de l’efficacité. Les chatbots de recrutement peuvent interagir avec les candidats 24/7, fournissant des informations sur les postes, recueillant des informations sur les candidats, et les informant des décisions.

De plus, l’IA peut aider à tirer parti des mégadonnées en analysant et en exploitant des volumes massifs d’informations pour améliorer les campagnes marketing, affiner le ciblage, et renforcer l’assistance client à travers des chatbots et des assistants virtuels.

La Révolution des RH

Une étude récente a révélé une augmentation spectaculaire du nombre d’offres d’emploi liées à l’IA générative. Cela prouve que les RH embrassent cette technologie innovante pour améliorer leurs opérations et offrir un meilleur service.

En fin de compte, l’IA ne remplace pas les humains, mais elle les amplifie. Les recruteurs doivent s’appuyer sur l’IA pour simplifier les tâches fastidieuses et se concentrer sur l’évaluation des candidats sur des critères humains. C’est une aubaine pour les humains de pouvoir améliorer leur capacité de détection et de compréhension. Cette évolution promet un avenir passionnant pour les RH, où l’IA et les compétences humaines se rejoignent pour façonner un recrutement plus efficace et équitable.

Utiliser de GPT dans un bot sans transmission de données personnelles à OpenAI

par | Juin 23, 2023 | Chatbot, gpt, transformer

 L’intelligence artificielle a ouvert de nombreuses possibilités passionnantes dans divers domaines comme la santé, l’énergie, l’assurance, la banque, notamment la communication avec des modèles de langage avancés tels que ChatGPT. Cependant, la protection des données personnelles reste une préoccupation majeure lorque l’on utilise des LLM. Pour garantir la confidentialité des utilisateurs, l’équipe de TALKR a pris des mesures pour restreindre GPT et éviter que des données personnelles ne soient transmises à OpenAI. Cet article explique comment utiliser GPT dans notre plateforme  tout en préservant la confidentialité des données.

Restriction de l’api GPT au sein de TALKR: Afin de prévenir les dérives potentielles, ChatGPT a été configuré pour répondre exclusivement à des questions liées à des thèmes non sensibles. Lorsque la demande sort de ce cadre, l’intelligence artificielle indique qu’elle n’est pas autorisée à répondre au sujet car il contient des données personnelles. Cette restriction vise à préserver la confidentialité des données en évitant que des informations sensibles ne soient traitées par le modèle. Pour pouvoir faire cela, il faut aussi une intelligence artificielle qui va filtrer en amont les phrases envoyées vers l’api. Un filtrage de prénoms et de noms doit être mis en place.

Personnalisation de l’expérience utilisateur: Bien que ChatGPT soit restreint dans ses réponses, l’équipe de TALKR a fourni à l’IA tous les codes nécessaires pour offrir une expérience personnalisée aux utilisateurs. Les clients ont ainsi la possibilité de formuler des demandes précises tout en respectant les limitations prévues pour éviter la divulgation de données sensibles.

Types de données et datas à ne pas transmettre à l’étranger quand on créer un callbot: Dans tous les domaines d’activité, lors de l’utilisation de GPT ou de tout autre modèle de langage, il est important de prendre des précautions pour éviter la transmission de données personnelles sensibles. Voici une liste non exhaustive des types de données qu’il convient de ne pas transmettre à OpenAI:

  1. Informations d’identification personnelle: Cela comprend les noms, les adresses, les numéros de téléphone, les adresses e-mail, les numéros de sécurité sociale, etc.
  2. Informations financières: Les données relatives aux cartes de crédit, aux comptes bancaires, aux numéros de sécurité sociale, aux revenus, etc.
  3. Informations médicales: Les antécédents médicaux, les diagnostics, les traitements, les numéros de sécurité sociale dans le contexte médical, etc.
  4. Informations juridiques: Les détails sur les affaires judiciaires en cours, les condamnations, les casiers judiciaires, etc.
  5. Données sensibles relatives à la vie privée: Cela comprend les informations sur l’orientation sexuelle, les croyances religieuses, les opinions politiques, les origines ethniques, etc.

    Préserver la confidentialité des données lors de l’utilisation de modèles de langage avancés : Une mise en garde. Dans notre monde actuel, où l’intelligence artificielle occupe une place grandissante, il est crucial de prendre des précautions pour protéger la confidentialité de nos données personnelles. Des plaintes récentes déposées auprès de la CNIL en France mettent en évidence les préoccupations liées à l’utilisation de ChatGPT. Ces plaintes soulignent la collecte de données personnelles sans consentement et la production d’informations erronées par ce modèle. Il est important de comprendre que lorsqu’il s’agit de l’utilisation et de la conservation des données personnelles, OpenAI enregistre les conversations et les « prompts » effectués avec ChatGPT dans le but d’une analyse ultérieure. Selon les informations fournies par l’entreprise dans une page de FAQ, ses employés peuvent examiner sélectivement les conversations à des fins de sécurité. Ainsi, il n’est pas possible d’assurer que tout ce qui est partagé avec ChatGPT reste confidentiel et privé.

    En plus des conversations et des « prompts », OpenAI stocke également d’autres données telles que les détails du compte, le nom, l’adresse électronique, l’emplacement approximatif, l’adresse IP, les informations de paiement et les informations relatives à l’appareil utilisé. Il est important de souligner que la collecte de telles données n’est pas exclusive à ChatGPT, de nombreux sites web procèdent de la même manière pour des raisons d’analyse. Cependant, cela signifie que OpenAI pourrait être tenu de transmettre les conversations avec ChatGPT ainsi que d’autres données aux tribunaux ou aux forces de l’ordre américaines, conformément au Foreign Intelligence Surveillance Act (FISA).

    Il convient donc d’être conscient des implications en matière de confidentialité lors de l’utilisation de ChatGPT ou d’autres modèles de langage. La protection de vos données personnelles est essentielle, et il est recommandé de prendre des mesures pour limiter la divulgation d’informations sensibles lors des interactions avec ces modèles.

    En conclusion, tout en reconnaissant les avantages de l’intelligence artificielle, il est primordial de rester vigilant quant à la protection de nos données personnelles. L’utilisation de modèles de langage avancés tels que ChatGPT peut présenter des risques pour la confidentialité, et il est de notre responsabilité de prendre des précautions pour préserver la sécurité et la confidentialité de nos informations.

L’utilisation de modèles de langage tels que GPT / bard et les autres modèles opensource offrent de grandes possibilités tout en soulevant des préoccupations concernant la confidentialité des données. TALKR a mis en place des restrictions pour éviter la transmission de données personnelles sensibles à OpenAI. Il est essentiel de respecter ces restrictions et de ne pas transmettre d’informations confidentielles lors de l’utilisation de ces services. La protection de la vie privée des utilisateurs reste une priorité, et en prenant des précautions adéquates, nous pouvons exploiter les avantages de l’IA tout en préservant la confidentialité des données.

à quoi sert la lemmatisation des mots dans le domaine du language ?

par | Mai 24, 2023 | Blog, gpt, NLP

La lemmatisation : simplifier le traitement du langage naturel en réduisant les formes lexicales

Introduction: La lemmatisation est une technique essentielle en traitement automatique du langage naturel (NLP) qui vise à réduire les différentes formes d’un mot à une forme de base commune, appelée lemme. L’objectif est de simplifier l’analyse et la modélisation du langage en réduisant la taille du vocabulaire et en identifiant les relations entre les mots. Dans cet article, nous explorerons en détail la lemmatisation et son utilisation dans le domaine du NLP, mettant en évidence son rôle crucial dans la compréhension et l’analyse automatique du texte.

La lemmatisation en pratique : Lorsque nous travaillons avec des bibliothèques de NLP telles que spaCy, la lemmatisation est souvent effectuée en utilisant la propriété « lemma_ » associée à chaque mot. Cette propriété nous permet d’accéder au lemme correspondant à chaque forme du mot. Par exemple, en utilisant spaCy, nous pouvons lemmatiser un texte de la manière suivante :

import spacy

nlp = spacy.load(« fr_core_news_sm »)
doc = nlp(« Les lecteurs lisent des livres de différentes manières. »)

for token in doc:
print(token.text, token.lemma_)

Dans cet exemple, nous utilisons la bibliothèque spaCy chargée avec un modèle spécifique à la langue française (« fr_core_news_sm »). En appliquant le modèle à notre texte, nous créons un objet « doc » qui représente le texte analysé. En itérant sur ce document, nous pouvons accéder à chaque token individuel et afficher à la fois la forme originale du mot (token.text) et son lemme correspondant (token.lemma_).

L’utilité de la lemmatisation : La lemmatisation est utilisée dans de nombreuses tâches de NLP pour simplifier et normaliser le texte. Voici quelques exemples d’utilisation de la lemmatisation :

  1. Modélisation de sujets : En lemmatisant les mots d’un texte, nous pouvons regrouper les différentes formes d’un même mot sous un lemme commun, ce qui facilite l’identification des sujets et des thèmes récurrents dans un corpus de documents.
  2. Analyse de sentiments : La lemmatisation permet de réduire les différentes formes lexicales d’un mot à un lemme commun, ce qui facilite l’analyse des sentiments associés à ce mot dans un texte. Par exemple, les formes « heureux », « heureuse » et « heureusement » peuvent être lemmatisées en « heureux », permettant ainsi d’obtenir une représentation plus cohérente des sentiments liés à ce concept.
  3. Réduction du vocabulaire : En lemmatisant les mots, nous pouvons réduire la taille du vocabulaire en identifiant les formes lexicales différentes qui correspondent à un même lemme. Cela permet de simplifier les tâches de NLP, telles que la classification de texte ou la recherche d’informations, en réduisant la complexité des données textuelles.

La lemmatisation est une technique essentielle en NLP qui permet de réduire les différentes formes d’un mot à un lemme commun. En utilisant des bibliothèques de NLP telles que spaCy, nous pouvons facilement appliquer la lemmatisation à un texte, ce qui facilite l’analyse, la modélisation et la compréhension automatique du langage naturel. En simplifiant le traitement du texte et en réduisant la taille du vocabulaire, la lemmatisation joue un rôle crucial dans de nombreuses tâches de NLP, ouvrant la voie à des applications avancées telles que la modélisation de sujets, l’analyse des sentiments et bien d’autres encore.

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.

GPT une nouvelle ère pour les assistants virtuels

par | Mar 13, 2023 | gpt, intelligence artificiellle, NLP

L’utilisation de ChatGPT intégré à des services SaaS B2B (Business-to-Business) peut être très bénéfique pour les entreprises, mais elle comporte également des risques potentiels qu’il est important de prendre en compte. Dans cet article, nous allons examiner quelques-uns des risques les plus courants associés à l’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel.

Tout d’abord, la confidentialité des données est une préoccupation majeure lors de l’utilisation de ChatGPT. En effet, l’application peut impliquer le partage de données confidentielles entre les utilisateurs et l’application. Il est donc essentiel que les données soient protégées de manière adéquate pour éviter toute violation de la confidentialité.

La précision et la fiabilité des résultats générés par ChatGPT peuvent être un autre risque important. Bien que l’application soit très avancée, il est possible que les résultats ne soient pas toujours précis ou fiables, en particulier dans des contextes professionnels. Par conséquent, il est important de s’assurer que les résultats sont vérifiés avant d’être utilisés pour prendre des décisions importantes. Attention toutefois au biais algorithmique est également une préoccupation importante lors de l’utilisation de ChatGPT. Comme tout algorithme, ChatGPT peut être affecté par des biais, ce qui peut avoir des conséquences néfastes sur les résultats. Il est donc important de surveiller et d’atténuer ces biais pour garantir que les résultats sont justes et impartiaux.

En outre, la question de la responsabilité juridique peut être soulevée en cas de résultats incorrects ou inappropriés générés par ChatGPT. Par conséquent, il est important d’avoir des politiques claires et des procédures de gestion des risques en place pour atténuer ces risques.

La sécurité est un autre aspect important à prendre en compte lors de l’utilisation de ChatGPT. Comme pour toute application en ligne, il est important de s’assurer que ChatGPT est sécurisé contre les menaces externes telles que les cyberattaques et les intrusions malveillantes.

L’automatisation de la fonction support aux utilisateurs est un cas d’usage populaire pour les modèles de langage de grande envergure tels que GPT. En utilisant la technique du Fine Tuning, ces modèles peuvent être entraînés sur le corpus (KB) de l’entreprise pour fournir des réponses précises et cohérentes aux demandes des utilisateurs. Cela peut inclure la génération de synthèses, de tickets, etc. Les chatbots construits avec des modèles génératifs peuvent remplacer les modèles classiques de FAQ et les moteurs de recherche par des moteurs de réponse plus sophistiqués.

Cependant, l’utilisation de ChatGPT présente également des complexités, des coûts et des limites. Les modèles peuvent nécessiter beaucoup de ressources de traitement et de stockage, et peuvent être sujets à des erreurs ou des hallucinations. Il est important de se protéger contre les risques éthiques, sociaux et juridiques associés à l’utilisation de ces modèles en temps réel sans intervention humaine.

Il est également important de considérer les problèmes de souveraineté, tels que les solutions propriétaires versus open source, ainsi que la possibilité de fine-tuner les modèles pour des verticaux spécifiques. Une charte peut être utilisée pour encadrer l’utilisation de ChatGPT et se protéger contre ces risques.  il convient de noter que ChatGPT est l’un des nombreux modèles de langage de grande envergure disponibles. Il présente des avantages et des inconvénients, tels que la consommation de ressources et la propriété intellectuelle. D’autres approches alternatives ou complémentaires, telles que les modèles dédiés, les modèles d’experts épars et l’hybridation de modèles, peuvent également être considérées. La question de la souveraineté numérique est également un enjeu important à prendre en compte dans l’utilisation de ces modèles.

En conclusion, l’utilisation de ChatGPT dans un contexte professionnel peut présenter des risques potentiels qu’il est important de prendre en compte et de gérer de manière proactive. En ayant des politiques claires, des procédures de gestion des risques et une approche réfléchie en matière de confidentialité, de précision, de biais, de responsabilité et de sécurité, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de cette technologie prometteuse tout en minimisant les risques potentiels.