Lorsqu’un chatbot en production commence à fournir des réponses erronées, comment identifier le problème et le résoudre ? « Analyser les journaux : corriger les hallucinations des LLM » est une formation de niveau intermédiaire qui permet aux professionnels de l’IA, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux analystes de données d’acquérir les compétences essentielles au débogage des LLM en production. Allez au-delà de la théorie et découvrez le workflow systématique et axé sur les données que les professionnels utilisent pour résoudre le problème critique des « hallucinations » de l’IA. Vous utiliserez la bibliothèque Pandas pour analyser les journaux de production, segmenter le comportement des utilisateurs par intention et calculer des indicateurs clés de performance, tels que le taux de rétention sur 7 jours, afin d’identifier les parcours utilisateur qui échouent. Vous effectuerez ensuite une analyse des causes profondes, en établissant des corrélations entre différents types d’erreurs et les performances du système de recherche afin de déterminer précisément pourquoi votre modèle échoue. Enfin, vous apprendrez à traduire vos conclusions analytiques en un cahier des charges technique clair et exploitable, débouchant sur des solutions concrètes. Ce cours vous permettra de passer de la simple observation des défaillances de l’IA à leur diagnostic et à leur résolution de manière experte.