Lorsqu’un chatbot en production commence à fournir des réponses erronées, comment identifier le problème et y remédier ? Ce module permet aux professionnels de l’IA, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux analystes de données d’acquérir les compétences essentielles au débogage des modèles de langage de grande envergure (LLM) en production. Allez au-delà de la théorie et découvrez le processus systématique et axé sur les données que les professionnels utilisent pour résoudre le problème critique des « hallucinations » de l’IA. Vous serez ainsi en mesure de passer de la simple observation des défaillances de l’IA à leur diagnostic et à leur résolution de manière experte.

Lorsqu'il s'agit de prendre des décisions de déploiement aux enjeux importants, un simple score de précision ne suffit pas. Ce module vous fournit les méthodes statistiques nécessaires pour valider de manière rigoureuse les améliorations de performances des modèles de langage à grande échelle (LLM). À l'issue de ce module, vous serez en mesure d'aller au-delà des évaluations subjectives du type « ça semble mieux » pour affirmer avec certitude « nous pouvons prouver que c'est mieux », garantissant ainsi que chaque décision de déploiement s'appuie sur des preuves statistiques solides.

Dans le domaine de l'IA à grande échelle, des requêtes lentes et des recherches inefficaces peuvent paralyser un système. Ce module vous apporte les compétences essentielles pour éviter cela, en mettant l'accent sur des techniques pratiques d'optimisation des bases de données et des recherches vectorielles. À l'issue de ce module, vous serez en mesure d'analyser et d'optimiser systématiquement les systèmes de recherche en production, garantissant ainsi que vos applications d'IA soient non seulement puissantes, mais aussi rapides et fiables.

Dans ce module, vous réaliserez un audit de performance de bout en bout en comparant deux variantes de LLM à l’aide d’un ensemble de données de test A/B. Vous mettrez en place un pipeline pour calculer des indicateurs de performance clés, notamment la similarité lexicale et sémantique, et vous utiliserez des tests statistiques A/B pour valider les améliorations apportées aux modèles. Le projet aboutira à un rapport complet dans lequel vous établirez une corrélation entre les taux d’hallucinations et les journaux de recherche, puis vous synthétiserez vos conclusions sous forme de recommandations fondées sur les données à l’intention des parties prenantes, afin d’orienter la décision relative au déploiement en production dans une application d’assistance client.