Dataquitaine 2024 - LLM en entreprise : opportunités pour la gestion de connaissances... (Airudit)

Titre complet : LLM en entreprise : opportunités pour la gestion de connaissances au travers des documents pré-existants

A propos des orateurs

Les données des entreprises résistent à l'homogénéité. Or, pour les métiers, l'accès à la connaissance contenue dans ces informations est un enjeu majeur pour assurer le maintien d'une base de connaissances fiable, accessible et dynamique. Avec l'essor de la compréhension du langage naturel, avec ChatGPT notamment, une nouvelle ère s'ouvre pour les relations Humain-Machine et à travers elles, l'accès à la connaissance.
L'émergence des architectures Transformers [https://arxiv.org/abs/1706.03762] et leurs capacités à traiter des données multimodales [https://arxiv.org/abs/2010.11929] permet de lire, de structurer et de rendre comparable diverses sources d'informations, aussi bien textuels que vidéo [https://arxiv.org/abs/2302.06419]. Dans ce contexte, les LLM séduisent les organisations industrielles mais leurs biais et leurs limites [https://doi.org/10.1016/j.iotcps.2023.04.003] paraissent freiner l'émergence d'un plateau de productivité.
Après une analyse du contexte et de ses enjeux, nous partagerons ici une étude de cas centrée sur la faisabilité d'un système de Question Answering capable d'exploiter plusieurs modalités de documents et requêtable en langage naturel, proposant donc donc des réponses sourcées et structurées.

Marc BAGUR
Head of Human Machine Performance chez Airudit

Marc BAGUR est Head of Human Machine Performance chez Airudit, il s'est précédemment illustré comme entrepreneur, consultant et enseignant dans l'innovation et l'industrie 4.0.

Kévin GRAVOUIL
Staff Data Scientist

Kévin Gravouil est Research Engineer chez Airudit, docteur en bio-informatique, il a notamment travaillé sur l'analyse de données en biologique où il a adopté les approches de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'intéresse aujourd'hui aux questions de sémantique qui accompagne les agents conversationnels d'Airudit.

http://https//www.airudit.com/