Dans cette section, nous abordons l'évolution du traitement du langage naturel (NLP) et le rôle des « transformers » dans la communication en IA et le développement de modèles.

Dans cette section, nous abordons le réglage fin des modèles de langage de grande envergure (LLM) spécifiques à un domaine, la technique PEFT ainsi que les méthodes d'évaluation visant à améliorer la précision et la fiabilité.

Dans cette section, nous abordons la génération augmentée par la recherche (RAG) afin d'améliorer la précision des modèles de langage à grande échelle (LLM), en mettant l'accent sur les bases de données vectorielles, les stratégies de découpage en segments et les applications concrètes telles que les chatbots et les systèmes de recommandation.

Dans cette section, nous abordons les techniques d'ingénierie des prompts, en mettant l'accent sur l'intégration du modèle RAG, la conception de l'interaction avec les grands modèles de langage (LLM) et les considérations éthiques pour des applications d'IA efficaces.

Dans cette section, nous nous intéressons aux frameworks de développement d'applications d'IA générative tels que Semantic Kernel et LangChain, aux agents autonomes, ainsi qu'aux LLMOps pour la mise en œuvre d'applications basées sur les grands modèles de langage (LLM).

Dans cette section, nous abordons la mise à l'échelle de ChatGPT dans des environnements cloud, en analysant les limites TPM, RPM et PTU, et en concevant des architectures adaptées aux entreprises pour des solutions d'IA générative efficaces et fiables.

Dans cette section, nous examinons les enjeux liés à la sécurité et à la confidentialité dans le domaine de l'IA générative, en mettant l'accent sur l'atténuation des risques, les contrôles d'accès et les stratégies de déploiement sécurisées pour les modèles de langage à grande échelle (LLM).

Dans cette section, nous examinons les principes de l'IA responsable (RAI), abordons les défis liés aux modèles de langage à grande échelle (LLM) et évaluons les risques liés aux deepfakes afin de garantir un développement de l'IA éthique, transparent et sûr.

Dans cette section, nous nous penchons sur les tendances futures en matière d'IA, notamment les interactions multimodales et l'évolution de ChatGPT.