Post de AXI Technologies

Masterclass gratuite sur Microsoft Azure Machine Learning 🎁 Rejoignez-nous et apprenez à déployer vos modèles IA à grande échelle 🚀

🎬 NOUVEL EPISODE: #5Show est là ! 🚀 📢 Épisode 1 : Quand l'Intelligence Artificielle rencontre les données privées 💡 Comment utiliser la technique du RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour interagir avec des données sensibles tout en assurant leur confidentialité ? 🌍 Dans ce premier épisode, je vous montre : ✔️ Les bases du RAG. ✔️ Pourquoi cette approche change la donne pour travailler avec des données privées. ✔️ Et surtout, comment nous exploitons les technologies suivantes pour y arriver : Azure Open AI pour la puissance des modèles, Azure Search pour une recherche sémantique avancée, Copilot pour une intégration fluide et intuitive 📌 Regarde la vidéo complète ici 👉 https://lnkd.in/eDVQpGpY    🔥 C’est parti pour le 5Show, abonnez-vous et partagez autour de vous   #IA #AzureOpenAI #Copilote #Microsoft

🎬 NOUVEL EPISODE: #5Show est là ! 🚀 📢 Épisode 1 : Quand l'Intelligence Artificielle rencontre les données privées 💡 Comment utiliser la technique du RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour interagir avec des données sensibles tout en assurant leur confidentialité ? Dans ce premier épisode, je te montre : ✔️ Les bases du RAG. ✔️ Pourquoi cette approche change la donne pour travailler avec des données privées. ✔️ Et surtout, comment nous exploitons les technologies suivantes pour y arriver : • Azure Open AI pour la puissance des modèles, • Azure Search pour une recherche sémantique avancée, • Copilot pour une intégration fluide et intuitive 📌 Regarde la vidéo complète ici 👉 https://lnkd.in/eqzvxaU9 🔥 C’est parti pour 5Show, abonnez-vous et partagez autour de vous #IA #AzureOpenAI #Copilot #Microsoft

Au-delà de la hype #GenAI, repensons un usage en production dans l’environnement de l’entreprise. C’est la présentation que je propose au Salon BIG DATA & AI PARIS mercredi prochain au cours de laquelle j’illustrerai un cas d’usage LCL assez complet : un besoin métier (c’est assez différent d’une injonction à utiliser GPT), des développements, de l’intégration informatique… Le titre de cette présentation est « L’intelligence documentaire : l’#IA pour automatiser l’analyse d’images en temps réel sur un environnement #cloud », mais tout comme « l’essentiel est invisible pour les yeux », l’important n’apparaît pas dans le titre... A la semaine prochaine !

Les données synthétiques : une révolution dans l'entraînement des modèles d'IA ? 🎧 Dans le dernier épisode de Paroles d’IA avec Maxime Labonne, Head of Post-Training chez Liquid AI et auteur du LLM Course sur GitHub, nous avons abordé une question fondamentale : les données synthétiques produites par les LLMs peuvent-elles vraiment servir de base d’apprentissage ? Maxime Labonne explique notamment que, dans la phase de post-training, ces données sont déjà omniprésentes. Leur flexibilité et leur coût réduit permettent d’adapter facilement les formats et de répondre à des besoins très spécifiques. En revanche, pour le pré-training, leur usage reste encore un sujet de débat. Si des approches comme celle du modèle Phi de Microsoft montrent la puissance des datasets synthétiques, un équilibre reste nécessaire avec des données naturelles pour garantir la qualité et la diversité des apprentissages. Un immense merci à Maxime Labonne pour sa clarté et son partage d’expertise dans cet épisode. J’ai pris beaucoup de plaisir à explorer ces sujets avec lui. Au programme de notre échange: ➡️ Les défis et les étapes du post-training ; ➡️ Exploration des Liquid Foundation Models (LFMs) de Liquid AI ; ➡️ Évolution des workflows de développement ; ➡️ Impact des contextes longs, des architectures spécialisées et des nouveaux paradigmes d'optimisation ; ➡️ Agents autonomes, modèles hybrides et l’importance croissante de l’efficacité énergétique des modèles ; ➡️ L'open-source comme moteur d'innovation. L’épisode complet est à découvrir dans les commentaires 👇

[#BLOG] Comment améliorer vos modèles IA grâce au RAG avancé ? 🤖   Plongez dans le dernier article de Tristan Riou et découvrez les techniques clés pour optimiser le RAG, telles que :    ✅La méthode "small-to-big" ✅ La réécriture de requêtes ✅ L’ajout de métadonnées 🚀    🔎 Nous abordons également les défis majeurs du RAG, allant de la gestion des noms propres à l'amélioration des performances, sans oublier les nouvelles approches comme le GraphRAG de Microsoft.    👉 Découvrez-en plus ici : https://hubs.ly/Q032CXBh0    #IA #RAG #Technologie #Innovation #ModèlesDeLangage

𝐐𝐮𝐚𝐧𝐝 𝐥𝐚 𝐭𝐚𝐢𝐥𝐥𝐞 𝐧𝐞 𝐬𝐮𝐟𝐟𝐢𝐭 𝐩𝐥𝐮𝐬 : 𝐥𝐞 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫 𝐝𝐞 𝐥’𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 La promesse trompeuse de l’échelle Aujourd’hui, j’ai plongé dans une vidéo fascinante de Artificialis Code intitulée “Intelligence Artificielle: la fin du bullshit ?”. Dans cette vidéo, on explore une critique pertinente menée par le célèbre Yann LeCun et d’autres experts... 👉👉 https://nuel.ink/EUVLFl

Ces 7 composants vont faire de ta plateforme IA un monstre de puissance 🦖 On a beau le nier, l’IA est en train de tout bouleverser. Le truc, c’est que la plupart des entreprises n’ont aucune idée de comment s’y prendre pour en tirer parti. Alors je t’ai concocté le guide ultime pour monter une plateforme GenIA à l'état de l'art en 7 composants essentiels (exemple sur GCP) : #1 - L’IHM et les applications métier L’interface qui permet aux utilisateurs d’interagir avec l’IA. C’est la vitrine de tes capacités et de tes usages. #2 - Le Vertex Model Garden le jardin secret des modèles. Là où sont exposées les API, où poussent les foundation models, et où sont cultivés les modèles fine-tunés. ##2.1 - Les Foundation models (pré-entrainés) Le cerveau de la plateforme. Gemini, ImaGen, etc. À choisir selon tes use cases. ##2.2 - Les modèles fine-tunés Entraînés spécifiquement sur les données métiers. C’est notamment là que la valeur se créée. #3 - Le Vertex Workbench L’environnement de travail clé en main pour les data scientists. En mode low-code. #4 - Le Lakehouse Le socle de données d'entreprise centralisé, scalable et sécurisé pouvant nourrir les modèles. #5 (optionnel) - Retrival System/grounding via des bases de données et Dataset vectorielle, pour faire du RAG en appliquant le raisonnement d’un LLM sur des données spécifiques à l'entreprise afin d'obtenir des réponses plus pertinentes. Bref, tout ce qu’il te faut pour créer une IA surpuissante et 100% alignée avec les métiers. Envie d'en savoir plus ? Prends contact et on en discute !

🌟 Préparez-vous à une immersion totale dans l'univers des données et de l'intelligence artificielle au salon Big Data & AI à Paris les 15 et 16 octobre 🚀 Venez nous rencontrer sur notre stand E19 et vivez l'expérience ultime de Redis. Parce que l'IA, c'est notre truc, et on adore partager. Curieux de savoir comment construire des applications et des chatbots intelligents ? Ne manquez pas notre Session Tech le 15 à midi. Pierre Lambert et Mirko Ortensi vous présenteront Redis Copilot. Parce que même les chatbots ont besoin d'un allié fiable 🤖 Envie de données sans latence? Découvrez comment Redis RDI peut vous aider. Participez à la Demo Session de Francois Cerbelle le 16 à 13h30 (salle 5). Parce que même vos données méritent un peu de zen 🧘♂️ 🎁Un quiz vous attend sur notre stand le 16 à 13h. Tentez de gagner des lunettes de réalité mixte Meta Quest. Parce que la réalité, c'est bien, mais la réalité mixte, c'est mieux ✨ Nous avons hâte de vous voir et de partager avec vous les dernières innovations de Redis. PS: n'hésitez pas à sauvegarder ce post, cela vous facilitera la vie le jour J💡 #BigData #AI #Redis #Innovation #TechEvent #Paris #DataScience #MachineLearning #IA #RedisRDI #RedisCopilot

Depuis le début de l'année avec Alexis d'Eudeville de Basalt 🪨, nous avons parlé IA a 50+ entreprises de la tech. ---- Avez-vous des fonctionnalités avec de l'IA en production ? Combien de temps avez-vous mis pour sortir ces premières fonctionnalités ? Qui lead l'IA dans vos équipes tech ? Comment faites-vous monter vos équipes en compétence ? Faites-vous des prompts enchainés ? Utilisez-vous des techniques comme le few-shots ou le chain-of-thoughts ? Appelez-vous différents modèles spécialisés suivant les fonctions ? Finetunez-vous vos propres modèles ? Avez-vous outils pour faciliter votre développement et suivi de ces fonctionnalités en production ? ... ---- On a synthétisé ces apprentissages en un guide : 📕 le playbook produit sortir d'excellentes fonctionnalités IA. La "Basalt 🪨 Way" comme disent Alexis et Guillaume. 👉 Par ici pour le guide : https://lnkd.in/ectyGMyy Ce playbook est à destination des équipes Tech et en particulier des profils Produit qui sont clés pour penser des fonctionnalités IA qui résolvent des vrais problèmes pour leurs utilisateurs. Big up à toute la team et aux contributeurs - OpenAI Gorgias PlayPlay Microsoft Mistral AI Stellar.