Post de Ospi

OAK est un outil d’intelligence artificielle basé sur le NLP, comme GPT Mais le NLP c’est quoi en fait ? Je vous explique en 1 min ! 🎙️ Le NLP Natural Language Processing est un mélange d’intelligence artificielle et de traitement linguistique Il a pour but de comprendre 🧠 et d’analyser le langage humain, parlé ou écrit et est séparé en deux branches 👉🏻 Le Natural Language Understanding, pour comprendre le sens d’une phrase dans son contexte 👉🏻 Le Natural Language Generating, pour générer du contenu comme un humain Chez OAK, on utilise le NLU en s’adossant à des réseaux de neurones artificiels, que l’on entraine sur une quantité de données extrêmement importante Notre but, comprendre l’ensemble des données à disposition pour pouvoir créer et enrichir : 1️⃣ La cartographie des métiers de l’entreprise 2️⃣ Le mapping des compétences des collaborateurs 3️⃣ Le matching tripartite entre les profils collaborateurs, les attentes de l’entreprise et les formations à disposition 4️⃣ Les parcours de carrière avec les formations associées On propose de fait aux RH une multitude de données pour analyser les collaborateurs et l’entreprise Et donc se focus sur leur valeur ajoutée, la gestion de l’humain ! 👊🏻 La révolution de l’IA est en marche N’hésitez pas si vous voulez en savoir plus sur OAK ! Fanny Jouret 🏄🏼♀️ et moi on est à votre disposition ⚡️ #IARH #ressourceshumaines #Futureofwork #RH

OAK est un outil d’intelligence artificielle basé sur le NLP, comme GPT Mais le NLP c’est quoi en fait ? Nicolas Pasetti vous explique en 1 min 👇🤩 Notre but, comprendre l’ensemble des données à disposition pour pouvoir créer et enrichir : 1️⃣ La cartographie des métiers de l’entreprise 2️⃣ Le mapping des compétences des collaborateurs 3️⃣ Le matching tripartite entre les profils collaborateurs, les attentes de l’entreprise et les formations à disposition 4️⃣ Les parcours de carrière avec les formations associées

Stanford a publié au dernier Neurips une publication particulièrement drôle... Cela fait des mois que l'on parle de l'émergence de nouvelles compétences dans un LLM dès lors que l'on dépasse un seuil dans la taille du modèle. Guess what : c'est un effet d'optique du aux métriques étudiées, mais visiblement pas un phénomène réel ^^. Ce travail a reçu un award au Neurips! Comme d'habitude, gardons du recul face à une recherche trop récente mais passionnante si nous voulons l'appliquer dans des outils fonctionnels :) https://lnkd.in/e7Y2E5hZ #intelligenceartificielle #ia #llm #nlp #emergence #enfaitleslunettesetaientsales #epistemologie

🌍 Opportunité pour les chercheurs en Intelligence Artificielle et traitement du langage naturel ! Ne manquez pas le "3rd International Workshop on Artificial Intelligence for Natural Language Processing (IA&NLP'24)" à Leuven, Belgique, du 28 au 30 octobre 2024, en parallèle de la 15ème Conférence Internationale sur les Systèmes Ubiquitaires Emergents et les Réseaux Pervasifs (EUSPN). 📅 Dates importantes : • Soumission des articles : Jusqu'au 15 juillet 2024 • Notification d'acceptation : 3 août 2024 • Date limite de soumission des manuscrits finaux : 3 septembre 2024 🔗 Lien de soumission des articles : https://lnkd.in/gf3TU8SM Ne manquez pas cette occasion de partager vos recherches et d'explorer les avancées en IA et NLP lors de ce workshop ! 🚀📝 Pour plus de détails, consultez le document ci-dessous 👇

Artificial intelligence: revolutionizing cardiology with large language models Intelligence artificielle : révolutionner la cardiologie avec de grands modèles de langage Les techniques de traitement du langage naturel ont un impact croissant sur les soins cliniques du point de vue du patient, du clinicien, de l'administrateur et de la recherche. Entre autres, la génération automatisée de notes cliniques et de lettres de sortie, le codage des termes médicaux pour la facturation, les chatbots médicaux pour les patients et les cliniciens, l'enrichissement des données pour l'identification des symptômes ou du diagnostic de la maladie, la sélection de cohortes pour les essais cliniques et les audits. Dans la revue, un aperçu de l'histoire des techniques de traitement du langage naturel développées avec une brève formation technique est présenté. Par la suite, la revue discutera des stratégies de mise en œuvre d'outils de traitement du langage naturel, se concentrant ainsi spécifiquement sur de grands modèles de langage, et conclura sur les opportunités futures dans l'application de telles techniques dans le domaine de la cardiologie. Les grands modèles linguistiques sont des atouts très précieux dans le domaine de la cardiologie, car les LLM sont capables d'effectuer de nombreuses tâches de PNL telles que des outils de synthèse vocale pour optimiser les rencontres avec les patients, des chatbots centrés sur le patient pour répondre aux questions, ainsi que la traduction automatique et la synthèse de texte pour simplifier. ou condenser des notes cliniques. De nouvelles opportunités pour améliorer la prise de décision en cardiologie, rationaliser les soins cliniques et fournir de nouvelles informations rapides sur la progression de la maladie à partir de données en texte libre (Graphical Abstract) seront développées pour améliorer les soins cardiaques https://lnkd.in/eJahNKxi

«Découvrez l'avancée de la technologie ! 😮 J'ai exploré récemment l'intelligence artificielle pour les langues naturelles (NLP) et je suis passionné ! 🤩 Dans le cas d'une entreprise de santé qui souhaite améliorer la prise en charge des patients, la NLP peut aider à analyser les données du dossier médical et fournir des suggestions personnalisées pour améliorer le traitement. 👨⚕️ Les avantages ? Elle augmente l'efficacité des soins, réduit les coûts et améliore la qualité de vie des patients ! 💡 Quels sont vos cas d'utilisation de la NLP ? Partagez vos expériences ! 💬 #NLP #ArtificialIntelligence #Healthcare»

Titre : Exploiter pleinement le potentiel de l'analyse conversationnelle et du NLP 1- L'essor des interfaces conversationnelles souligne l'importance croissante d'analyser finement les conversations et d'exploiter les capacités du traitement du langage naturel (NLP). Loin d'être de simples chatbots scriptés, les assistants virtuels intelligents d'aujourd'hui utilisent ces technologies avancées pour mieux comprendre les intentions de l'utilisateur. 2 - En extrayant des données riches depuis les transcriptions conversationnelles, l'analyse permet d'identifier précisément les problèmes et attentes récurrents des utilisateurs. Cela offre une mine d'informations pour optimiser l'expérience, le contenu ou le support client. Le NLP va encore plus loin en saisissant la sémantique du langage naturel pour apporter des réponses pertinentes et personnalisées. 3 - Combinée à l'apprentissage automatique, cette approche conversationnelle permet à un assistant virtuel de continuellement affiner ses compétences linguistiques. Résultat : une analyse plus pointue, une conversation plus naturelle et davantage d'opportunités pour automatiser des processus et augmenter la satisfaction utilisateur à large échelle. En tirant parti des dernières innovations en analyse conversationnelle et NLP, les développeurs ont désormais les moyens de créer des interfaces intelligentes bouleversant l'engagement utilisateur et la performance opérationnelle.

Le document qui a révolutionné l'IA : "𝗔𝘁𝘁𝗲𝗻𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗶𝘀 𝗔𝗹𝗹 𝗬𝗼𝘂 𝗡𝗲𝗲𝗱" Les chercheurs de Google l'ont publié en juin 2017. Les principales innovations étaient : 1. Introduction des Transformers : L'article a présenté le modèle transformer, s'éloignant des RNN et CNN traditionnels dans le traitement automatique du langage naturel (NLP). 2. Mécanisme d'auto-attention : Les transformers utilisent l'auto-attention pour traiter efficacement différentes parties des données d'entrée. 3. Amélioration de la parallélisation : Les transformers permettent un entraînement plus efficace grâce à une meilleure parallélisation par rapport aux RNN. 4. Performance améliorée en NLP : Ils surpassent significativement les modèles précédents dans des tâches telles que la traduction automatique et le résumé de texte. 5. Base pour les modèles avancés : L'architecture transformer est à la base de modèles NLP majeurs tels que BERT et GPT, améliorant les capacités de traitement du langage.

Rejoignez-nous mercredi le 27 mars pour un atelier sur le traitement du langage naturel (NLP), qui est l'art de faire comprendre le langage humain aux ordinateurs. C'est une compétence difficile pour un ordinateur car il existe de nombreuses façons de transmettre le même message. Nous en avons besoin pour pouvoir comprendre ! La PNL étant un domaine très vaste, nous nous concentrerons uniquement sur l’analyse des sentiments et la classification des documents. On se voit là-bas! https://lnkd.in/euA_dvmx