IA – conversationnel : Chatbot, ChatGPT, Google Gemini, AWS Lex

  • Filière :

    IA & Innovation

  • Sous-filière :

    AI Modeling, tools & frameworks

  • Référence

    IA055

  • Durée

    2 jours (14 h)

  • Prix par personne HT

    1 670 € HT

Objectifs pédagogiques

  • Comprendre les mécanismes de fonctionnement, les apports, les limites des IA conversationnelles
  • Savoir mettre en oeuvre les outils disponibles pour créer un ChatBot

Public cible

Data-scientists, développeurs, chefs de projet et toute personne souhaitant comprendre le fonctionnement technique des IA conversationnelles

Pré-requis

  • Maîtrise d’un langage de programmation
  • Notions de machine learning

Modalités d'évaluation

L’évaluation des acquis se fait tout au long de la session au travers d’ateliers de mise en pratique des notions et concepts abordés pendant la formation.

Programme de la formation

Introduction

  • Définition IA conversationnelle, historique, évolutions.
  • Présentation des IA les plus utilisées, caractéristiques, points forts, limites
  • Domaines d’application, exemples.
  • Aspects techniques, éthiques, économiques.

ChatGPT

  • ChatBot d’OpenAI basé sur les modèles GPT-3 (gratuit) ou GPT-4 (payant)
  • Principe des modèles GPT-x (Generative Pre-trained Transformer)
  • Différents modèles disponibles.
  • Apports de GPT-4 par rapport à GPT-3.
  • Notions de pulgins.
    • Atelier : exemples de conversations avec ChatGPT
  • Méthodes d’interrogation, bonnes pratiques

Google Gemini

  • ChatBot basé sur LaMDA (Language Model for Dialogue Applications)
  • Fonctionnalités :
    • Réponse aux requêtes en langage naturel,
    • facilité de réédition des prompts,
    • proposition de plusieurs réponses,
    • connexion au web,
    • interface vocale
  • Atelier : démonstrations avec Gemini
  • Utilisation de l’interface vocale
  • Comparaison des résultats de requêtes avec ChatGPT

Création d’un ChatBot

  • Différentes utilisations : assistant virtuel clients, chatbot entreprise, …
  • Implémentation de différentes fonctionnalités :
    • conversation en langage naturel, Intelligence artificielle, connexion au web, utilisation de données de l’entreprise, etc.
  • Technologies utilisées : NLP (Natural Language Processing), NLU (Natural Language Understanding, NLG (Natural
  • Language Generation), machine-learning, deep-learning pour l’IA
  • Exemples d’outils et plate-formes :
    • AWS lex, (base d’Alexia) :
    • service AWS permettant la création d’interfaces conversationnelles en langage naturel,
    • connexion à l’environnement et aux services AWS,
    • plate-forme de déploiement de Bots,
    • déploiement pour des applications mobiles,
    • gestion de la sécurité par AWS lex.
    • Golem, BotMan, Tock, Botpress, Wit.ai
  • Atelier : création d’un assistant virtuel hébergé en interne

Evolutions

  • Nouvelles versions en développement, acteurs.
  • Apports de l’IA quantique

Programme mis à jour le