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mercredi 29 mai  |  de 10:15 à 11:00

Maximiser l'impact de l'IA générative dans votre entreprise

Comment déployer une IA générative adaptée à votre réalité d’affaires et qui supportera vos activités d’entreprise?

La mise en marché de ChatGPT en novembre 2022 à mis en lumière l’énorme potentiel de l’IA générative. Ces systèmes interagissent avec l’utilisateur de façon textuelle et sont capables de réaliser une grande variété de tâches. Malheureusement, parce qu’il ignore les détails cruciaux de votre entreprise et qu’il lui arrive fréquemment de commettre des erreurs factuelles, ChatGPT est difficile à utiliser en entreprise. Pour tirer profit de l’IA générative, il convient donc de la combiner à vos données d’entreprises (inventaires, documentation interne, historiques de relation client, etc.) pour créer des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG).

L’utilisation de l’IA générative a connu un essor phénoménal en 2023 avec l’avènement de la solution grand public ChatGPT. L’IA générative repousse les limites des systèmes de génération augmentée de récupération (RAG). Ces systèmes traitent et consolident un volume élevé de données pour créer des réponses, des instructions ou des explications uniques, adaptées au contexte et rédiger dans un langage naturel. En bref, on communique avec eux comme avec un humain. Ces innovations offrent de nouvelles opportunités pour les entreprises.

Dans cette présentation, David Beauchemin partagera son expérience d’affaires chez Baseline dans le développement, le déploiement et l’évaluation de RAG dans des PME québécoises. Vous y découvrirez plusieurs cas d’applications réels supportant différents besoins d’affaires, ainsi que les forces et les limites de l’utilisation de RAG.

La conférence est présentée par David Beauchemin.

Communication & marketing
Innovation
Conférence
Salle 3 Axeptio

David BeaucheminDirecteur généralBaseline

Actuaire de formation, David décide de poursuivre ses études à la maîtrise en informatique pour se familiariser avec l'apprentissage automatique. Sa maîtrise en traitement automatique du langage naturel porte sur l'extraction de sources externes dans un processus d'affaires en assurance. Il poursuit maintenant ses études au niveau du doctorat, où il s'intéresse à la personnalisation de contenu généré automatiquement à partir des contrats d'assurance. Par sa participation active dans plusieurs projets de la communauté d'apprentissage automatique, David a à coeur de faire rayonner la scène locale en intelligence artificielle. Il est notamment le créateur et développeur de Deepparse, une librairie de segmentation d'adresse multilingue à l'aide de l'apprentissage profond. Il est aussi le cofondateur de l'organisation de partage de connaissances Meetup Machine Learning Québec. Il agit aussi à titre de président de .Layer, un OBNL qu'il a co-fondé et qui vise la promotion de la science des données. Il a aussi lancé son propre podcast sur l'intelligence artificielle, OpenLayer, et agit à titre de collaborateur pour le podcast IA café. Finalement, David a présenté le traitement automatique du langage naturel au webinaire de l'Institut canadien des actuaires, l'enjeu de la reproductibilité en apprentissage automatique aux webinaires publics de l'Institut intelligence et données et de nombreux autres sujets techniques de l'apprentissage automatique à plus de vingt évènements.