Category: Langue et communication - Page 2

Gestion des fournisseurs et contrats pour les fournisseurs de modèles de langage à très grande échelle

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Les contrats traditionnels ne protègent pas contre les risques des modèles de langage à très grande échelle. Découvrez les clauses essentielles, les exigences légales et les erreurs à éviter pour gérer vos fournisseurs d'IA en 2025.

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Guides de style pour prompts : obtenir un code cohérent entre les sessions

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Apprenez à mettre en place un guide de style pour obtenir un code cohérent entre les sessions, réduire les erreurs et gagner du temps en revue. Automatisation, outils et meilleures pratiques pour une maintenabilité durable.

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Templates de prompts pour réduire les hallucinations des LLM sur les données d'entreprise

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Les templates de prompts structurés réduisent jusqu'à 89 % les hallucinations des LLM sur les données d'entreprise. Découvrez les 5 éléments clés, les pièges à éviter et les meilleures pratiques pour rendre l'IA fiable dans vos processus métier.

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Sensibilité culturelle dans les contenus générés par l'IA : éviter les stéréotypes nuisibles

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Les IA génératives reproduisent souvent des stéréotypes culturels dangereux. Découvrez pourquoi, comment cela se produit, et quelles solutions concrètes existent pour éviter les biais dans les contenus générés par l'IA.

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Pourquoi les grands modèles linguistiques hallucinent : la génération de texte probabiliste en pratique

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Les grands modèles linguistiques inventent des faits parce qu'ils prédisent des mots, pas des vérités. Ce guide explique pourquoi les hallucinations sont inévitables, comment elles se produisent, et comment les réduire dans les applications réelles.

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Mesurer le taux d'hallucinations dans les systèmes LLM en production : métriques et tableaux de bord

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Apprenez à mesurer et à contrôler les hallucinations des modèles de langage en production grâce aux métriques fiables, aux tableaux de bord et aux meilleures pratiques de 2025. Réduisez les risques et protégez votre réputation.

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Jeux de données d'évaluation pour le fine-tuning de modèles de langage spécifiques à un domaine

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Découvrez comment créer et utiliser des jeux de données d'évaluation adaptés à un domaine spécifique pour affiner les modèles de langage avec précision, éviter les erreurs coûteuses et garantir des performances fiables en production.

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Décomposition des requêtes pour les questions complexes : un guide pratique sur le raisonnement étape par étape des LLM

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La décomposition des requêtes permet aux modèles d'IA de répondre aux questions complexes en les divisant en étapes simples. Découvrez comment ReDI, le BRIGHT benchmark et les frameworks comme Haystack améliorent la précision des réponses avec des données concrètes.

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Parcours de formation et certifications pour les développeurs enterprise en vibe coding

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Découvrez les parcours de formation et certifications reconnues en 2025 pour maîtriser le vibe coding en entreprise. Apprenez à choisir la bonne certification selon votre rôle, éviter les pièges, et intégrer la gouvernance sécurisée dans vos pratiques de développement assisté par IA.

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Comment fonctionnent les fenêtres de contexte dans les grands modèles de langage et pourquoi elles limitent les documents longs

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Les fenêtres de contexte limitent la capacité des modèles de langage à traiter les documents longs. Découvrez comment elles fonctionnent, pourquoi elles sont si restrictives, et comment les contourner efficacement en 2025.

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Prompts de localisation pour l'IA générative : Adapter le contenu aux régions et aux langues

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Apprenez à concevoir des prompts efficaces pour l'IA générative afin d'adapter le contenu culturellement et linguistiquement à chaque marché. Réduisez les erreurs de localisation et accélérez vos campagnes mondiales.

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Architecture de la documentation : ADR et journaux de décisions pour les systèmes générés par l'IA

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Apprenez à utiliser les ADR et les journaux de décisions pour documenter les choix architecturaux dans les systèmes générés par l'IA. Une approche humaine et technique pour éviter la perte de connaissance et renforcer la transparence.

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