Orateur
Description
Title: Saisir l’IA générative avec justesse : RAG pour une IA plus frugale, souveraine et maîtrisée
Abstract: Les systèmes d'IA générative sont souvent associés à des modèles toujours plus grands et plus coûteux. Pourtant, dans de nombreux contextes professionnels, la performance ne passe pas nécessairement par l'augmentation de la taille du modèle.
Cette présentation s'appuie sur les travaux de la chaire de recherche, d’innovation et de formation AugmentIA (Fondation Grenoble INP, Artelia, MIAI Grenoble Alpes), consacrée à l'IA générative pour l'ingénierie : eau, énergie, mobilité, construction. Elle explorera plusieurs voies vers une IA plus frugale et mieux maîtrisée : spécialisation des modèles, valorisation du patrimoine documentaire et recherche d'information sur des données réelles.
Nous nous intéresserons en particulier à la génération augmentée par la recherche (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Elle consiste à retrouver dans les documents de l'entreprise les informations pertinentes et à les fournir au modèle au moment où elles sont nécessaires. En dissociant les capacités générales du modèle des connaissances du domaine, cette approche permet de recourir à des modèles plus petits, dont la pertinence repose sur le contexte fourni plutôt que sur leur taille. Elle renforce aussi la maîtrise du système. Les réponses peuvent s'appuyer sur des sources citées, et les connaissances se mettent à jour sans réentraînement. Des modèles de taille raisonnable peuvent en outre être hébergés sur une infrastructure souveraine, sans que les données quittent l’organisation.
Faire mieux avec moins, c'est finalement ne pas chercher le modèle le plus puissant, mais construire le système le plus simple capable de répondre au besoin.
Bio: Didier Schwab est professeur en informatique à l’Université Grenoble Alpes, spécialiste du traitement automatique des langues et de l’intelligence artificielle. Il dirige l’équipe GETALP du Laboratoire d’Informatique de Grenoble (LIG) et la formation au sein du MIAI Cluster Grenoble Alpes. Il est également titulaire de la chaire de recherche AugmentIA, consacrée au développement d’une IA générative plus frugale, souveraine et adaptée aux besoins des entreprises. Ses travaux portent notamment sur les modèles de langue, l’IA multimodale, l’accessibilité et l’adaptation des modèles aux domaines spécialisés.