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Modèles linguistiques adaptés au français administratif

Le projet Albert vise à développer des modèles linguistiques capables de comprendre et de générer du français administratif, ce qui facilite leur utilisation par les agents des services publics pour réécrire des textes. L'objectif est de réduire la friction dans l'utilisation des textes administratifs et de fournir des réponses précises aux questions posées par les administrés.

Centralisation et harmonisation des corpus

Un des défis majeurs est l'harmonisation et la centralisation des corpus de données, souvent dispersés entre différentes administrations. La création de bases de données sémantisées (vector stores) est essentielle pour améliorer la recherche et la génération de contenu à partir de ces corpus. Cela permettrait une meilleure gestion et utilisation des données au sein des administrations.

Technologies OCR et correction contextuelle

Le développement de modèles OCR (reconnaissance optique de caractères) et de correction contextuelle est crucial. Les modèles actuels doivent être capables de corriger les erreurs dans les documents numérisés et de comprendre le contexte des textes pour fournir des corrections précises. Cela inclut l'utilisation de techniques de deep learning pour améliorer la qualité des résultats OCR.

Fine-tuning et contrôle des modèles

La personnalisation des modèles à travers le fine-tuning est essentielle pour répondre aux besoins spécifiques des utilisateurs. Cela permet d'adapter les modèles existants aux tâches précises, comme la réponse à des questions administratives ou la génération de résumés de rapports. Le contrôle et l'amélioration continue de ces modèles sont nécessaires pour garantir leur efficacité et leur pertinence.

Défis et opportunités de l'IA open source

L'utilisation de l'IA open source présente des défis, notamment en termes de performance par rapport aux solutions intégrées proposées par des géants comme Amazon et Google. Cependant, elle offre également des opportunités pour le développement de modèles plus transparents et auditables, essentiels pour les secteurs régulés comme le secteur public. La collaboration avec la communauté open source et l'exploitation des corpus de données publiques sont des éléments clés pour avancer dans ce domaine.