Une utilisation efficace de l'IA commence par la structure. Dans cet épisode d'INSIDE AI, Tommy Falkowski explique comment des prompts structurés, des formats de données comme JSON ou YAML et des processus automatisés conduisent à de meilleurs résultats. Avec des exemples pratiques et des outils pour l'intégration de l'IA dans les entreprises.
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Aperçu
0:00 – Introduction : Penser en données avec l'IA
1:19 – Comprendre les modèles linguistiques comme une boîte noire
2:16 – De l'ingénierie des prompts au RAG
3:12 – Structurer correctement le contexte et les entrées
5:18 – Définir des sorties structurées
6:25 – Comparabilité grâce à des résultats structurés
8:50 – Que signifie concrètement « penser en données » ?
10:09 – Introduction à JSON, YAML & TOML
11:19 – Outil d'exemple pour la visualisation des structures de données
13:12 – Utilisation des données structurées dans les processus d'entreprise
15:16 – Avantages de la validation des données par des schémas
17:06 – Extraction et transformation automatisées
18:45 – Intégration dans les systèmes ERP et CRM
19:53 – Mode de sortie structurée chez OpenAI, Anthropic & Co.
21:08 – Optimisation des prompts avec DS-Pi
23:00 – Contraintes grammaticales & sortie déterministe
25:19 – Conclusion : Penser et automatiser les processus de manière structurée
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