La pièce manquante du puzzle de la recherche en IA
près de deux ans après la publication de ChatGPT et l’adoption généralisée des grands modèles de langage (LLM), qu’avons-nous appris sur leur pertinence dans les applications du monde réel ? Dans cet épisode, Jean-Marc Sevin, data scientist senior à l’Institut Learning Planet, nous rejoint pour répondre à certaines des questions les plus urgentes du moment : Comment pouvons-nous appliquer efficacement cette technologie pour soutenir l’apprentissage dans le cadre des objectifs de développement durable ? Et devrions-nous réorienter le programme de recherche sur l’IA vers de nouvelles disciplines afin de mieux comprendre la soi-disant magie qui se cache derrière les LLM ? ——-En savoir plus sur l’orateur Jean-Marc Sevin est data scientist senior à l’Institut Learning Planet. Il fait partie du département R&D et de l’unité de recherche Learning Transitions. Il travaille principalement sur le développement de WeLearn, une plateforme d’IA pour aider les gens à apprendre sur les transitions planétaires. Il est titulaire d’un diplôme de troisième cycle en Big Data de Télécom Paris et est un expert en apprentissage automatique, en traitement distribué et en visualisation de données. Auparavant, il a accumulé plus de 15 ans d’expérience dans l’industrie du web auprès de grands acteurs français tels que Chanel et Orange, où il a occupé des postes de chef de projet, de consultant en webmarketing et de développeur.