Nous aimerions vous inviter à notre rencontre organisée à l'adresse suivante notre bureau à Utrecht sur 7 août, Le meetup se tiendra à la gare centrale d'Utrecht, à proximité immédiate de celle-ci. Le thème du meetingup est centré sur comment mettre la GenAI en production, La production, mais pas seulement la production, la production au niveau suivant. Plus précisément, notre équipe Artefact démontrera comment nous utilisons GenAI pour la génération d'images marketing personnalisées et prêtes pour la production, et l'équipe Phospho illustrera comment intégrer les meilleures pratiques de ML robustes sur des échelles de métriques de qualité pour les produits GenAI.
Ordre du jour
[Talk 1] : “GenAI Image Interaction : une nouvelle étape au-delà des chatbots textuels du LLM”
Nous avons tous fait l'expérience des capacités des chatbots GenAI pour l'interaction avec data. Il est maintenant temps d'explorer les nouvelles innovations GenAI développées par Artefact. Découvrez comment la GenAI transforme le marketing en accélérant la création d'actifs et en réduisant les coûts. Dans cette présentation, nous montrerons comment nous utilisons la GenAI pour générer des images marketing personnalisées et prêtes à être produites. Vous aurez également un aperçu de l'automatisation des processus, de l'amélioration de l'efficacité des applications basées sur la créativité et vous découvrirez les mesures de qualité essentielles pour contrôler et améliorer les performances du modèle.
[Talk 2] : “Les meilleures pratiques émergentes dans l'analyse des schémas d'utilisation et la quantification des mesures de qualité pour les produits GenAI”
Découvrez comment appliquer les meilleures pratiques émergentes de l'apprentissage machine (ML) aux applications d'IA générative (GenAI), en vous concentrant spécifiquement sur les grands modèles de langage (LLM) et les modèles de diffusion. Cet exposé s'adresse aux ingénieurs et développeurs en apprentissage automatique qui souhaitent améliorer leurs produits d'IA générative grâce à une évaluation quantifiée de la qualité des modèles et à une analyse de l'interaction avec l'utilisateur. Apprenez à mettre en œuvre des normes rigoureuses et mesurables pour améliorer et comprendre les applications GenAI.
Les progrès rapides des technologies d'IA générative, y compris les LLM et les modèles de diffusion, ont permis aux ingénieurs et aux développeurs de ML de créer des produits nouveaux et puissants. Cependant, l'intégration des meilleures pratiques de ML robustes dans le développement de ces produits est encore balbutiante. Cette session vise à combler ce fossé en introduisant des méthodologies établies de ML traditionnelle pour améliorer la fiabilité et l'efficacité des applications GenAI.
Orateur(s)
Arthur Lambert, Le chercheur principal en Data et l'expert en GenAI
Artefact Benelux
Arthur a rejoint Artefact en mars 2022, après avoir obtenu deux masters dans les domaines des mathématiques et de l'économie. Au sein de Artefact, il a travaillé sur plusieurs projets impliquant la prévision, l'IA générative et la modélisation du marketing mix (MMM) pour plusieurs clients. Il a notamment participé au développement d'un cadre de modélisation causale du marketing mix, afin d'aller au-delà des méthodologies traditionnelles.
Priya Sarkar, Ingénieur principal en apprentissage automatique
Artefact Benelux
Priya Sarkar est ingénieur en apprentissage automatique chez Artefact. Elle possède une solide expérience en ingénierie logicielle et en science Data. Elle est titulaire d'une maîtrise en informatique de l'Université technique de Delft. Après avoir abordé divers sujets liés à l'intelligence artificielle, elle a concentré ses recherches sur les algorithmes d'équité dans l'apprentissage automatique, dont les résultats ont été publiés lors de la conférence CSCW 2024. Au sein de Artefact, Priya s'est spécialisée dans la GenAI, en menant des recherches, en développant des preuves de concept et en passant certaines d'entre elles à la production. Elle organise également le café mensuel GenAI à Artefact.
Paul-Louis Venard, Co-fondateur
phospho
Paul-Louis Venard est cofondateur et directeur général de phospho, une plateforme d'analyse de texte pour les applications LLM. Paul-Louis est titulaire d'un master en informatique de l'École des Ponts/ENS et d'un master en commerce d'HEC Paris. Avant de fonder phospho, Paul-Louis a travaillé comme chercheur en ML dans le domaine de la Medtech, en exploitant la vision par ordinateur en radiologie, et en tant que consultant au BCG.
Pierre-Louis Biojout, Cofondateur et directeur technique
Pierre-Louis Biojout est cofondateur et directeur technique de phospho, une plateforme d'analyse de texte pour les applications LLM. Son travail actuel se concentre sur le développement d'outils robustes et de solutions d'analyse pour les grandes applications basées sur des modèles de langage. Pierre-Louis est également l'un des principaux contributeurs de LLM-colosseum, un projet open-source visant à classer les LLM en les faisant jouer à des jeux vidéo les uns contre les autres. Il est titulaire d'une maîtrise en mathématiques appliquées de l'École polytechnique (l'X). Récemment, Pierre-Louis a mené phospho à travers le lot Hiver 2024 de Y Combinator.
