Établissement : Coursera

Résumé

Ce cours porte sur la conception de systèmes de génération augmentée par récupération, avec des modèles ouverts. Il traite du lien entre recherche d’information, qualité de récupération et qualité de réponse dans des usages d’IA fondés sur des bases documentaires.

Les repères les plus structurants concernent l’architecture RAG, le choix des embeddings, les bases vectorielles, les stratégies de retrieval et les enjeux d’évaluation. Le cours est particulièrement utile pour comprendre pourquoi la qualité d’un système dépend moins du modèle seul que de toute la chaîne de traitement.

Pour moi, cela me donne une grille de lecture plus solide pour aider un COMEX à évaluer ce qui est réaliste ou non dans des projets de copilotes documentaires, de moteurs de connaissance ou d’assistance métier. Cela me permet aussi de mieux cadrer les conditions de fiabilité, de coût et de maintenabilité de ce type de solution.

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