Description
Date depot: 27 septembre 2023
Titre: Approche sémantique pour un fine-tunning de LLM dans la génération automatique de textes dans un contexte personnalisé
Directrice de thèse:
Salima BENBERNOU (LIPADE)
Encadrant :
Mourad OUZIRI (LIPADE)
Domaine scientifique: Sciences pour l'ingénieur
Thématique CNRS : Données et connaissances
Resumé: Compte tenu des résultats théoriques et pratiques des solutions de l'intelligence artificielle, notamment celles à base de modèles génératifs conditionnels tels que Chat-GPT, MT5 et Roberta, la diplomatie française cherche à exploiter ces modèles pour se doter d’un assistant intelligent leur permettant d’ améliorer leur capacité à indexer , interpréter et à produire des textes adaptés au contexte diplomatique. Le Ministère de l’Europe et des Affaires étrangères, en particulier, vise à capitaliser sur son corpus textuel suffisamment fourni afin d’affiner les processus automatisés d'indexation, d'analyse des informations propriétaire et de génération rédactions diplomatiques. Cependant, cette tâche est complexe en raison de la nature hautement formelle et délicate des textes diplomatiques. En effet, l es données diplomatiques comprennent des déclarations officielles, des points de presse sur des sujets spécifiques, et un ensemble de notes diplomatiques de haute qualité rédactionnelle.
Doctorant.e: De Sousa Ludwig