Maîtrisez la qualité des réponses de vos IA génératives d’entreprise
Par SBI x Snowflake
- Date
- mardi 16 décembre à 13h30 (30min)
- Description
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Ce webinaire explore les défis et les solutions liés à l’utilisation des intelligences artificielles génératives dans un cadre professionnel. Il aborde les risques associés à des réponses incorrectes ou incohérentes et présente des stratégies pour assurer la fiabilité et la sécurité des résultats. Les participants découvriront comment structurer leur environnement pour réduire les erreurs, prévenir les hallucinations et mettre en place des garde-fous adaptés aux différents usages métier. Des démonstrations concrètes illustrent l’application pratique de ces méthodes et montrent comment intégrer ces solutions dans les workflows existants. Le contenu ouvre sur des perspectives d’industrialisation de l’IA générative en entreprise et sur des bonnes pratiques éprouvées pour un déploiement efficace et sécurisé.
Points forts du webinaire
- Compréhension des enjeux critiques de la qualité des réponses générées par l’IA
- Mise en place de garde-fous pour sécuriser les réponses et prévenir les hallucinations
- Démonstration concrète de l’utilisation d’outils d’intelligence artificielle pour fiabiliser les résultats
- Présentation de méthodes et bonnes pratiques pour industrialiser l’IA générative
- Exemples pratiques d’intégration dans les workflows existants Data, Analytics et EPM
- Session interactive de questions-réponses pour clarifier les points techniques et opérationnels
Cible du webinaire
Ce webinaire s’adresse à toute personne intéressée par l’exploitation de l’IA générative dans un contexte professionnel. Il concerne autant les responsables techniques que les décideurs souhaitant comprendre les enjeux de fiabilité, de sécurité et de gouvernance des données. Les professionnels impliqués dans les projets de data, analytics, intelligence artificielle et transformation digitale trouveront des éléments pratiques pour structurer et industrialiser leurs solutions, tout en maîtrisant les risques associés à l’utilisation des modèles génératifs.
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