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Cas d'usage en cours d'expérimentation, notamment à la Banque de France
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HelCJ authored Jul 2, 2024
1 parent bf36355 commit 5f26236
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### A. Cas d’usage
* Dans une enquête incluant un champ « Commentaire », celui-ci peut être analysé par des LLMs afin d’identifier les thématiques saillantes exprimées dans ce champ. Ensuite, pour chacune de ces thématiques, les LLMs peuvent être utilisés pour dégager le sentiment prédominant (ex : positif, négatif, neutre) associé à chacune d’entre elles. In fine, grâce aux LLMs, le champ « Commentaire » peut ainsi être divisé en un nombre N de thématiques, et, pour chacune de ces thématiques, un contenu peut être généré afin de faire ressortir le sentiment majoritaire des répondants à l’enquête.
* Les LLMs peuvent être utilisés pour labelliser les textes d’un corpus (articles de presse, par exemple) traitant d’un sujet (ex : décision de politique monétaire), selon certaines catégories (ex : « décision attendue », « décision surprenante », « ne sait pas »).
* Interroger une base de documents en pdf (retrieval augmented generation). Les documents sont découpés en paragraphes (chunks). Les réponses aux questions posées sont générées sur la base de paragraphes idoines. Les paragraphes qui ont servi à l’élaboration de la réponse sont indiqués en regard de celle-ci, et peuvent être consultés.
* Requêter sur des bases en SQL : à une interrogation exprimée en langage naturel sur une base en SQL (exemple : « trouve-moi le ratio R »), un code en SQL servant à la requête est renvoyé.
* Chatcoder : sur la base d’une version de code fournie, une discussion en langage naturel est lancée afin soit de corriger une erreur, soit de développer une nouvelle fonction, etc…

* [Albert France Services](https://www.france-services.gouv.fr/taxonomy/term/174#:~:text=%C2%AB%20Albert%20France%20services%20%C2%BB%20facilite%20les,des%20cas%20d%27usage%20donn%C3%A9s.)

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