IA pragmatique : intégrer des LLM dans un produit critique basé sur du NLP

Comment intégrer les LLM dans un produit critique, basé sur la NLP, sans perdre de vue ses points forts ? Nous explorerons l'évolution de Bodyguard, de la NLP traditionnelle aux LLM, en montrant comment nous nous sommes appuyés sur notre expertise plutôt que de la perturber. Nous décrirons notre processus de validation de la proposition de valeur de l'IA avant l'intégration, en veillant à ce que chaque capacité LLM que nous adoptons renforce l'impact de notre produit. Enfin, nous plongerons dans les défis UX de la conception de fonctions alimentées par l'IA auxquelles les utilisateurs peuvent faire confiance, en soulignant pourquoi la transparence, la fiabilité et l'alignement sur les attentes des utilisateurs sont tout aussi essentiels que la fonctionnalité lorsque l'on travaille avec l'IA à enjeux élevés. Cette session propose une approche pratique et sans fioritures de l'intégration du LLM, fondée sur l'expérience du monde réel.