L'IA offre un potentiel significatif pour rationaliser et optimiser la gestion du backlog Produit, mais son adoption nécessitera de trouver un équilibre judicieux entre automatisation et validation humaine, tout en assurant la transparence et en atténuant les risques de biais.
L'arrivée de l'intelligence artificielle (IA) bouscule les pratiques Agile. Que signifie encore "être Agile" à l'ère de l'IA? Cette série d'articles dresse un panorama des changements culturels et méthodologiques à prévoir au sein des organisations.
Les benchmarks de LLM sont des jeux de données librement accessibles au public, conçus pour évaluer les performances et les capacités de ces modèles. Ces benchmarks sont créés par des chercheurs ou par des organisations et sont disponibles pour quiconque souhaite évaluer ses propres LLM. Ils ont 4 finalités :
L’évaluation des performances
Ils fournissent une méthodologie standardisée pour mesurer à quel point les LLM se comportent efficacement dans une variété de tâches, telles que la réponse à des questions, la création de résumés de texte, la traduction, etc.
La comparaison des modèles
Ils permettent aux chercheurs et aux développeurs de comparer différents LLM entre eux, en identifiant leurs points forts et leurs faiblesses.
Le suivi de la progression
Ils servent à suivre l'évolution des performances des LLM et à mettre en évidence les domaines qui nécessitent des améliorations.
Assurer l'équité et la transparence
En mettant à disposition du public ces benchmarks, d'autres utilisateurs peuvent ainsi reproduire et valider les résultats.
Il existe plusieurs manières d’évaluer des LLM : évaluations sans exemple préalable (on parle de “zero-shot learning”) ou avec exemples (“few-shot learning”), celles fondées sur l’interaction humaine, etc., ainsi que différents critères selon lesquels leur évaluation est faite (créativité, interactions avec d’autres modèles, compréhension du comportement humain, etc.).
Open LLM Leaderboard offre un large panel intéressant de benchmarks. TriviaQA, HumanEval, GSM8K et MMLU restent autrement des ressources pertinentes et sûres pour aborder la question de l’efficacité des LLM.
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Qui mieux qu'un moteur de GenAI pour nous éclairer sur ses bénéfices et ses limites. Nous lui avons demandé et voici le résultat ! Un éclairage pour les leaders cherchant à tirer parti de l'IA tout en préservant l'essence du coach Agile humain.
Que signifiera “être agile à l’ère de l’IA”? Nous décryptons ici les prédictions, voire spéculations de Henrik Kniberg sur l’avenir proche de l’Agilité combinée à l’IA.