Module
Module 4 sur 5Leçon 1 sur 1~14 min

Raisonner et lire des images, ce que ces capacités changent vraiment

Leçon 1 du module « Raisonnement et multimodalité » de la formation « Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent ».

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Objectif de la leçon

À la fin de cette leçon, vous serez capable de décider quand activer le mode raisonnement d'un assistant, et de repérer dans la lecture d'une image, d'une capture ou d'un PDF les éléments qui demandent une vérification.

Dans quel module

Raisonnement et multimodalité

Que change un modèle qui « réfléchit » avant de répondre ou qui lit des images, et qu'est-ce que cela ne change pas ?

Leçons du module

  1. Raisonner et lire des images, ce que ces capacités changent vraiment (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Comprendre ce que les LLM savent faire, et ce qu’ils ratent

  • Expliquer comment un LLM produit une réponse (tokens, prédiction du suivant, pré-entraînement puis ajustement) et pourquoi une réponse fluide n'est pas une réponse vérifiée.
  • Anticiper les hallucinations, la complaisance, la confiance mal calibrée et la variabilité d'une exécution à l'autre, et choisir la vérification adaptée à chaque cas.
  • Situer ce que le modèle sait (données d'entraînement, date de coupure, couverture inégale) et ce que changent la recherche web, les documents fournis et les connecteurs.
  • Expliquer la fenêtre de contexte comme mémoire de travail (limite, dégradation sur un long contexte, absence de mémoire entre conversations hors fonction dédiée) et en tirer des règles d'usage.
  • Évaluer ce qu'apportent le raisonnement (thinking) et la lecture d'images ou de documents, et ce qu'ils ne garantissent pas.
  • Classer les tâches de son poste en « déléguer / vérifier / garder » selon le coût d'une erreur, la facilité de vérification, les propriétés du modèle en jeu et la valeur de faire soi-même.

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