IA à long contexte : comment limiter l'effondrement de la fiabilité en 4 étapes

La fiabilité des IA en contexte long : un défi à relever

Les IA peuvent potentiellement dégrader les documents longs lors de tâches complexes, ce qui peut avoir des conséquences importantes. Voici trois points clés pour limiter ces dérives :

• Découper le travail en micro-tâches vérifiables : pour éviter les erreurs et les dérives, il est essentiel de découper les tâches complexes en micro-tâches plus petites et vérifiables, ce qui permettra de détecter et de corriger les erreurs plus facilement.
• Ajouter du contrôle humain et du RAG : pour garantir la fiabilité des IA, il est important d'ajouter un contrôle humain et de mettre en place des processus de validation et de gestion (RAG) pour vérifier les résultats et détecter les erreurs.
• Mettre en place une observabilité stricte : pour comprendre et corriger les erreurs, il est essentiel de mettre en place une observabilité stricte, ce qui permettra de suivre