Résumé des Méthodes d'Entraînement des LLM chez GenAISafety
GenAISafety utilise une approche stratégique et méthodologique pour entraîner ses modèles de langage (LLM) afin de garantir leur efficacité et conformité dans le domaine de la santé, de la sécurité et de l'environnement (SSE).
L’entraînement des LLM suit un processus structuré intégrant les meilleures pratiques de collecte de données, des techniques avancées d'optimisation et une supervision humaine continue pour affiner et adapter les modèles aux besoins spécifiques des industries réglementées.
Méthodes d'Entraînement des LLM chez GenAISafety
1. Approche Scientifique et Agile
GenAISafety adopte une approche scientifique et agile pour le développement et l'entraînement de ses modèles de langage. L'utilisation de données probantes et de méthodologies telles que la Scrum permet des ajustements rapides et efficaces des modèles en fonction des besoins évolutifs.
L’objectif de ce pré-entraînement est d'améliorer la capacité du modèle Continuum SST à comprendre et à générer des réponses précises dans le domaine de la santé et sécurité au travail (SST), en se basant sur les réglementations du Code de sécurité pour les travaux de construction (CSTC) du Québec.
2. Entraînement Personnalisé pour le Secteur SSE
Les modèles LLM sont adaptés aux spécificités du domaine SSE en intégrant des textes réglementaires et des normes de sécurité, garantissant ainsi une compréhension contextuelle précise.
Des données synthétiques peuvent également être générées pour simuler des scénarios spécifiques et améliorer l'efficacité des tests.
Un jumeau numérique BIM permet de créer une réplique numérique exacte d’un chantier de construction, intégrant les informations sur les infrastructures, les équipements, les matériaux, et les interactions humaines. Cela inclut une modélisation des risques liés à la sécurité et la santé, en lien avec les prescriptions du CSTC, de la LSST et du RMSST.
3. Méthodologie Scrum pour le Développement LLM
Sprints : Cycles de développement courts (2-4 semaines) pour des mises à jour fréquentes.
Sprint Review et Retrospective : Évaluations continues des performances pour identifier des améliorations.
Supervision humaine : Une vérification régulière par des experts assure la qualité des résultats générés.
SafeEval est un algorithme spécialement conçu pour évaluer et optimiser la performance des modèles de langage (LLM) dans des environnements industriels sensibles, en particulier dans le domaine de la santé et sécurité au travail (SST). Il combine des méthodes avancées pour garantir la qualité, la robustesse, et la sécurité des prédictions et recommandations émises par ces modèles, tout en assurant la protection des données sensibles et la conformité aux régulations locales et internationales, comme la Loi 25 au Québec et le RGPD en Europe.
4. Techniques d'Optimisation Avancées
L’entraînement des LLM inclut des techniques telles que la Retrieval-Augmented Generation (RAG), qui enrichit le modèle en ajoutant des références externes pertinentes et améliore la précision des réponses.
GenAISafetyRag GPT – Safety Performance Use Case Generator est une application innovante qui exploite la technologie de Génération Augmentée par Récupération (RAG) pour créer des cas d'utilisation liés à la performance en matière de sécurité dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail (SST).
5. Sécurité et Éthique
GenAISafety intègre des protocoles de sécurité par conception et une modération des contenus pour éviter des résultats biaisés ou inappropriés. La traçabilité des prompts et des décisions permet de respecter les normes éthiques et légales.
Tableaux de Données : Entraînement et Approches
Étape d'Entraînement | Description | Technique Utilisée |
Collecte et Analyse des Données | Sélection et préparation des données spécifiques | Analyse textuelle, classification |
Préparation et Nettoyage | Structuration des données pour l'entraînement | Techniques de nettoyage de données |
Entraînement LLM | Ajustement du modèle aux tâches spécifiques | RAG, fine-tuning |
Supervision et Test | Contrôle qualité par des experts humains | Validation et ajustements manuels |
Déploiement et Surveillance | Suivi des performances post-déploiement | Pentesting, surveillance de la sécurité |
Actions Recommandées
Formation des Employés : Former les utilisateurs finaux pour garantir une utilisation éthique et efficace des LLM.
Audit Régulier des Modèles : Effectuer des audits de sécurité et de conformité pour prévenir des biais potentiels.
Mise à Jour Permanente : Intégrer des mises à jour régulières pour adapter les LLM aux changements réglementaires et technologiques.
Supervision Continue : Maintenir une présence humaine pour valider et corriger les résultats générés par les LLM.
Ces pratiques garantissent que l'entraînement des LLM chez GenAISafety est conforme, éthique et optimisé pour une utilisation efficace dans la gestion des risques en SSE.
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SentinelAI est une plateforme d'automatisation de sécurité utilisant l'intelligence artificielle pour améliorer les protocoles de sécurité, de santé et de qualité dans des environnements industriels à haut risque. Elle combine plusieurs technologies avancées, notamment des "garde-fous" pour garantir la conformité réglementaire, la gestion contextuelle pour s’adapter aux situations en temps réel, le raisonnement étape par étape pour des analyses de sécurité précises, et des workflows dynamiques qui s'ajustent en fonction des nouvelles données ou des changements de réglementation. L'objectif de SentinelAI est de fournir des recommandations de sécurité proactives et conformes, permettant une meilleure prévention des risques et une gestion plus efficace des processus industriels.
SafeEval est un algorithme spécialement conçu pour évaluer et optimiser la performance des modèles de langage (LLM) dans des environnements industriels sensibles, en particulier dans le domaine de la santé et sécurité au travail (SST).
Les Points Clés de SafeEval : Évaluation Multi-Dimensionnelle : SafeEval intègre des métriques de performance qui ne se limitent pas à la précision des prédictions, mais s'étendent à l'explicabilité, à l'éthique, et à la conformité. Chaque décision d’un modèle LLM est ainsi justifiable et traçable, ce qui est crucial dans les secteurs critiques.
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