IA et EPS Sources

Utilisation des Bases de Connaissances avec l'IA
Dans cette partie, la vidéo explore comment les bases de connaissances peuvent être exploitées par les modèles d’intelligence artificielle (IA) pour fournir des réponses plus ciblées et pertinentes. Elle aborde également la manière de formater ces bases pour optimiser leur utilisation.
Pourquoi utiliser une base de connaissances ?
Avantages des bases personnalisées :
Ciblage précis : Utilisation d'informations spécifiques à un domaine ou à un projet.
Gain de temps : Réduction de la recherche inutile dans l'ensemble du modèle.
Actualité : Possibilité de travailler avec des données récentes ou mises à jour régulièrement.
Personnalisation : Adaptation des données selon les besoins spécifiques, y compris avec des données privées.
Limites potentielles :
Qualité des données : Une mauvaise structuration ou des données peu fiables entraînent des réponses incorrectes.
Problèmes éthiques et juridiques :
Respect de la confidentialité (RGPD).
Propriété intellectuelle et droits d’auteur.
Complexité et coûts : Préparer une base précise peut être long et coûteux.
Types de bases de connaissances
Données issues du web :
Web scraping : Exploration de sites complets pour collecter toutes les pages liées à un domaine.
Bases open data : Données publiques fiables, comme celles disponibles sur des sites gouvernementaux.
Limites :
Risque de fake news ou de données biaisées.
Surcharge d’informations si la base n’est pas bien organisée.
Bases de données personnelles :
Avantages :
Contrôle total sur les données utilisées.
Confidentialité respectée.
Personnalisation complète des réponses générées.
Exemples :
Fichiers privés (textes, rapports, documents pédagogiques).
Livres personnels pouvant être interrogés comme une conversation avec l’auteur.
Sources mixtes :
Combinaison de données personnelles et de recherches sur des domaines précis du web.
Comment formater une base de connaissances ?
Formats recommandés :
Texte brut : Convient mais peut être moins efficace.
JSON : Format structuré, organisé en tableau pour faciliter l’exploitation.
Markdown : Format lisible par les modèles et bien structuré.
Processus de préparation :
Convertir les données brutes en JSON ou Markdown.
Utiliser un modèle IA pour automatiser la transformation.
Vérifier la structure et le contenu avant de les utiliser.
Données exploitables :
Exercices pédagogiques avec des critères de réussite, des variables, etc.
Contenus spécifiques (anatomie, statistiques, etc.).
Appeler une base de connaissances dans un assistant
Configuration dans les instructions :
Nommer clairement la base et sa fonction.
Prioriser l’utilisation des bases personnelles avant de passer au web.
Exemples :
"Cherche dans ma base de données personnelle."
"Complète avec des données issues de Wikipédia ou d’un domaine précis."
Gestion des sources web :
Limiter la recherche à des sites fiables (ex. Wikipédia, sources académiques).
Utiliser des liens spécifiques, comme ceux d’un Google Drive partagé.
Conclusion
Les bases de connaissances permettent d’améliorer considérablement la précision et la pertinence des réponses des modèles d’IA. En combinant des données personnelles bien structurées avec des recherches web ciblées, il est possible de personnaliser les assistants IA pour répondre efficacement à des besoins spécifiques.