Dans un contexte où les besoins d'interaction avec des données scientifiques complexes se multiplient, ce techinaire propose une introduction pratique à la création d’un chatbot basé sur les modèles de langage (LLM) et des « retrievers » pour la recherche d’informations. Destiné aux chercheurs, ingénieurs et techniciens de laboratoires ou institut, ce techinaire vise à démontrer comment tirer parti des technologies d’intelligence artificielle pour faciliter l’accès, la synthèse et l’analyse de données scientifiques.
Au cours de cette session, vous serez guidés dans le développement d’un prototype interactif à travers un Notebook Python. Ce support contiendra tous les éléments nécessaires pour :
• Exploiter un LLM pour générer des réponses en langage naturel.
• Configurer un « retriever » pour interroger des bases de données scientifiques ou des archives ouvertes.
• Intégrer ces outils afin de répondre à des problématiques scientifiques spécifiques.

Le résultat final permettra aux participants de disposer d’un prototype chatbot fonctionnel capable de dialoguer avec un utilisateur tout en s’appuyant sur des données issues de corpus Open Sources (dans le cadre de ce techinaire). Ce projet vise également à illustrer des cas d’usage concrets, notamment dans l’analyse de données et l'extraction d'information pertinente dans des données.

Anne-Laure Mealier, Ingénieure pédagogique en intelligence artificielle à Centrale Méditerranée