Khaled IBRAHIM MOUSSA

L’évolution rapide des usages de l’intelligence artificielle amène à repenser le fonctionnement des modèles traditionnels, souvent figés après leur entraînement initial. Aujourd’hui, une tendance forte se dessine autour du concept de l’apprentissage en continu (continuous learning) ou apprentissage perpétuel (lifelong learning), qui vise à doter les modèles d’IA de la capacité à apprendre et s’adapter en permanence à de nouvelles données sans devoir être intégralement réentraînés. Ce paradigme permettrait aux modèles de rester à jour dans des contextes dynamiques, notamment lorsqu’ils doivent traiter des contenus qui évoluent rapidement : actualités, réglementations, données d’entreprise ou préférences utilisateurs. Contrairement aux approches classiques où le modèle est “gelé” après l’entraînement, l’apprentissage perpétuel offre une forme d’adaptabilité progressive, tout en minimisant les risques de dérive ou d’oubli catastrophique (catastrophic forgetting). Plusieurs laboratoires et...

L’intégration des modèles de langage dans les outils métier : vers des assistants professionnels intelligents Depuis l’émergence des grands modèles de langage (LLMs) comme GPT-4, Claude ou Mistral, un changement profond s’opère dans la manière dont les entreprises abordent leurs processus internes. De plus en plus, ces technologies sont intégrées directement dans les outils métier, sous forme d’assistants intelligents capables d’augmenter la productivité, d’optimiser la prise de décision et de faciliter l’accès à la connaissance. Contrairement à l’usage grand public des chatbots, l’intégration des LLMs dans un environnement professionnel implique une adaptation au contexte spécifique de chaque organisation. Ces modèles sont souvent connectés à des bases de données internes, des CRM, des outils de ticketing, des systèmes documentaires ou des plateformes cloud. L’objectif est de proposer une interaction naturelle avec les données métiers, sans avoir à naviguer dans des interfaces complex...