Apprentissage Automatique

La reconnaissance d’entités nommées (NER, ou Named Entity Recognition) est une pierre angulaire du traitement automatique du langage naturel (NLP). Il s’agit du processus consistant à identifier et classifier automatiquement les éléments clés d’un texte non structuré dans des catégories prédéfinies, telles que des noms de personnes, d’organisations, de lieux, des dates, des valeurs monétaires et des noms de produits.

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4 ou Gemini sont incroyablement puissants, mais ils présentent des faiblesses critiques : ils hallucnent, ils ignorent les informations postérieures à leur date limite d’entraînement et ils n’ont pas accès aux données de votre domaine privé. Pour résoudre ces limites, les développeurs utilisent la génération augmentée par récupération (RAG). RAG est un framework qui récupère des informations pertinentes à partir d’une base de données externe et les fournit au LLM pour générer des réponses précises et adaptées au contexte.

À l’ère numérique de 2026, la Vision par ordinateur (CV) est devenue l’une des branches les plus transformatrices de l’Intelligence Artificielle. C’est la science qui permet aux ordinateurs de « voir » et d’interpréter le monde visuel tout comme les humains le font, sinon mieux. De la reconnaissance faciale sur votre smartphone aux drones autonomes livrant des colis, la vision par ordinateur est partout.

Les modèles de langage de grande taille (LLM) ont conquis le monde, non seulement parce qu’ils peuvent générer du texte de type humain, mais parce qu’ils semblent « raisonner » à travers des problèmes complexes. Mais comment un modèle statistique basé sur la prédiction de tokens effectue-t-il réellement des tâches logiques ? Dans cet article, nous explorons la mécanique du raisonnement des LLM, de la simple reconnaissance de formes aux stratégies avancées comme la chaîne de pensée (Chain of Thought - CoT).