On a la chance d'avoir des dépôts de données qui sont complets , même si c'est un cauchemar à manipuler . Et après ce qu'on fait , c'est qu'on a demandé au modèle d'analyser tous ses articles , ses codes , etc . , et de les représenter dans ce qu'on appelle un espace vectoriel . Et donc une fois qu'on a ça , on va aller donner des consignes aux modèles en disant voilà , tu fais ça dans ce cadre là , avec ça , voici la question à laquelle tu dois répondre . Ce qu'on appelle le contexte . Baudouin Arbarétier ( Ordalie . tech ) : Concrètement , on a vu en novembre que ChatGPT était disponible , et on a commencé à travailler sur des maquettes de moteurs de recherche qui cherchaient dans les lois pour ensuite les donner à ChatGPT , afin que celui-ci ait de la matière pour répondre aux questions . Ça , c'est vraiment un peu le modèle de fonctionnement de base . Ensuite , on a un peu complexifié cette structure . On a ajouté des nouveaux modèles qu'on a entraîné nous-même , pour pouvoir sélectionner encore plus précisément les articles qui correspondent à la question . Tout ça fait un ensemble de briques qui , aujourd'hui , donne Ordalie . tech . Un des défis à relever a été d'intégrer la jurisprudence et les conventions collectives , qui sont des textes assez longs . On a aussi voulu insérer les sources ( à côté de la réponse du Bot , les articles cités sont référencés et consultables , NDLR ) , parce que les LLM ont surtout l'avantage de pouvoir simplifier , ou de résumer les choses . Or le fait d'avoir ce résumé n'empêche pas tout le travail de recherche et de vérification . Pour nous , c'est très important d'avoir cette dualité entre le texte qui est fourni par le LLM et les sources en fait sur lesquelles il s'appuie et qu'on va pouvoir vérifier . D'autant qu'on a vu aussi qu'il y a des modèles , qui , de manière très naturelle et très crédible , inventent des références à des articles de loi qui n'ont jamais existé ( les hallucinations ) .