Participation d’oXya au Hackathon Google AI : le projet Flashcard’it

Au mois d’avril dernier, l’équipe oXya Canada a eu l’occasion de participer au hackathon de Google, qui était cette année dédié à l’IA générative, et tout particulièrement au nouveau modèle d’intelligence artificielle de Google, Gemini. Cette édition 2024 du Hackaton Google AI mettait au défi les participants de créer des applications innovantes en utilisant les capacités de ce modèle.

La naissance du projet

Après avoir décidé de participer au Hackathon Google AI, notre équipe a réfléchi sérieusement et a choisi une idée qui exploiterait les capacités de Gemini. Rapidement, une lumière s’est allumée : concevoir une application générant des cartes mémoire / flashcards, un outil pédagogique permettant de faciliter l’apprentissage et la préparation de certification en milieu de travail en utilisant le potentiel de l’IA générative.

Le projet Flashcard’it est né, une application qui rend l’apprentissage plus engageant, et la création de formations et de tests, beaucoup plus rapide.

L’utilisation de Gemini dans Flashcard’it

Grâce à l’intégration de Gemini, Flashcard’it peut exploiter deux approches distinctes pour la génération de flashcards. La première méthode repose sur l’utilisation des connaissances de Gemini, indépendamment des données de l’entreprise. La seconde approche implique de fournir des informations sous forme de PDF, afin de permettre aux modèles de générer des réponses plus précises et contextualisées. Bien entendu, ce n’est pas si simple ; mais nous y reviendrons.

Concrètement, il est possible de générer du contenu sous forme de flashcards en ayant recours à des prompts précis, par exemple :

« Crée un jeu de 20 questions avec 4 réponses possibles pour chacune, et une seule bonne réponse correcte indiquée par une étoile. »

Ainsi, qu’il s’agisse de préparer une formation, une certification ou d’en apprendre plus sur un sujet, le matériel est préparé sous forme de jeu-questionnaire.

Fournir plus de contexte avec le RAG

Comme nous l’avons mentionné, il est possible de rendre les questions et les réponses plus précises en fournissant au modèle d’IA des informations supplémentaires, par exemple des documents de formation ou des documentations internes. Cela est particulièrement utile pour créer une formation sur un sujet spécifique à l’entreprise.

Parmi les options possibles, citons le Fine Tuning, qui spécialise un modèle génératif pour des tâches spécifiques en ajustant ses paramètres avec des données ciblées. Cela offre des réponses plus précises, mais exige aussi plus de ressources et peut introduire des biais si les données d’entraînement sont mal équilibrées.

Le Retrieval Augmented Generation (RAG) est une alternative qui combine la récupération d’information et la génération de texte, permettant une adaptation dynamique aux requêtes sans nécessiter un réentraînement coûteux, bien que sa performance dépende de la qualité et de la pertinence des sources d’information accessibles.

Comment cela fonctionne-t-il ? Les documents de l’entreprise sont regroupés en un corpus, découpés en morceaux, convertis en vecteurs, puis stockés dans une base de données vectorielle. Lorsqu’une requête pour générer des Flash Cards est émise, le modèle RAG la transforme en vecteurs numériques, identifie les documents pertinents en fonction de la similarité des vecteurs, et un grand modèle de langage (Gemini) combine la requête avec les extraits de documents retrouvés pour produire la réponse finale.

Cette méthode peut réduire le problème de l’hallucination des modèles de langage génératif. En intégrant des informations factuelles récupérées à partir de sources fiables, le RAG ancre ses réponses dans des données vérifiées, diminuant ainsi la probabilité de générer des informations incorrectes ou inventées.

L’avenir de Flashcard’it chez oXya

Le hackathon Google AI a été pour nous une occasion idéale pour stimuler les idées et d’entamer de nouvelles démarches et réflexions concernant l’intégration de l’IA générative. L’avenir de Flashcard’it s’annonce prometteur au sein d’oXya, avec un déploiement interne de l’application dès l’automne prochain.

Après le projet de hackathon déposé, notre équipe travaille à la transformation du prototype pour en faire une version plus corporative afin de répondre aux besoins spécifiques de nos employés.

Bien entendu, la question de la sécurité des données n’est jamais bien loin. Pour le moment, Flashcard’it a été développé pour une utilisation qui ne traite d’aucune donnée sensible, mais une réflexion a été entamée ; l’événement a été une opportunité de tester certains enjeux de sécurité.

Les compétences IA : une démarche plus large

Le hackathon s’inscrit dans une démarche plus globale d’oXya, qui a déjà expérimenté des technologies similaires dans le cadre de ses services managés, où l’IA générative est utilisée pour calculer un score de satisfaction. Le développement de la nouvelle application représente ainsi une nouvelle démarche dans ce sens pour oXya, qui souhaite continuer de développer son expertise afin de mieux servir et conseiller ses clients.

L’événement qui a eu lieu en avril dernier a avant tout été une excellente occasion de collaborer, d’échanger et de renforcer les liens entre nos membres. Chacun a eu l’occasion de s’exprimer afin de faire progresser le projet, le tout dans un bon esprit d’équipe. Apprenez en plus sur l’application en visionnant la présentation vidéo créée à cette occasion.

En participant à des événements comme le Hackathon Google AI, nous plaçons nos équipes oXya au cœur des dernières avancées en termes d’IA, tout en gardant le cap sur les questions de sécurité et de confidentialité. Vous aimeriez en savoir plus sur nos méthodes de travail innovantes ? N’hésitez pas à nous contacter ici !