TD / TP
Chaque activité regroupe l'énoncé et les ressources nécessaires. Les fiches officielles sont sur Madoc.
TD 1
Bases des IAg – partie 1 : Vittascience
Séance 1
Objectif. Comprendre le fonctionnement d'un modèle de langage et d'un modèle d'image : tokens, probabilités, température ; constater qu'un texte fluide n'est pas un texte vérifié.
- Faire varier le paramètre « Aléatoire » (5 %, 50 %, 90 %) et observer les tokens.
- Quota Vittascience : 30 requêtes par mois et 10 par jour, donc travail en binôme.
- Partie 2 (≈ 15 min) : demander à 2 ou 3 modèles (avec et sans recherche web) la première phrase d'un classique peu connu, comparer, puis signaler l'erreur et observer la réaction. Reformuler le constat sans verbes d'intention (« ment », « sait », « veut »).
Ressources
- Vittascience – IA texte
- Vittascience – génération d'images
- RapidChat (LS2N) — alternative à Vittascience, quotas plus souples
- AnythingLLM du cours — agent conversationnel pour l'exercice 3 ; accès sur demande
TD 1
Prompting – partie 2 : Duck.ai / AnythingLLM
Séance 2
Objectif. Rédiger un prompt pour résumer fidèlement un article scientifique, puis comparer modèles et paramètres.
- Préciser le contexte, l'objectif, la fidélité à l'auteur et la longueur attendue.
- Comparer avec le résumé de l'auteur, changer de modèle, faire varier température, top-p et top-k, changer de cible.
Ressources
- Duck.ai
- AnythingLLM du cours — alternative à Duck.ai, avec import de documents ; accès sur demande
- Codd (1970), A relational model of data for large shared data banks — article utilisé pour l'exercice
- SciSpace — assistant IA pour la recherche : chercher, lire, résumer et interroger des articles scientifiques
TD 2
Prompt structuré et petit workflow
Séance 2 · lancé en fin de séance, suite en autonomie
Objectif. Obtenir d'un modèle une fiche JSON exploitable sur un document technique connu, enchaîner un petit workflow en trois étapes, observer la dérive des allers-retours et, en option, contrôler la sortie par un script.
- Choisir un document technique de 2 à 5 pages que vous connaissez bien, sans donnée personnelle ni document confidentiel.
- Utiliser au moins deux modèles différents (un petit et un grand). La suite peut aussi se faire en début de séance 3.
Ressources
- Duck.ai
- AnythingLLM du cours — alternative à Duck.ai ; accès sur demande
- HAL — articles en accès libre pour choisir un document
- arXiv — articles en accès libre pour choisir un document
- SciSpace — assistant IA pour la recherche : chercher, lire, résumer et interroger des articles scientifiques
D'autres activités seront ajoutées au fil du semestre.