Les 30 questions et réponses les plus fréquentes lors d'entretiens d'embauche dans le domaine de l'IA agentique pour 2026

Questions d'entretien sur l'intelligence artificielle agentique de base

Nous commencerons par quelques questions fondamentales qui fournissent des définitions et donnent le ton de l'article. Certains d'entre eux fournissent également des conseils sur ce qu'il convient de préparer à l'avance.

Quelles sont les applications d'IA sur lesquelles vous avez travaillé ?

Les recruteurs souhaiteront connaître votre expérience de manière personnelle et détaillée. Ils ne se contenteront pas d'examiner la liste des projets, car celle-ci figure probablement déjà dans votre CV, mais ils évalueront également votre capacité à expliquer clairement chaque projet et le rôle spécifique que vous y avez joué.

Veuillez préparer votre réponse à l'avance et avoir une compréhension claire de votre travail passé. S'entraîner avec un collègue ou mettre ses idées par écrit peut vous aider à organiser vos pensées.

Quelles bibliothèques, frameworks et outils avez-vous l'habitude d'utiliser ? Quelles autres bibliothèques connaissez-vous ?

Comme pour la question précédente, les recruteurs souhaiteront en savoir plus que ce qui figure sur votre CV. Soyez prêt à décrire en détail chaque projet sur lequel vous avez travaillé et à expliquer toutes les technologies utilisées.

Veuillez noter qu'il est possible que l'on vous pose de nombreuses questions complémentaires à ce stade. Il est essentiel pour un employeur de bien comprendre vos compétences précises. Veuillez vous assurer de consulter ou de vous familiariser avec des bibliothèques telles que LlamaIndex ou LangChain, car ce sont les bibliothèques de développement de haut niveau les plus couramment utilisées. De plus, familiarisez-vous avec les fournisseurs de modèles tels que Huggingface ou Ollama.

Qu'est-ce que l'IA agentique et en quoi diffère-t-elle de l'IA traditionnelle ?

L'IA agentique désigne les systèmes d'intelligence artificielle capables d'agir de manière autonome, de définir leurs propres objectifs et de s'adapter à des environnements changeants. En revanche, l'IA traditionnelle fonctionne généralement selon des règles prédéfinies, en prenant des entrées et en produisant des sorties.

Par exemple, vous pouvez discuter de vos propres projets ou mentionner d'autres applications d'IA agentique que vous avez utilisées ou dont vous avez entendu parler. Pour une explication plus approfondie de chacun d'entre eux, je vous recommande de lire l'article suivant sur l'IA agentique.

Qu'est-ce qui vous enthousiasme dans le fait de travailler avec l'IA agentique ?

Il s'agit d'une question courante visant à comprendre vos motivations et vos intérêts. Généralement très ouverte, cette question vous permet d'aborder n'importe quel sujet et d'engager une conversation sincère avec le recruteur.

Préparez une anecdote ou une explication pertinente, veillez à être enthousiaste, précis et essayez de parler d'un sujet en rapport avec le poste. Si vous ne parvenez pas à cerner un sujet en particulier, essayez de parler d'un produit que vous utilisez et expliquez pourquoi il est passionnant ou intéressant.

Pourriez-vous nous donner un exemple d'application d'IA agentique et nous présenter ses composants ?

Prenons l'exemple d'une voiture autonome. Tout d'abord, considérons les objectifs que la voiture doit atteindre : elle doit rouler et naviguer de manière autonome sur les routes, établir des itinéraires optimaux, éviter les obstacles et, surtout, assurer la sécurité des passagers.

Une fois les objectifs définis, nous pouvons examiner la manière dont l'application pourrait être structurée. Un modèle principal pourrait être chargé de conduire la voiture, en recevant en continu ou à la demande des informations provenant de modèles plus petits qui gèrent des tâches telles que l'optimisation de l'itinéraire ou la collecte d'informations environnementales.

Au cours de l'entretien, vous pouvez approfondir chacun de ces éléments. N'hésitez pas à proposer vos propres exemples également.

Quels LLM avez-vous utilisés jusqu'à présent ?

Soyez prêt à discuter en détail des modèles particuliers avec lesquels vous avez travaillé. Les employeurs souhaiteront évaluer votre compréhension du modèle en interne. Par exemple, soyez prêt à discuter des modèles open source tels que Llama ou des modèles GPT propriétaires.

C'est également une excellente occasion de mentionner les nouveaux modèles et de démontrer à l'intervieweur que vous vous tenez informé des dernières tendances. Vous pouvez, par exemple, aborder le sujet de Deepseek R1 et d'autres modèles de raisonnement.

Quelle est votre expérience en matière d'utilisation des LLM via l'API ?

Cette question concerne l'utilisation des LLM via l'API plutôt que via une fenêtre de chat. Soyez prêt à discuter de vos projets s'ils utilisent des API. Veuillez vous assurer de réviser l'utilisation des API, la génération et le stockage des clés secrètes, le suivi des coûts et les différents fournisseurs de modèles. Ceci pourrait également être un moment opportun pour évoquer votre expérience en ingénierie.

Si vous n'avez pas suffisamment d'expérience dans l'utilisation des LLM via l'API, veuillez consulter les ressources suivantes :

• Tutoriel sur l'API GPT-4.5 : Commencer à utiliser l'API d'OpenAI
• API DeepSeek : Un guide avec des exemples et des calculs de coûts
• Mistral OCR : Un guide avec des exemples pratiques

Avez-vous déjà utilisé des modèles de raisonnement ?

Avec l'émergence de modèles de raisonnement tels que OpenAI o3 et DeepSeek-R1, les employeurs souhaiteront connaître votre expérience et votre niveau de familiarité avec ces outils. Cela va au-delà du simple fait de sélectionner un modèle différent dans une application ou un appel API, car ces modèles produisent des jetons de réflexion et nécessitent souvent un modèle d'utilisation différent.

Vous pourriez faire bonne impression si vous savez comment ajuster et exécuter localement un modèle open source, car c'est quelque chose dont l'entreprise pour laquelle vous postulez pourrait avoir besoin. À titre d'exercice, envisagez d'affiner DeepSeek-R1 et de l'exécuter localement :

• Ajustement de DeepSeek R1 (modèle de raisonnement)
• Comment configurer et exécuter DeepSeek-R1 localement avec Ollama

Utilisez-vous les modèles linguistiques à grande échelle (LLM) dans votre flux de travail quotidien ? Si oui, dans quel but ?

Si vous utilisez des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) dans votre flux de travail, ceci pourrait être l'occasion de démontrer votre expertise. Vous pouvez discuter des outils que vous avez utilisés, de ce que vous avez apprécié ou non à leur sujet, et même des éléments que vous attendez avec impatience. Envisagez de mentionner des outils populaires tels que Cursor, NotebookLM, Lovable, Replit, Claude Artifacts, Manus AI, etc.

Quelles sont les sources que vous utilisez pour vous tenir informé des dernières avancées en matière d'IA agentique ?

Certains employeurs souhaiteront connaître votre niveau de connaissance ou votre capacité à vous mettre à jour en matière d'IA. Les sources que vous pourriez inclure dans votre réponse sont les suivantes : Conférences sur l'IA, les forums, les newsletters, etc.

Dans quelle mesure êtes-vous à l'aise avec la lecture et la compréhension d'articles et de documents ?

La lecture d'ouvrages, d'articles et de documentation fait partie intégrante de presque tous les emplois dans le domaine de l'IA. On pourrait également vous interroger sur votre approche générale en matière d'apprentissage ou de recherche d'informations. Il est préférable de ne pas donner l'impression de dépendre excessivement des chatbots dans votre réponse.

Soyez prêt à discuter d'un article récent que vous avez lu. Par exemple, vous pouvez aborder le sujet de l'architecture Titans de Google. l'architecture Titans de Google.

Questions d'entretien sur l'IA agentique intermédiaire

Maintenant que les questions fondamentales ont été abordées, nous pouvons approfondir un peu plus et discuter de certaines questions intermédiaires qui pourraient être posées ou servir de référence utile.

Quelle est votre opinion sur l'éthique de ce rôle et sur l'IA agentique en général ?

Je pense que c'est une question assez rare, mais qu'il est néanmoins pertinent de se poser, peut-être même de manière générale et pas seulement dans le cadre d'un entretien. Vous pouvez envisager des idées en rapport avec le poste auquel vous postulez ou des idées plus générales, telles que les applications d'IA qui prennent des décisions ayant un impact sur la vie humaine. Il n'y a certainement pas de réponse correcte à cette question, qui sert généralement à évaluer votre intérêt et votre réflexion sur le domaine.

Quels sont les risques de sécurité à prendre en compte lors du déploiement d'agents IA autonomes ?

Il existe plusieurs préoccupations en matière de sécurité à prendre en compte lors du déploiement d'agents IA autonomes. Un risque réside dans le fait que le modèle puisse avoir accès à des outils ou à des bases de données internes sensibles. Si le modèle n'est pas correctement isolé ou autorisé, un utilisateur malveillant pourrait utiliser l'injection de prompt. injection de prompt ou entrées adversaires pour extraire des données privées ou déclencher des actions non souhaitées.

Un autre risque concerne la manipulation du comportement du modèle par le biais d'invites ou d'entrées externes soigneusement élaborées. Un attaquant pourrait inciter le modèle à ignorer les contraintes de sécurité, à élargir ses privilèges ou à adopter un comportement qui s'écarte de sa fonction prévue.

Il existe également la possibilité d'attaques de type déni de service, dans lesquelles le modèle est submergé de requêtes ou induit en erreur afin qu'il interrompe ses propres opérations. Si un agent contrôle des infrastructures critiques ou des flux de travail automatisés, cela pourrait entraîner des perturbations plus importantes.

Afin de réduire ces risques, il est essentiel d'appliquer les principes de sécurité logicielle traditionnels : privilèges minimaux, validation rigoureuse des entrées, surveillance, limitation du débit et évaluation continue du comportement de l'agent.

Selon vous, quels emplois humains seront bientôt remplacés par des applications d'IA agentique et pourquoi ?

Les examinateurs pourraient poser cette question afin de comprendre votre connaissance des capacités actuelles de l'IA agentique. Ils ne rechercheront pas seulement une liste, mais également une explication détaillée de votre raisonnement.

Par exemple, je ne pense pas personnellement que les médecins seront remplacés de sitôt, en particulier ceux dont les décisions ont un impact direct sur la vie humaine, et cela renvoie à la question de l'éthique. Il y a beaucoup à explorer ici, et vous pouvez même discuter pour déterminer si vous considérez comme positif ou négatif le fait que certains emplois soient remplacés par l'IA.

Pourriez-vous décrire certains des défis auxquels vous avez été confronté lors du développement d'une application d'IA ?

Bien qu'il s'agisse d'une question qui vous concerne personnellement, je l'ai placée dans la section intermédiaire car elle est assez courante et les recruteurs ont tendance à lui accorder beaucoup d'importance. Il est essentiel que vous ayez préparé un exemple concret ; n'essayez pas d'en trouver un sur le moment.

Si vous n'avez pas encore rencontré de défis majeurs, essayez au moins de discuter d'une situation théorique et de la manière dont vous la géreriez.

Questions d'entretien avancées sur l'IA agentique

Enfin, abordons quelques questions plus avancées et techniques. Je m'efforcerai d'être aussi général que possible, bien que, généralement, les questions posées lors d'un véritable entretien soient plus spécifiques. Par exemple, au lieu de poser des questions générales sur l'indexation, on pourrait vous interroger sur les différentes méthodes d'indexation prises en charge par Langchain ou Llama-Index.

Quelle est la différence entre le système et l'invite utilisateur ?

Les invites du système et celles destinées à l'utilisateur sont toutes deux des entrées fournies à un modèle linguistique, mais elles remplissent des rôles différents et ont généralement des niveaux d'influence différents.

L'instruction système « » est une instruction cachée qui définit le comportement général ou la personnalité du modèle. Il n'est pas directement visible pour l'utilisateur pendant une conversation, mais il joue un rôle fondamental. Par exemple, le système pourrait demander au modèle d'agir comme un assistant efficace, un mathématicien ou un planificateur de voyage. Il définit le ton, le style et les contraintes de l'interaction.

L'invite utilisateur, quant à elle, correspond à la saisie que l'utilisateur effectue directement, telle qu'une question ou une demande. C'est à cela que le modèle répond en temps réel.

Dans de nombreuses configurations, l'invite système revêt une importance plus grande, contribuant à maintenir un comportement cohérent d'une session à l'autre, tandis que l'invite utilisateur détermine le contenu spécifique de chaque réponse.

Comment programmez-vous un système d'IA agentique pour hiérarchiser certains objectifs ou tâches concurrents ?

Les systèmes d'IA agentique sont généralement programmés en définissant des objectifs clairs, en attribuant les outils appropriés et en structurant la logique qui détermine la manière dont l'agent hiérarchise les tâches lorsque les objectifs sont concurrents. Cela implique souvent d'utiliser une combinaison d'invites, d'appels de fonction et de logique d'orchestration, parfois sur plusieurs modèles ou sous-systèmes.

Une approche consiste à définir une hiérarchie d'objectifs et à attribuer des pondérations ou des règles qui guident l'agent dans le choix de la tâche à accomplir en cas de conflit. Certains systèmes utilisent également des composants de planification ou des étapes de raisonnement intermédiaires (telles que des boucles de réflexion ou des blocs-notes) pour évaluer les compromis avant d'agir.

Si vous êtes novice en la matière, je vous recommande de commencer par l'article d'Anthropic sur les modèles de conception d'agents. Il fournit des exemples concrets et des architectures courantes utilisées dans des systèmes réels. Si vous avez une formation en génie logiciel, bon nombre de ces concepts vous seront familiers, en particulier ceux liés à la conception modulaire, à la gestion d'état et à l'exécution asynchrone des tâches.

Dans quelle mesure êtes-vous à l'aise avec l'invite et l'ingénierie des invites ? Quelles approches avez-vous entendues ou utilisées ?

L'ingénierie des invites est un élément majeur d'un système d'IA agentique, mais c'est également un sujet qui tend à susciter des stéréotypes. Il est donc important d'éviter les déclarations vagues sur son importance et de se concentrer plutôt sur les détails techniques de son application.

Voici ce que je considérerais comme une réponse appropriée :

Je suis tout à fait à l'aise avec le prompting et le prompt engineering, et j'ai utilisé plusieurs techniques tant dans le cadre de projets que dans mes tâches quotidiennes. Par exemple, j'utilise régulièrement la méthode « few-shot prompting » pour orienter les modèles vers un format ou un ton spécifique en fournissant des exemples. J'utilise également la chaîne de pensée lorsque j'ai besoin que le modèle raisonne étape par étape, ce qui est particulièrement utile pour des tâches telles que le codage, les casse-têtes logiques ou la planification.

Dans des applications plus structurées, j'ai expérimenté le réglage rapide. ajustement des invites et la compression des invites, en particulier lorsque je travaille avec des API qui facturent au nombre de jetons ou qui nécessitent un contrôle strict des résultats. Ces techniques consistent à réduire les invites à leurs éléments les plus essentiels tout en préservant leur intention et leur performance.

Étant donné que le domaine évolue rapidement, je prends l'habitude de lire les articles récents, les dépôts GitHub et les mises à jour de la documentation, afin de me tenir au courant des techniques telles que l'appel de fonction. appel de fonction, le prompting augmenté par la récupération et le chaînage modulaire de chaînage modulaire des invites.

Qu'est-ce qu'une fenêtre contextuelle ? Pourquoi sa taille est-elle limitée ?

Une fenêtre contextuelle désigne la quantité maximale d'informations, mesurée en tokens, qu'un modèle linguistique peut traiter simultanément. Cela inclut l'invite actuelle, l'historique des conversations précédentes et les instructions au niveau du système. Une fois la limite de la fenêtre contextuelle atteinte, les jetons plus anciens peuvent être tronqués ou ignorés.

La raison pour laquelle la fenêtre contextuelle est limitée est due à des contraintes informatiques et architecturales. Dans les modèles basés sur des transformateurs, les mécanismes d'attention nécessitent le calcul des relations entre tous les tokens du contexte, ce qui augmentent de manière quadratique avec le nombre de jetons. Cela rend le traitement de contextes très longs coûteux et lent, en particulier sur le matériel actuel. Les modèles antérieurs, tels que les RNN, ne comportaient pas de limite contextuelle stricte de la même manière, mais ils rencontraient des difficultés pour conserver efficacement les dépendances à long terme.

Qu'est-ce que la génération augmentée par la récupération (RAG) ?

La génération augmentée par la récupération (RAG) est une technique qui améliore les modèles linguistiques en leur permettant de récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes avant de générer une réponse. Au lieu de se baser uniquement sur ce que le modèle a appris pendant la formation, les systèmes RAG peuvent accéder à des données actualisées ou spécifiques à un domaine au moment de l'inférence.

Une configuration RAG typique comprend deux composants principaux : un récupérateur, qui recherche dans une base de données ou une collection de documents le contexte pertinent en fonction de la requête saisie, et un générateur, qui utilise les informations récupérées pour produire une réponse plus précise et mieux informée. Cette approche est particulièrement utile pour les tâches qui exigent une précision factuelle, une mémoire à long terme ou des connaissances spécifiques à un domaine.

Quelles autres architectures LLM connaissez-vous en dehors du transformateur ?

Bien que le transformateur soit l'architecture dominante dans le domaine de l'IA aujourd'hui, il existe plusieurs autres types de modèles qu'il est important de connaître. Par exemple, xLSTM s'appuie sur l'architecture LSTM avec des améliorations qui optimisent les performances sur les séquences longues tout en conservant l'efficacité.

Mamba est une autre architecture prometteuse : elle utilise des modèles d'espace d'état sélectifs pour traiter plus efficacement que les transformateurs les contextes longs, en particulier pour les tâches qui ne nécessitent pas une attention particulière à chaque token.

L'architecture Titans de Google mérite également d'être examinée. Il est conçu pour remédier à certaines des principales limites des transformateurs, telles que le manque de mémoire persistante et les coûts de calcul élevés.

Ces architectures alternatives visent à rendre les modèles plus efficaces, plus évolutifs et capables de traiter des entrées plus longues ou plus complexes sans nécessiter d'importantes ressources matérielles.

Qu'entend-on par utilisation d'outils et appel de fonctions dans les LLM ?

L'appel d'outils et de fonctions permet aux modèles linguistiques de grande taille d'interagir avec des systèmes externes, tels que des API, des bases de données ou des fonctions personnalisées. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des connaissances pré-acquises, le modèle est capable de reconnaître quand une tâche nécessite des informations actualisées ou spécialisées et de réagir en faisant appel à un outil approprié.

Par exemple, si vous demandez à un modèle ayant accès à une API météo « Quel temps fait-il à Londres ? », il peut décider d'appeler cette API en arrière-plan et renvoyer les données en temps réel au lieu de générer une réponse générique ou obsolète. Cette approche rend les modèles plus utiles et plus fiables, en particulier pour les tâches impliquant des données en temps réel, des calculs ou des actions dépassant les capacités internes du modèle.

Qu'est-ce que la chaîne de pensée (CoT) et pourquoi est-elle importante dans les applications d'IA agentique ?

La chaîne de pensée (CoT) est une technique de guidage qui aide les modèles linguistiques à décomposer les problèmes complexes en raisonnements étape par étape avant de produire une réponse finale. est une technique d'incitation qui aide les modèles linguistiques à décomposer des problèmes complexes en un raisonnement étape par étape avant de produire une réponse finale. Cela permet au modèle de générer des étapes de raisonnement intermédiaires, ce qui améliore la précision et la transparence, en particulier pour les tâches impliquant la logique, les mathématiques ou la prise de décision en plusieurs étapes.

Le CoT est largement utilisé dans les systèmes d'IA agentique. Par exemple, lorsqu'un modèle agit en tant que juge dans une évaluation, vous pouvez lui demander d'expliquer sa réponse étape par étape afin de mieux comprendre son processus décisionnel. Le CoT est également une technique fondamentale dans les modèles axés sur le raisonnement tels que OpenAI o1, où le modèle génère d'abord des jetons de raisonnement avant de les utiliser pour produire le résultat final. Ce processus de réflexion structuré rend le comportement des agents plus compréhensible et plus fiable.

Qu'est-ce que le traçage ? Que sont les portées ?

Le traçage est le processus qui consiste à enregistrer et à visualiser la séquence d'événements qui se produisent lors d'une seule exécution ou d'un seul appel d'une application. Dans le contexte des applications LLM, une trace capture l'historique complet des interactions, telles que les multiples appels de modèles, l'utilisation d'outils ou les points de décision, au sein d'un flux d'exécution.

Une période correspond à un événement ou une opération unique au sein de cette trace. Par exemple, un appel de modèle, une invocation de fonction ou une étape de récupération seraient chacun enregistrés comme des intervalles individuels. Ensemble, les spans vous aident à comprendre la structure et le comportement de votre application.

Le traçage et les intervalles sont essentiels pour le débogage et l'optimisation des systèmes agentifs. Ils facilitent la détection des défaillances, des goulots d'étranglement liés à la latence ou des comportements indésirables. Des outils tels qu'Arize Phoenix et d'autres offrent des interfaces visuelles permettant d'examiner en détail les traces et les intervalles.

Que sont les évaluations ? Comment évaluez-vous les performances et la robustesse d'un système d'IA agentique ?

Les évaluations constituent essentiellement les tests unitaires de l'ingénierie de l'IA agentique. Ils permettent aux développeurs d'évaluer les performances du système dans différents scénarios et cas limites. Il existe plusieurs types d'évaluations couramment utilisés aujourd'hui. Une approche consiste à utiliser un ensemble de données de référence élaboré manuellement afin de comparer les résultats du modèle aux réponses correctes connues.

Une autre approche consiste à utiliser un LLM comme juge pour évaluer la qualité, la précision ou le raisonnement derrière les réponses du modèle. Certaines évaluations mesurent la réussite globale de la tâche, tandis que d'autres se concentrent sur des éléments individuels tels que l'utilisation d'outils, la planification ou la cohérence. Les exécuter régulièrement permet d'identifier les régressions, de mesurer les améliorations et de garantir la fiabilité du système au fur et à mesure de son évolution. Pour approfondir le sujet, je vous recommande de consulter ce guide d'évaluation LLM.

Pourriez-vous nous parler de l'architecture du transformateur et de son importance pour l'IA agentique ?

L'architecture du transformateur a été présentée dans l'article influent publié en 2017 « Attention Is All You Need ». Si vous ne l'avez pas encore lu, cela vaut la peine de le faire, car il a posé les bases de presque tous les grands modèles linguistiques modernes.

Depuis sa sortie, de nombreuses variantes et améliorations ont été développées, mais la plupart des modèles utilisés dans les systèmes d'IA agentique sont toujours basés sur une forme ou une autre du transformateur.

L'un des principaux avantages du transformateur réside dans son mécanisme d'attention, qui permet au modèle de calculer la pertinence de chaque jeton de la séquence d'entrée par rapport à tous les autres jetons, à condition que tout s'inscrive dans la fenêtre contextuelle. Cela permet d'obtenir d'excellentes performances dans les tâches qui nécessitent de comprendre des dépendances à long terme ou de raisonner à partir de plusieurs entrées.

En ce qui concerne spécifiquement l'IA agentique, la flexibilité et le parallélisme du transformateur le rendent particulièrement adapté à la gestion de tâches complexes telles que l'utilisation d'outils, la planification et les dialogues à plusieurs tours, qui constituent les comportements fondamentaux de la plupart des systèmes agentics actuels.

Qu'est-ce que l'observabilité LLM et pourquoi est-elle importante ?

L'observabilité LLM désigne la capacité à surveiller, analyser et comprendre le comportement des systèmes de modèles linguistiques à grande échelle en temps réel. Il s'agit d'un terme générique qui englobe des outils tels que les traces, les spans et les evals, qui permettent aux développeurs de mieux comprendre le fonctionnement interne du système.

Les modèles d'apprentissage profond (LLM) étant souvent considérés comme des « boîtes noires », l'observabilité est essentielle pour le débogage, l'amélioration des performances et la garantie de la fiabilité. Il vous permet de suivre la manière dont les modèles interagissent entre eux et avec des outils externes, d'identifier les points de défaillance et de détecter rapidement les comportements inattendus. Dans les systèmes d'IA agentique, où plusieurs étapes et décisions sont enchaînées, l'observabilité est particulièrement importante pour maintenir la confiance et le contrôle.

Pourriez-vous expliquer ce que sont le réglage fin et la distillation d'un modèle ?

Le réglage fin d'un modèle est le processus qui consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à le perfectionner à l'aide d'un nouvel ensemble de données, généralement dans le but de le spécialiser pour un domaine ou une tâche spécifique. Cela permet au modèle d'adapter son comportement et ses réponses en fonction de connaissances plus ciblées ou actualisées.

La distillation de modèles est une technique connexe qui consiste à entraîner un modèle plus petit ou moins performant à partir des résultats d'un modèle plus grand et plus puissant. L'objectif est de transférer les connaissances et les comportements du modèle plus grand vers le plus petit, ce qui permet souvent d'obtenir des modèles plus rapides et plus efficaces avec des performances comparables. Par exemple, depuis la sortie de Deepseek R1, de nombreux modèles plus petits ont été développés à partir de ses réponses et ont atteint une qualité remarquable par rapport à leur taille.

Quelle est la prochaine tâche de prédiction de jetons et pourquoi est-elle importante ? Que sont les modèles assistants ?

La prédiction du token suivant, également appelée modélisation autorégressive du langage, constitue la tâche d'entraînement principale derrière la plupart des grands modèles linguistiques. Le modèle est formé pour prédire le prochain token dans une séquence à partir de tous les tokens précédents. Cet objectif simple permet au modèle d'apprendre la grammaire, des faits, des schémas de raisonnement et même certaines capacités de planification. Le résultat de cette phase initiale de formation est appelé «modèle de base d' ».

Les modèles assistants sont des modèles de base qui ont été perfectionnés afin d'offrir une assistance plus efficace, plus sûre et plus conversationnelle. Ce réglage fin implique généralement des techniques telles que l'ajustement supervisé de l'instruction et l'apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF). apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF), qui guident le modèle pour qu'il réponde davantage comme un assistant plutôt que de se contenter de compléter un texte.

Qu'est-ce que l'approche « human-in-the-loop » (HITL) ?

L'approche « human-in-the-loop » (HITL) désigne l'implication d'êtres humains dans la formation, l'évaluation ou l'utilisation en temps réel d'un système LLM ou d'un système d'IA agentique. L'intervention humaine peut se produire à différentes étapes : pendant l'entraînement du modèle (par exemple, étiquetage des données, classement des réponses), pendant le réglage fin (comme dans le RLHF), ou même pendant l'exécution, où un humain peut guider ou approuver les actions d'un agent.

Par exemple, si un chatbot vous demande de choisir la meilleure de deux réponses, vous participez activement à un processus HITL. Cette approche contribue à améliorer la qualité, la sécurité et l'alignement des modèles en intégrant le jugement humain là où l'automatisation seule peut s'avérer insuffisante.

Conclusion

Dans cet article, nous avons abordé une série de questions susceptibles d'être posées lors d'un entretien sur l'IA agentique, ainsi que des stratégies pour les analyser, les étudier et y répondre efficacement. Pour approfondir le sujet, je vous recommande de consulter les références mentionnées tout au long de l'article et de découvrir les cours sur l'IA proposés par DataCamp. les cours sur l'IA de DataCamp sur le sujet pour un apprentissage plus structuré.