Les 30 meilleures questions et réponses d'entretien sur l'IA agentique pour 2025

Questions d'entretien sur l'IA agentique de base

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

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

Les intervieweurs voudront entendre parler de votre expérience de manière personnelle et détaillée. Ils ne chercheront pas seulement à obtenir une liste de projets, puisqu'ils l'ont probablement déjà obtenue grâce à votre CV, mais ils évalueront la clarté avec laquelle vous pouvez expliquer chaque projet et le rôle spécifique que vous y avez joué.

Veillez à préparer votre réponse à l'avance et à bien comprendre vos travaux antérieurs. S'entraîner avec un ami ou écrire peut vous aider à organiser vos pensées.

Quels sont les bibliothèques, les cadres et les outils avec lesquels vous avez de l'expérience ? De quelles autres bibliothèques avez-vous entendu parler ?

Comme pour la question précédente, les recruteurs voudront en savoir plus que ce qui figure sur votre CV. Préparez-vous à décomposer chaque projet sur lequel vous avez travaillé et à expliquer toutes les technologies utilisées.

Gardez à l'esprit que de nombreuses questions complémentaires peuvent vous être posées à ce stade. Il est important pour un employeur de connaître précisément vos compétences. Veillez à vous familiariser avec des bibliothèques telles que LlamaIndex ou LangChaincar ce sont les bibliothèques de développement de haut niveau les plus couramment utilisées. En outre, 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 fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle qui peuvent agir de manière autonome, fixer leurs propres objectifs et s'adapter à des environnements changeants. En revanche, l'IA traditionnelle fonctionne généralement selon des règles prédéfinies, prenant des données d'entrée et produisant des données de sortie.

Par exemple, vous pouvez parler 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 chacune d'entre elles, je vous recommande de lire l'article suivant sur l 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 qui vise à comprendre vos motivations et vos intérêts. Généralement très ouverte, cette question vous permet d'aller dans n'importe quelle direction et de parler véritablement à votre interlocuteur.

Préparez une belle histoire ou une explication, assurez-vous d'être enthousiaste, spécifique et essayez de parler d'un sujet en rapport avec le rôle. Si vous ne parvenez pas à trouver quelque chose de précis, essayez de parler d'un produit que vous utilisez et d'expliquer pourquoi il est passionnant ou intéressant.

Pouvez-vous donner un exemple d'application d'IA agentique et parler de ses composants ?

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

Une fois les objectifs fixés, nous pouvons nous pencher sur la manière dont l'application pourrait être structurée. Un modèle principal pourrait être responsable de la conduite de la voiture et recevoir en continu ou à la demande des données provenant de modèles plus petits qui gèrent des tâches telles que l'optimisation des itinéraires ou la recherche d'informations sur l'environnement.

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

Avec quels LLM avez-vous travaillé jusqu'à présent ?

Soyez prêt à discuter en détail des modèles particuliers avec lesquels vous avez travaillé. Les employeurs voudront savoir si vous comprenez bien le modèle en interne. Par exemple, soyez prêt à discuter des modèles open-source comme Llama ou des modèles propriétaires GPT.

C'est également une bonne occasion de mentionner les nouveaux modèles et de montrer à votre interlocuteur que vous vous tenez au courant. Vous pouvez par exemple parler de Deepseek R1 et d'autres modèles de raisonnement.

Quelle est votre expérience de l'utilisation des MLD par l'intermédiaire de l'API ?

Cette question concerne l'utilisation des LLM via l'API au lieu d'une fenêtre de chat. Soyez prêt à parler de vos projets s'ils utilisent des API. Veillez à réviser l'utilisation des API, la génération et le stockage des clés secrètes, le suivi des coûts et les différents fournisseurs de modèles. C'est également un bon endroit pour parler de votre expérience en tant qu'ingénieur.

Si vous n'avez pas suffisamment d'expérience dans l'utilisation des LLM par le biais de l'API, vous pouvez consulter les ressources suivantes :

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

Avez-vous utilisé des modèles de raisonnement ?

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

Vous ferez bonne impression si vous savez comment mettre au point et faire fonctionner localement un modèle à source ouverte, car c'est quelque chose dont l'entreprise pour laquelle vous passez l'entretien pourrait avoir besoin. Pour vous entraîner, envisagez de peaufiner DeepSeek-R1 et de l'exécuter localement :

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

Utilisez-vous les LLM dans votre travail quotidien ? Si oui, pour quelle raison ?

Si vous utilisez des MLD dans votre travail, c'est peut-être l'occasion de montrer votre expertise. Vous pouvez parler des outils que vous avez utilisés, de ce qui vous a plu ou déplu, et même des choses que vous attendez avec impatience. Mentionnons des outils populaires tels que le curseur, NotebookLM, Lovable, Replit, Claude Artifacts, Manus AIetc.

Quelles sont les sources que vous utilisez pour vous tenir au courant de l'IA agentique ?

Certains employeurs voudront savoir dans quelle mesure vous êtes ou pouvez être à jour en matière d'IA. Les sources que vous pourriez inclure dans votre réponse sont les suivantes Conférences sur l'IAles forums, les bulletins d'information, etc.

Êtes-vous à l'aise pour lire et comprendre des documents et de la documentation ?

La lecture de la littérature, des documents et de la documentation fait partie de presque tous les emplois dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il se peut également que l'on vous demande quelle est votre approche générale de l'apprentissage ou de la recherche d'informations. Il est bon de ne pas donner l'impression de trop dépendre des chatbots dans votre réponse.

Préparez-vous à parler d'un article récent que vous avez lu - par exemple, vous pouvez parler de L'architecture des titans de Google.

Questions d'entretien intermédiaires sur l'IA agentique

Maintenant que les questions de base sont réglées, nous pouvons approfondir un peu et discuter de certaines questions intermédiaires qui peuvent être posées ou servir de référence.

Que pensez-vous de l'éthique de ce rôle et de l'IA agentique en général ?

Je pense qu'il s'agit d'une question assez rare, mais qu'il est bon d'y réfléchir, peut-être même d'une manière générale et pas particulièrement dans le cadre d'un entretien. Vous pouvez réfléchir à des idées tangentes au poste pour lequel vous postulez ou à des idées plus générales telles que des applications d'IA prenant des décisions qui affectent la vie des gens. La question n'a pas de réponse correcte et sert généralement à vérifier si vous vous intéressez ou si vous avez réfléchi au sujet.

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

Plusieurs problèmes de sécurité doivent être pris en compte lors du déploiement d'agents d'IA autonomes. L'un des risques est que le modèle puisse avoir accès à des outils ou à des bases de données internes sensibles. Si le modèle n'est pas correctement mis en bac à sable ou autorisé, un utilisateur malveillant peut utiliser la technique de l l'injection d'une invite ou adversaires pour extraire des données privées ou déclencher des actions involontaires.

Un autre risque consiste à manipuler le comportement du modèle à l'aide d'invites ou d'entrées externes soigneusement conçues. Un attaquant pourrait amener le modèle à ignorer les contraintes de sécurité, à escalader les privilèges ou à se comporter d'une manière qui s'écarte de la fonction prévue.

Il existe également la possibilité d'attaques de type déni de service, où le modèle est submergé de demandes ou incité à interrompre ses propres opérations. Si un agent contrôle des infrastructures critiques ou des flux de travail automatisés, cela pourrait entraîner des perturbations plus importantes.

Pour atténuer ces risques, il est important d'appliquer les principes de la sécurité logicielle traditionnelle : moindre privilège, validation rigoureuse des données d'entrée, surveillance, limitation du débit et contrôle permanent du comportement de l'agent par une équipe d'experts.

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

Les intervieweurs peuvent poser cette question pour comprendre votre compréhension des capacités de l'IA agentique telles qu'elles existent aujourd'hui. Ils ne chercheront pas seulement une liste, mais une explication réfléchie de votre raisonnement.

Par exemple, je ne pense pas que les médecins seront remplacés de sitôt, en particulier ceux dont les décisions affectent directement des vies humaines, ce qui renvoie à l'éthique. Il y a beaucoup à explorer ici, et vous pouvez même discuter de la question de savoir si vous pensez que c'est une bonne ou une mauvaise chose que certains emplois soient remplacés par l'IA.

Pouvez-vous décrire les défis auxquels vous avez été confronté lorsque vous avez travaillé sur une application d'IA ?

Bien qu'il s'agisse d'une question "vous", je l'ai placée dans la section intermédiaire parce qu'elle est assez courante et que les recruteurs ont tendance à lui accorder beaucoup d'importance. Vous devez absolument préparer un exemple solide - n'essayez pas de trouver quelque chose sur le champ.

Si vous n'avez pas encore été confronté à des défis majeurs, essayez au moins de parler d'une situation théorique et de la manière dont vous la géreriez.

Questions d'entretien sur l'IA agentique avancée

Enfin, abordons des questions plus avancées et plus techniques. J'essaierai d'être aussi général que possible, même si, lors de l'entretien proprement dit, les questions pourront être plus spécifiques. Par exemple, au lieu de poser des questions sur l'indexation en général, vous pourriez avoir des questions sur les différentes méthodes d'indexation que Langchain ou Llama-Index supportent.

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

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

L'invite système est une instruction cachée qui définit le comportement général ou la personnalité du modèle. Il n'est pas directement visible par l'utilisateur au cours d'une conversation, mais il joue un rôle fondamental. Par exemple, l'invite du système peut demander au modèle de se comporter comme un assistant utile, un mathématicien ou un organisateur de voyages. Il définit le ton, le style et les contraintes de l'interaction.

L 'invite utilisateur, quant à elle, est l'entrée que l'utilisateur saisit directement, comme une question ou une demande. C'est ce à quoi le modèle répond en temps réel.

Dans de nombreuses configurations, l'invite système a plus de poids, ce qui permet de maintenir un comportement cohérent d'une session à l'autre, tandis que l'invite utilisateur détermine le contenu spécifique de chaque réponse.

Comment programmer un système d'IA agentique pour qu'il établisse des priorités entre certains objectifs ou certaines tâches ?

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

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

Si vous êtes novice en la matière, je vous recommande de commencer par l'article de l'article d'Anthropic sur les modèles de conception d'agents. Il propose des exemples concrets et des architectures courantes utilisées dans des systèmes du monde réel. De nombreux concepts vous seront familiers si vous avez une formation en génie logiciel, notamment en ce qui concerne la conception modulaire, la gestion des états et l'exécution de tâches asynchrones.

Dans quelle mesure êtes-vous à l'aise avec les messages-guides et l'ingénierie des messages-guides ? Quelles sont les approches dont vous avez entendu parler ou que vous avez utilisées ?

L'ingénierie des invites est une composante majeure d'un système d'IA agentique, mais c'est aussi 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 considère comme une bonne réponse :

Je suis assez à l'aise avec l'incitation et l'ingénierie de l'incitation, et j'ai utilisé plusieurs techniques à la fois dans le cadre de projets et de tâches quotidiennes. Par exemple, j'utilise régulièrement l'incitation à quelques reprises pour guider les modèles vers un format ou un ton spécifique en leur donnant des exemples. J'utilise également l'incitation à 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 puzzles logiques ou la planification.

Dans des applications plus structurées, j'ai expérimenté les méthodes suivantes l'ajustement de l'invite et la compression d'invitesurtout lorsque je travaille avec des API qui facturent au nombre de jetons ou qui exigent un contrôle étroit des sorties. Ces techniques consistent à réduire les messages-guides à leurs éléments les plus essentiels tout en préservant l'intention et la performance.

Comme le domaine évolue rapidement, j'ai 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 fonctionl'appel de fonction, l'invite augmentée par la recherche, et l'enchaînement modulaire d'invites. modulaire.

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 en une seule fois. Il s'agit de l'invite actuelle, de l'historique des conversations précédentes et des instructions au niveau du système. Lorsque la limite de la fenêtre contextuelle est atteinte, les éléments plus anciens peuvent être tronqués ou ignorés.

La raison pour laquelle la fenêtre contextuelle est limitée se résume à des contraintes informatiques et architecturales. Dans les modèles basés sur des transformateursles mécanismes d'attention nécessitent de calculer les relations entre tous les éléments du contexte, ce qui croît quadratiquement. croît de manière quadratique avec le nombre d'éléments. Cela rend le traitement des contextes très longs, coûteux et lent, en particulier sur le matériel actuel. Les modèles antérieurs, tels que les RNN, n'étaient pas soumis à une limite de contexte stricte de la même manière, mais ils avaient du mal à conserver les dépendances à long terme de manière efficace.

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

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui améliore les modèles de langage en leur permettant de récupérer des informations pertinentes à partir de sources externes avant de générer une réponse. Au lieu de s'appuyer 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 comporte deux éléments principaux : un récupérateur, qui recherche dans une base de données ou une collection de documents le contexte pertinent basé sur la requête d'entrée, 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 requièrent une précision factuelle, une mémoire à long terme ou des connaissances spécifiques à un domaine.

Quelles sont les autres architectures LLM dont vous avez entendu parler en dehors du transformateur ?

Si le transformateur est l'architecture dominante de l'IA aujourd'hui, il existe plusieurs autres types de modèles qui méritent d'être connus. Par exemple, xLSTM s'appuie sur l'architecture LSTM en y apportant des améliorations qui améliorent les performances sur les longues séquences tout en conservant l'efficacité.

Mamba est une autre architecture prometteuse : elle utilise des modèles d'espace d'état sélectifs pour gérer le traitement des contextes longs plus efficacement que les transformateurs, en particulier pour les tâches qui ne requièrent pas une attention totale sur chaque jeton.

L'architecture Titans de Google vaut également la peine d'être examinée. Il est conçu pour répondre à certaines des principales limitations des transformateurs, telles que l'absence 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'énormes ressources matérielles.

Qu'est-ce que l'utilisation d'outils et l'appel de fonctions dans les MFR ?

L'appel d'outils et de fonctions permet aux grands modèles de langage 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 préformées, le modèle peut reconnaître lorsqu'une tâche nécessite des informations actualisées ou spécialisées et y répondre en appelant un outil approprié.

Par exemple, si vous demandez à un modèle ayant accès à une API météorologique "Quel temps fait-il à Londres ?", il peut décider d'appeler cette API en arrière-plan et de 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 réelles, des calculs ou des actions en dehors des capacités internes du modèle.

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

Chaîne de pensée (CoT) 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. Il permet au modèle de générer des étapes de raisonnement intermédiaires, ce qui améliore la précision et la transparence, en particulier pour les tâches impliquant de la logique, des mathématiques ou une prise de décision en plusieurs étapes.

CoT est largement utilisé dans les systèmes d'intelligence artificielle. Par exemple, lorsqu'un modèle joue le rôle de juge dans une évaluation, vous pouvez l'inviter à expliquer sa réponse étape par étape afin de mieux comprendre son processus de décision. CoT est également une technique de base dans les modèles axés sur le raisonnement tels que OpenAI o1où le modèle génère d'abord des jetons de raisonnement avant de les utiliser pour produire la sortie finale. Ce processus de réflexion structuré rend le comportement de l'agent plus interprétable et plus fiable.

Qu'est-ce que le traçage ? Qu'est-ce qu'une travée ?

Le traçage est le processus d'enregistrement et de visualisation de la séquence d'événements qui se produisent au cours d'une exécution ou d'un appel unique d'une application. Dans le contexte des applications LLM, une trace capture la chronologie complète des interactions - telles que les appels de modèles multiples, l'utilisation d'outils ou les points de décision - au sein d'un flux d'exécution.

Une portée est un événement ou une opération unique au sein de cette trace. Par exemple, un appel de modèle, une invocation de fonction ou une étape d'extraction sont enregistrés comme des périodes individuelles. Ensemble, les travées vous aident à comprendre la structure et le comportement de votre application.

Le traçage et les portées sont essentiels pour le débogage et l'optimisation des systèmes agentiques. Ils facilitent la détection des défaillances, des goulets d'étranglement en matière de latence ou des comportements involontaires. Des outils comme Arize Phoenix et d'autres fournissent des interfaces visuelles permettant d'inspecter en détail les traces et les portées.

Qu'est-ce qu'une évaluation ? Comment évaluer les performances et la robustesse d'un système d'IA agentique ?

Les évaluations sont 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 de figure. Il existe plusieurs types d'évaluations couramment utilisées aujourd'hui. L'une des approches consiste à utiliser un ensemble de données de vérité sur le terrain créé à la main pour comparer les résultats du modèle à des réponses correctes connues.

Une autre approche consiste à utiliser un LLM comme juge pour évaluer la qualité, la précision ou le raisonnement qui sous-tend les réponses du modèle. Certains examens testent 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. Leur exécution régulière permet d'identifier les régressions, de mesurer les améliorations et de s'assurer que le système reste fiable au fur et à mesure de son évolution. Pour aller plus loin, je vous recommande de consulter ce guide d'évaluation LLM.

Pouvez-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 de 2017 "L'attention est tout ce dont vous avez besoin. Si vous ne l'avez pas encore lu, cela vaut la peine de le faire : il a jeté les bases de presque tous les grands modèles linguistiques modernes.

Depuis sa publication, 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 est son mécanisme d'attentionqui permet au modèle de calculer la pertinence de chaque élément de la séquence d'entrée par rapport à tous les autres éléments, pour autant que tous les éléments s'inscrivent dans la fenêtre contextuelle. Cela permet d'obtenir d'excellentes performances dans les tâches qui nécessitent de comprendre les dépendances à long terme ou de raisonner à partir d'entrées multiples.

Pour l'IA agentique en particulier, la flexibilité et le parallélisme du transformateur le rendent apte à gérer des tâches complexes telles que l'utilisation d'outils, la planification et le dialogue multi-tour - des comportements fondamentaux dans la plupart des systèmes agentiques aujourd'hui.

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

L'observabilité d'un modèle de langue fait référence à la capacité de surveiller, d'analyser et de comprendre le comportement de grands systèmes de modèles de langue en temps réel. Il s'agit d'un terme générique qui englobe des outils tels que les traces, les portées et les évaluations, qui aident les développeurs à avoir une visibilité sur la manière dont le système fonctionne en interne.

Les 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 retracer 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 de multiples étapes et décisions sont enchaînées, l'observabilité est particulièrement importante pour maintenir la confiance et le contrôle.

Pouvez-vous expliquer ce que sont la mise au point et la distillation d'un modèle ?

La mise au point d'un modèle est le processus qui consiste à prendre un modèle pré-entraîné et à l'entraîner davantage sur un nouvel ensemble de données, généralement pour le spécialiser dans un domaine ou une tâche spécifique. Cela permet au modèle d'adapter son comportement et ses réponses sur la base de connaissances plus précises ou actualisées.

La distillation de modèles est une technique connexe qui consiste à former un modèle plus petit ou moins performant sur les résultats d'un modèle plus grand et plus puissant. L'objectif est de transférer les connaissances et le comportement du grand modèle vers le petit modèle, 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 distillés sur ses réponses et ont atteint une qualité impressionnante par rapport à leur taille.

Quelle est la prochaine tâche de prédiction des jetons et pourquoi est-elle importante ? Qu'est-ce qu'un modèle d'assistant ?

La prédiction du prochain jeton, également connue sous le nom de modélisation linguistique autorégressive, est la tâche d'apprentissage principale de la plupart des grands modèles linguistiques. Le modèle est entraîné à prédire le prochain jeton d'une séquence en fonction de tous les jetons précédents. Cet objectif simple permet au modèle d'apprendre la grammaire, les faits, les schémas de raisonnement et même certaines capacités de planification. Le résultat de cette phase de formation initiale est appelémodèle de base .

Les modèles d'assistants sont des modèles de base qui ont été perfectionnés pour se comporter de manière plus utile, plus sûre ou plus conversationnelle. Ce réglage fin fait généralement appel à des techniques telles que le réglage de l'instruction supervisée et l'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF). l'apprentissage par renforcement avec retour d'information humain (RLHF)qui guident le modèle pour qu'il réagisse davantage comme un assistant au lieu 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) consiste à impliquer des humains dans la formation, l'évaluation ou l'utilisation en temps réel d'un LLM ou d'un système d'IA agentique. La contribution humaine peut intervenir à différents stades : lors de l'apprentissage du modèle (par exemple, étiquetage des données, classement des réponses), lors de la mise au point (comme dans la RLHF) ou même lors de l'exécution, lorsqu'un humain peut guider ou approuver les actions d'un agent.

Par exemple, si un chatbot vous demande de choisir la meilleure des deux réponses, vous participez activement à un processus HITL. Cette approche permet d'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 portant sur l'IA agentique, ainsi que des stratégies pour y réfléchir, faire des recherches et y répondre efficacement. Pour une étude plus approfondie, je vous recommande d'explorer les références mentionnées tout au long de l'article et de consulter les cours d'IA de cours sur l'IA de DataCamp de DataCamp sur le sujet pour un apprentissage plus structuré.