{"id":6724,"date":"2024-03-20T08:43:15","date_gmt":"2024-03-20T07:43:15","guid":{"rendered":"http:\/\/nextbrain.ai\/?page_id=6724"},"modified":"2024-04-05T09:52:39","modified_gmt":"2024-04-05T07:52:39","slug":"faq","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/nextbrain.ai\/fr\/faq","title":{"rendered":"FAQ"},"content":{"rendered":"
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<\/i> Quels Mod\u00e8les Pr\u00e9dictifs Notre Syst\u00e8me Utilise-t-il ?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Notre plateforme utilise une gamme sophistiqu\u00e9e de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs pour r\u00e9pondre \u00e0 un large \u00e9ventail d'applications, allant du traitement du langage naturel \u00e0 la pr\u00e9vision et au-del\u00e0. Voici un aper\u00e7u des types de mod\u00e8les que nous utilisons :<\/p>\n

1. Mod\u00e8les de Langue de Grande Taille (LLMs ou IA G\u00e9n\u00e9rative) :<\/strong>
\nPar d\u00e9faut, notre syst\u00e8me utilise Azure, avec ChatGPT 4, pour les Mod\u00e8les de Langue de Grande Taille. Nous offrons la flexibilit\u00e9 de passer entre diff\u00e9rents LLMs, y compris LLama2, OpenAI, Mistral, parmi d'autres, pour r\u00e9pondre aux pr\u00e9f\u00e9rences des utilisateurs ou aux exigences sp\u00e9cifiques du projet. Notre plateforme est con\u00e7ue pour int\u00e9grer presque tous les LLMs, garantissant polyvalence et adaptabilit\u00e9 \u00e0 diverses t\u00e2ches. Si un LLM demand\u00e9 n'est pas directement support\u00e9, nous prenons des mesures pour \u00e9tablir la compatibilit\u00e9 et la connectivit\u00e9 afin de r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs.<\/p>\n

2. Mod\u00e8les pour la Classification, la R\u00e9gression et les Solutions Automatis\u00e9es :<\/strong>
\nNotre approche des t\u00e2ches de classification et de r\u00e9gression int\u00e8gre une vaste gamme de mod\u00e8les, tels que Lin\u00e9aire, Arbre de D\u00e9cision, For\u00eat Al\u00e9atoire, Extra Trees, LightGBM, Xgboost, CatBoost, R\u00e9seau Neuronal, et Proches Voisins. Cet ensemble d'outils diversifi\u00e9 nous permet de relever efficacement un large \u00e9ventail de d\u00e9fis.
\nDe plus, notre syst\u00e8me est \u00e9quip\u00e9 d'un m\u00e9canisme de s\u00e9lection adaptatif pour les solutions automatis\u00e9es, choisissant dynamiquement le mod\u00e8le le plus appropri\u00e9 en fonction du contexte et de la qualit\u00e9 de formation souhait\u00e9e. Cela garantit que les mod\u00e8les que nous d\u00e9ployons sont adapt\u00e9s aux exigences sp\u00e9cifiques de chaque t\u00e2che, allant des classifications simples aux analyses pr\u00e9dictives complexes.<\/p>\n

Pour les sc\u00e9narios n\u00e9cessitant une pr\u00e9cision ou une performance accrue, notre plateforme ne repose pas sur un seul mod\u00e8le. Au lieu de cela, nous g\u00e9n\u00e9rons plusieurs mod\u00e8les de diff\u00e9rents types et configurations, les classons en fonction de leur performance, puis cr\u00e9ons un ensemble des mod\u00e8les les plus performants. Cette approche d'ensemble am\u00e9liore consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision de nos pr\u00e9dictions, nous permettant de fournir des r\u00e9sultats sup\u00e9rieurs sans n\u00e9cessiter d'entr\u00e9es complexes de la part des utilisateurs.<\/p>\n

3. Mod\u00e8les pour la Pr\u00e9vision :<\/strong>
\nPour les probl\u00e8mes de pr\u00e9vision, notre ensemble d'outils comprend des mod\u00e8les tels que Arima, Sarima, Prophet, et des mod\u00e8les bay\u00e9siens. Ceux-ci sont s\u00e9lectionn\u00e9s pour leur fiabilit\u00e9 et leur efficacit\u00e9 prouv\u00e9es dans la pr\u00e9diction des tendances et des motifs futurs dans divers domaines.<\/p>\n

Gr\u00e2ce \u00e0 cette utilisation compl\u00e8te et adaptative des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, notre plateforme garantit que les utilisateurs ont acc\u00e8s aux technologies d'IA de pointe adapt\u00e9es \u00e0 leurs besoins sp\u00e9cifiques, simplifiant le chemin pour obtenir des insights pr\u00e9cis et exploitables.\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Comment ces mod\u00e8les fonctionnent-ils en termes simples ?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Fondamentalement, nous divisons le dataset utilisateur (c'est la source de v\u00e9rit\u00e9) en deux petits ensembles.
\nCe sont les Ensemble d'entra\u00eenement<\/strong> (g\u00e9n\u00e9ralement 80 % du dataset original) et Ensemble de test<\/strong> (20%).<\/p>\n

Nous entra\u00eenons un algorithme de machine learning afin d'obtenir une bonne pr\u00e9cision avec notre Ensemble d'entra\u00eenement<\/strong>.
\nCe que j'entends par entra\u00eenement, c'est r\u00e9duire l'erreur sur les pr\u00e9dictions. En termes g\u00e9n\u00e9raux, nous avons d'abord un mod\u00e8le al\u00e9atoire qui donne essentiellement une r\u00e9ponse al\u00e9atoire, puis nous demandons une pr\u00e9diction sur notre ensemble d'entra\u00eenement, le mod\u00e8le nous donne une r\u00e9ponse (initialement al\u00e9atoire), puis nous r\u00e9tropropagons tous les ajustements n\u00e9cessaires afin de faire r\u00e9pondre notre mod\u00e8le comme nous l'attendions (parce que nous connaissons la v\u00e9rit\u00e9). Ensuite, nous continuons avec toutes les autres lignes de notre phase d'entra\u00eenement.
\nEn fait, ce processus est effectu\u00e9 de nombreuses fois.<\/p>\n

Apr\u00e8s qu'un mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 et a une bonne pr\u00e9cision sur notre ensemble d'entra\u00eenement, nous faisons simplement une pr\u00e9diction sur notre ensemble de test (donn\u00e9es non vues pour notre mod\u00e8le), puis nous \u00e9valuons la performance de notre mod\u00e8le sur des donn\u00e9es non vues, c'est ce qu'on appelle la g\u00e9n\u00e9ralisation.
\nCette pr\u00e9cision de test est celle que nous affichons aux utilisateurs (car bien s\u00fbr, le mod\u00e8le aura une bonne pr\u00e9cision sur l'ensemble d'entra\u00eenement).\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Quelle est la technologie sous-jacente ?<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Notre syst\u00e8me pr\u00e9sente une structure sophistiqu\u00e9e et hautement efficace, con\u00e7ue pour optimiser le traitement et la livraison de solutions personnalis\u00e9es. Au c\u0153ur de notre plateforme se trouve un service API avanc\u00e9, qui sert de point d'entr\u00e9e principal pour les requ\u00eates. Cela est soutenu par une vari\u00e9t\u00e9 de composants sp\u00e9cialis\u00e9s, chacun d\u00e9di\u00e9 \u00e0 une fonction sp\u00e9cifique, garantissant ainsi une r\u00e9ponse rapide et pr\u00e9cise aux besoins des utilisateurs.<\/p>\n

L'architecture est soutenue par des technologies de base de donn\u00e9es \u00e0 la pointe, m\u00e9ticuleusement s\u00e9lectionn\u00e9es pour garantir l'int\u00e9grit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et l'accessibilit\u00e9 des donn\u00e9es. Notre infrastructure int\u00e8gre \u00e9galement les derniers outils de gestion des donn\u00e9es, con\u00e7us pour manipuler et analyser de grands volumes d'informations avec une efficacit\u00e9 in\u00e9gal\u00e9e.<\/p>\n

Au c\u0153ur de notre innovation se trouve un syst\u00e8me multi-agent unique, compos\u00e9 d'une s\u00e9rie d'\u00ab agents \u00bb pr\u00e9configur\u00e9s. Ces agents, dot\u00e9s de capacit\u00e9s sp\u00e9cifiques, collaborent pour traiter et r\u00e9pondre aux requ\u00eates de mani\u00e8re intelligente et adaptative. Cette strat\u00e9gie nous permet de relever une large gamme de t\u00e2ches, du d\u00e9veloppement logiciel \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de visualisations complexes et \u00e0 la planification strat\u00e9gique, avec une pr\u00e9cision et une cr\u00e9ativit\u00e9 exceptionnelles.<\/p>\n

Sans entrer dans des d\u00e9tails techniques sp\u00e9cifiques, qui sont une partie essentielle de notre avantage concurrentiel, nous pouvons affirmer que notre plateforme est con\u00e7ue pour relever les d\u00e9fis les plus complexes, offrant des solutions \u00e0 la pointe de la technologie actuelle.\n<\/p><\/div>\n

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<\/i> Nous avons identifi\u00e9 plusieurs cas d'utilisation.<\/a><\/div>\n<\/div>\n
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Tous les cas que vous avez fournis sont bons, nous pouvons \u00e9galement :<\/p>\n