Marie-Alice Blete
Software Architect & Data engineer @ Worldline
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Lyon, France
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Marie-Alice Blete is a co-author of "Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT" published by O'Reilly https://a.co/d/3VVVPWf
She currently works at Worldline's R&D department as a software architect and data engineer. She preaches engineering best practices to her fellow data scientist colleagues and is particularly interested in the performance and latency issues associated with the deployment of AI solutions. She is also a developer advocate and enjoys sharing her knowledge and engaging with the community as a tech speaker.
Marie-Alice Blete est co-auteur de "Developing Apps with GPT-4 and ChatGPT" chez O'Reilly https://a.co/d/3VVVPWf
Architecte logiciel et Data engineer, Marie-Alice travaille actuellement dans le département R&D de Worldline. Elle prêche les bonnes pratiques d'ingénierie à ses collègues Data Scientists, et s'interesse particulièrement aux problématiques performance et latence associée au déploiement de solutions d'IA.
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From Clicks to Conversations: Designing LLM-powered Apps
Buckle up, we are about to embark on a journey through human-computer interaction. Remember the good old days of graphical interfaces and mice? Hold on to your keyboards because we're living in the age of the second revolution: natural language interaction.
Join me in this presentation where we'll unleash the power of natural language interaction by turning a boring application into a fantastical LLM-powered app. Wave goodbye to those buttons, because we're about to rewrite the user interface rulebook! We'll demystify the process by starting from the basics— a quick recap' of LLM principles, followed by three different experimentations to build a helpful assistant.
By the end of this talk, you'll be armed with all the knowledge you need to build your own LLM-powered applications. You will also have a list of tricks, tips, and a good idea of the pitfalls related to working with LLMs.
Conversations avec ChatGPT : illusion ou réalité ?
L'arrivée de ChatGPT a fait l'effet d'une bombe dans le monde de l'Intelligence Artificielle. Ce robot conversationnel nouvelle génération pourrait, à terme, être une alternative au moteur de recherche de Google, créer des logiciels complets, écrire des papiers académiques... mais pas que. Avec 1 million de testeurs dès la première semaine, l'imagination débridée des internautes a clairement repoussé les limites de ce que l'on croyait possible.
Nous examinerons les principes fondamentaux de ChatGPT et les cas d'utilisation les plus bluffants imaginés par les utilisateurs.
A la fin de cette présentation, vous aurez vu pourquoi ChatGPT a suscité un tel engouement, et quelles pourraient être les conséquences pour nos métiers.
D’un modèle d'IA dans un notebook à un service en prod : architecturons !
Bonne nouvelle, l'équipe de data-scientists a fini de travailler sur son modèle. Celui-ci donne les résultats attendus, il est sérialisé comme il faut... il ne reste plus qu'à le déployer!
Oui, mais comment ?
Dans cette présentation, vous verrez une conception pas à pas d'une application dédiée au déploiement de modèles d'IA avec le pattern "Model-as-a-Service". Nous partirons du modèle comme une brique boite noire et construirons l'architecture du système autour. Nous verrons notamment :
- Des idées pour la maintenabilité
- Des astuces pour améliorer la latence et la scalabilité
- Des bonnes pratiques concernant la responsabilité des composants
- … et d'autres idées pour passer de la data science en POC à un vrai déploiement en production, le tout agrémenté de quelques exemples dans le cloud.
A la fin de ce talk, vous aurez les clefs pour que la conception d'une telle application se passe de façon fluide. Peut-être que nous arriverons même à réconcilier data science et data engineering ?
Aucune connaissance en Intelligence Artificielle n'est prérequise.
Marie-Alice Blete
Software Architect & Data engineer @ Worldline
Lyon, France
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