Thèse Formalismes pour les parcours de conversation génératifs - Application aux questions-réponses H/F

Sujet de thèse :
Les systèmes d'IA conversationnelle sont des modèles de langage à grande échelle utilisant des réseaux de neurones transformateurs. Ces modèles sont entraînés sur une grande quantité de données textuelles collectées sur le web à l'aide de supercalculateurs pendant plusieurs jours. À titre d'exemple, PaLM, un modèle LLM de Google, comporte 540 milliards de paramètres et nécessite plus d'un mois d'entraînement sur un cluster de calcul spécialisé. L'adoption rapide des LLM a dépassé le développement des techniques d'évaluation de la qualité de leurs résultats. Cette surveillance est cruciale, car il a été démontré que les LLM sont susceptibles de produire ce que l'on appelle des « hallucinations », des réponses plausibles mais factuellement incorrectes ou incompatibles avec l'intention de l'utilisateur. Par conséquent, se fier aux LLM sans une évaluation appropriée peut avoir de graves conséquences. Garantir la qualité des résultats des LLM est essentiel pour exploiter le pouvoir transformateur de ces modèles tout en limitant les risques potentiels. En développant des méthodologies de validation robustes et en intégrant des mesures de contrôle qualité, les entreprises peuvent exploiter les avantages des LLM tout en préservant leur prise de décision.

Les questions à choix multiples (QCM) sont depuis longtemps un pilier de l'éducation, offrant un moyen standardisé d'évaluer les connaissances et la compréhension des étudiants. Cependant, la création de QCM de qualité demeure un processus long et exigeant pour les enseignants en médecine. Ce défi a incité à explorer des solutions innovantes permettant d'alléger la charge de travail des professeurs tout en préservant la qualité et la pertinence du contenu pédagogique. Les avancées récentes dans le domaine des grands modèles de langage (LLM) offrent une voie prometteuse pour résoudre ce problème. Les LLM ont démontré des capacités remarquables en matière de compréhension et de génération de langage dans divers domaines. L'exploration de l'utilisation de ces modèles pour le développement de supports pédagogiques, notamment pour la création de QCM destinés à la formation médicale, mérite une recherche et une évaluation approfondies. Dans cette proposition de thèse, nous introduisons la notion de parcours de conversation générative qui exploitent les LLM pour produire des séquences de questions afin d'évaluer les connaissances et la compréhension des étudiants.


Contexte :
PROJET ITN ARMADA au sein du Laboratoire d'Informatique de Grenoble. La rémunération pourra être supérieure en fonction des critères de financement du MSCA.

Le LIG est un laboratoire de 500 membres composé d'enseignants-chercheurs, de chercheurs permanents, de doctorants et de personnel administratif et technique. Sa mission est de contribuer au développement des aspects fondamentaux de l'informatique (modèles, langages, méthodologies, algorithmes) et de relever les d
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