Ce projet de L3 explore ce qu'un agent peut faire de manière fiable sans décider à la place d'un agent administratif. Nous avons rédigé nous-mêmes un jeu de 500 demandes inspirées de cas courants. L'agent combine un classifieur, un extracteur d'informations (matricule, année, type de document) et un modèle de langage qui propose un brouillon de réponse. Toute action reste conditionnée à un clic de validation. Nous avons appris à concevoir des garde-fous et à journaliser chaque décision de l'agent.
Un service de scolarité reçoit des centaines de demandes hétérogènes : attestations, relevés, réclamations. Le tri manuel retarde les réponses les plus simples.
Sur un échantillon de demandes reformulées pour l'expérience, le classement correct dépasse largement le hasard pondéré. Les réponses proposées restent soumises à validation humaine.
Votre moteur de recherche comprend enfin le jargon de votre métier, en arabe comme en français.
Un travail exploratoire sur un modèle qui signale les radiographies thoraciques à revoir en priorité.
Une caméra, un éclairage maîtrisé et un modèle qui repère les produits non conformes à cadence réelle.
Quantification, export ONNX, TensorRT : le même modèle, plus léger et plus rapide sur votre matériel.
