IA & Bibliothèques

Ce billet s'accompagne d'un dépôt de skills et serveurs MCP orientés bibliothèques accessible ici (Sudoc, Idref, HAL, OpenAlex, Primo, recherche.data.gouv.fr, rédaction de DMP...) Mon précédent billet évoquait déjà l’évolution conceptuelle à l’oeuvre dans nos interactions avec les LLMs induite par le glissement des applications conversationnelles (chatbots) vers les [...] Suite...

L’année 2026 sera l’année des agents IA… C’était annoncé, et effectivement depuis le début de l’année nous assistons à la diffusion et à la montée en puissance de deux grandes familles d’outils agentiques d’un nouveau type : d’une part des assistants orientés coding comme Claude Code, Codex, Gemini CLI, Opencode etc., et d’autre part des frameworks de création, de [...] Suite...

Code accessible ici Le Steering, ou Activation steering, consiste à orienter la sortie d’un LLM (la prédiction du token suivant) en manipulant directement les représentations intermédiaires calculées par le modèle au moment de l’inférence dans le but d’activer certains sous-espaces plutôt que d’autres. Traditionnellement les techniques utilisées pour contrôler le comportement [...] Suite...

Ce billet est une synthèse du preprint "Toward a Transparent, Auditable, and Distributed Architecture for LLM Tasks Using W3C Linked Data Notifications and Remote uv Scripts" accessible sur Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.17367758 Le but de ce papier est de proposer une approche exploratoire afin de formaliser traçabilité et archivage des chaînes d’inférence et des workflows pilotés [...] Suite...

Pourquoi s’ouvrir (entre autres) au protocole MCP ? Dans la vaste et multidimensionnelle problématique de l’impact de l’IA générative sur les activités et missions des bibliothèques, l’attention se concentre surtout sur quelques enjeux bien identifiés que l’on pourrait qualifier de "rhétoriques" (formation et accompagnement aux usages éthiques, AI literacy…). Pourtant la [...] Suite...

Ce billet présente un exemple de mobilisation de modèles d'IA générative pour automatiser la production de notices bibliographiques en Unimarc/XML dans un contexte de génération assistée par IA de métadonnées documentaires. Dans l'esprit, cette expérimentation se rapproche du AI Metadata Assistant introduit dans Alma par Ex Libris dans le but affiché de simplifier et réduire le temps [...] Suite...

VLM Historiquement les réseaux de neurones convolutionnels CNNs étaient privilégiés pour le deep learning appliqué aux tâches de computer vision, mais à l’instar des modèles de NLP pour les corpus textuels, les modèles d’IA dédiés à l’analyse d’images ont aussi amorcé une transition vers des architectures inspirées des Transformers, notamment avec l’émergence du Vision [...] Suite...

Ce précédent billet s'attachait à spécialiser le modèle Llama3.2-3B-Instruct par du fine-tuning supervisé (SFT) selon la méthode QLora, avec l'objectif d'obtenir un modèle léger et complètement customisé capable de générer des instruments de recherche en EAD/XML à partir d’instructions en langage naturel : l'expérimentation consistait à faire du post-training sur ce modèle [...] Suite...

Disclaimer: la démarche présentée dans ce billet ne constitue pas un exemple complet et abouti de personnalisation d'un LLM. Si le modèle fine-tuné obtenu donne des résultats plutôt satisfaisants, il est largement améliorable, et un "vrai" processus de post-training dans le but d'obtenir un modèle fine-tuné viable en production devrait inclure à minima deux étapes supplémentaires : [...] Suite...

L’option du RAG dans le contexte d’inventaires encodés en EAD/XML peut paraître inadéquate au premier abord (vu le format très structuré des documents à intégrer, et étant donné l’objectif qui n’est pas la réalisation d’un agent conversationnel sur ces documents), mais en fait ce type d’apprentissage combinant récupération préalable de contenu externe et génération de [...] Suite...