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Conception d’un système d’intelligence artificielle générative : leçons apprises et recommandations découlant de l’agent conversationnel d’AgriGuichet
Sujets abordés dans cet article : Autres
Le présent article porte sur le développement et la mise en œuvre de l’agent conversationnel AgriGuichet, un outil de recherche d’intelligence artificielle (IA) générative conçu pour fournir des renseignements agricoles fédéraux, provinciaux et territoriaux complets à la population canadienne. Issu de l’équipe gagnante du premier Défi des données de la fonction publique canadienne, l’agent conversationnel AgriGuichet est accessible via le site Web AgriGuichet.ca, offrant aux utilisateurs une interface conversationnelle pour accéder à des données agricoles utiles. La création de l’agent conversationnel AgriGuichet résulte d’un effort de collaboration entre l’industrie, le milieu universitaire et les ministères, visant à améliorer la prestation de services. Cet article traite des leçons techniques et politiques apprises au cours du processus de mise en œuvre, en mettant en évidence les principales conclusions telles que l’utilisation de la génération augmentée par récupération d’information (GARI) pour améliorer la précision de l’IA, l’importance des garde-fous éthiques pour des interactions avec l’IA sûres, et le rôle crucial d’une solide gouvernance des données et de la conformité aux politiques dans la création de systèmes d’IA responsables.
Automatisation des pipelines de déploiement dans Azure Data Factory
Sujets abordés dans cet article : Traitement et ingenerie des données
L’Agence de la consommation en matière financière du Canada (ACFC) utilise abondamment les référentiels et les pipelines Azure pour gérer l’intégration et le déploiement des ressources de données dans différents environnements. Cette équipe de données en pleine croissance étudie continuellement des approches novatrices pour traiter les processus d’ingénierie des données. Elle s’est récemment intéressée au défi que représente l’automatisation des pipelines de déploiement pour Azure Data Factory (ADF). Cet article retrace le parcours d’automatisation de ces pipelines et souligne les avantages des pratiques d’intégration continue et de déploiement continu (IC-DC).
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Stimuler les dons : analyse et modélisation ML pour améliorer les opérations de collecte alimentaire
Sujets abordés dans cet article : Traitement et ingénierie des données
Le projet Edmonton Food Drive (EFD) est une initiative de collaboration entre le Collège NorQuest, l’Église LDS et d’autres partenaires visant à optimiser la logistique de l’un des plus grands efforts communautaires de dons alimentaires en Alberta. Distribuant plus de 400 000 repas par mois à plus de 40 000 personnes, le projet relève des défis majeurs liés à la coordination des lieux de dépôt, à la gestion des processus de collecte et à la planification d’itinéraires efficaces. Pour améliorer l’efficacité opérationnelle et réduire la complexité logistique, une solution fondée sur l’apprentissage automatique a été mise au point dans le cadre du projet, en ciblant l’automatisation et l’amélioration de la gestion des dons alimentaires. Cette approche rationalise l’allocation des ressources et la planification du transport, renforçant ainsi la capacité de la communauté à lutter contre l’insécurité alimentaire grâce à une collaboration fondée sur les données.
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