École Nationale Supérieure de
Techniques Avancées

Résumé

Dans le cadre de mon Projet de Fin d’Études (PFE) à l’ENSTA Paris, j’ai réalisé un stage au CEA CESTA à partir de juin 2024, après avoir suivi une spécialisation en Intelligence Artificielle. Ce stage avait pour objectif principal de développer un système de Génération Augmentée par Récupération (RAG) afin d’améliorer les performances d’un agent conversationnel basé uniquement sur un Grand Modèle de Langage (LLM). Ce rapport présente le travail effectué, en commençant par le contexte du stage, le rôle du CEA et les objectifs poursuivis. Il aborde également les méthodes et outils utilisés, tels que l’exploitation de documents scientifiques pour alimenter le système RAG. Par la suite, le rapport explique le principe de la Génération Augmentée par Récupération et les différentes étapes de son traitement. Les principales difficultés rencontrées sont également analysées. Enfin, les solutions mises en place pour répondre à ces défis sont détaillées, avec une évaluation des performances obtenues et des perspectives d’amélioration pour l’avenir.