El Hif, Chaima (2023) NLP based approaches to bring a high level of innovation to address IT issues PFE - Projet de fin d'études, ENSTA.
Fichier(s) associé(s) à ce document :
PDF Restricted to Accès restreint 699Kb |
Résumé
Avec l’avancée spectaculaire de l’IA, les entreprises cherchent à intégrer les IA génératives dans tous leurs processus en particulier l’IT. C’est pour ça qu’une question se pose celle de la confidentialité des données de l’entreprise lors de l’utilisation de ces technologies. Avec l’arrivée de ChatGPT, les entreprises sont de plus en plus inquiets. Banir l’utilisation des ces IA et rester ou les adopter avec un risque non négligeable de fuite de données? On proposera une solution pour la détection des données confidentielles et des informations personnelles dans les texts partagés à ces IA. Dans un deuxième temps, nous tenterons d’optimiser les processus informatiques au sein de l’entreprise. En effet, malgré les nombreux avantages que peut offrir l’IT à l’entreprise, nul ne peut négliger les incidents qui s’en suivent. Ces problèmes peuvent engendrer une perte de temps et d’argent à l’entreprise s’ils persistent et ne sont pas vite résolus. La maintenance prédictive est alors la solution idéale que tous les acteurs s’empressent à adopter. En utilisant l’historique des incidents dans l’entreprise et leurs descriptions, on utilisera du NLP pour clusteriser les incidents et essayer de trouver un schéma pour identifier des potentiels nouveaux incidents. L’analyse de ces incidents nous aidera aussi à automatiser les résolutions de ces derniers et réduire la charge de travail par conséquent le coût de la maintenance.
Type de document: | Rapport ou mémoire (PFE - Projet de fin d'études) |
---|---|
Mots-clés libres: | IT, incidents, confidentialité, informations personnelles, Traitement automatique du langage naturel, transformers, Grand modèle de langage. |
Sujets: | Mathématiques et leurs applications |
Code ID : | 9845 |
Déposé par : | Chaima Elhif |
Déposé le : | 30 oct. 2023 14:53 |
Dernière modification: | 30 oct. 2023 14:54 |