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Exemples d'API OpenAI

Voici des exemples concrets pour les cas d'utilisation courants de l'API OpenAI :

IA Conversationnelle Basée sur le Chat​

  • Génération de Texte (Chatbots Génériques) : Un chatbot de support client qui répond aux questions fréquentes, rédige des réponses par e-mail ou guide les utilisateurs à travers des étapes de dépannage.
    • Exemple : Utilisateur : "Comment réinitialiser mon mot de passe ?" Bot : "Pour réinitialiser votre mot de passe, veuillez vous rendre sur la page de connexion et cliquer sur 'Mot de passe oublié'. Vous recevrez ensuite un e-mail avec des instructions."
  • Interactions Multimodales (Vision) : Une application qui prend une image d'un plat et décrit ses ingrédients, estime les calories ou suggère des recettes basées sur celle-ci.
    • Exemple : L'utilisateur télécharge une image d'une assiette de pâtes. L'application répond : "Cela semble être une Spaghetti Carbonara avec de la pancetta, des œufs et du fromage Parmesan. Environ 600 calories par portion."
  • Interactions Multimodales (Audio) : Un assistant vocal qui transcrit une requête parlée et génère ensuite une réponse audio en langage naturel.
    • Exemple : L'utilisateur parle : "Quel temps fait-il à New York aujourd'hui ?" L'application répond avec une voix synthétisée : "Le temps à New York est ensoleillé avec une température maximale de 24 degrés Celsius."
  • Utilisation d'Outils (Appel de Fonction) : Un assistant IA dans une application de voyage qui peut réserver des vols ou vérifier la disponibilité des hôtels en appelant des fonctions API internes.
    • Exemple : Utilisateur : "Trouvez-moi un vol de Londres à Paris mardi prochain." IA : (appelle l'outil book_flight avec les paramètres spécifiés) "D'accord, j'ai trouvé plusieurs vols. Préférez-vous le matin ou l'après-midi ?"
  • Génération de Sortie Structurée : Un système qui extrait des entités (par exemple, nom de produit, prix, quantité) des avis clients non structurés et les produit sous forme d'objet JSON pour le stockage en base de données.
    • Exemple : Texte d'entrée : "Je viens d'acheter le nouvel iPhone 15 Pro pour 999 $, arrivé rapidement !" Sortie JSON : {"produit": "iPhone 15 Pro", "prix": 999, "statut_livraison": "rapidement"}
  • Réponses en Temps Réel et en Streaming : Une interface de chat en direct où la réponse de l'IA apparaît caractère par caractère, imitant la frappe humaine, au lieu d'attendre que la réponse complète se charge.

Génération d'Embeddings​

  • Recherche Sémantique : Une base de connaissances où les utilisateurs peuvent rechercher des documents à l'aide de requêtes en langage naturel, et le système récupère les résultats en fonction du sens de la requête, et non pas seulement des correspondances de mots-clés.
    • Exemple : L'utilisateur recherche "Comment réparer un robinet qui fuit." Le système récupère des articles sur les "réparations de plomberie", les "arrêts de goutte" ou le "remplacement de joint d'eau", même si ces mots exacts ne sont pas dans la requête.
  • Systèmes de Recommandation : Un site de commerce électronique recommandant des produits similaires à un utilisateur en fonction de son historique de navigation ou des articles achetés.
    • Exemple : L'utilisateur consulte une marque spécifique de chaussures de course. Le système recommande d'autres chaussures de course avec des caractéristiques, des matériaux ou des utilisations ciblées similaires (par exemple, course sur sentier, marathon).

Gestion de Fichiers​

  • Jeux de Données de Fine-tuning : Téléchargement d'un jeu de données de dialogues de service client spécifiques à l'entreprise pour affiner un modèle afin de mieux gérer le jargon propre à l'industrie ou les problèmes clients courants.
  • Traitement de Documents Longs : Téléchargement d'un long document PDF (par exemple, un contrat juridique ou un document de recherche) à traiter ou résumer par le modèle sans dépasser les limites de la fenêtre de contexte en une seule invite.

Génération et Manipulation d'Images​

  • Création de Contenu : Une équipe marketing générant des visuels de produits ou des bannières publicitaires uniques à partir de descriptions textuelles.
    • Exemple : Invite : "Un design minimaliste d'une tasse de café avec de la vapeur, sur une table en bois, lumière douce du matin."
  • Art et Design : Les artistes utilisant l'IA pour créer des concepts initiaux, générer des variations de leurs croquis ou explorer différents styles.

Traitement Audio​

  • Services de Transcription : Conversion automatique des enregistrements de réunions, de conférences ou de messages vocaux en texte écrit.
  • Interface Vocale pour les Applications : Permettre une interaction mains libres avec une application, où les utilisateurs peuvent dicter des commandes au lieu de les taper.
  • Narration/Podcasting : Génération de voix-off à sonorité naturelle pour des vidéos, des livres audio ou des podcasts à partir d'un script.

Modération de Contenu​

  • Sécurité de la Communauté : Signalement ou suppression automatique de contenu généré par les utilisateurs (par exemple, commentaires, publications de forum, messages de chat) qui contient des discours de haine, du harcèlement ou de la violence graphique.
  • Application des Politiques : S'assurer que le contenu généré par l'IA respecte les directives éthiques ou les politiques de l'entreprise avant d'être affiché aux utilisateurs.

Gestion de Modèles​

  • Développement d'Applications : Un développeur interrogeant l'API pour voir quels modèles sont actuellement disponibles et quelles sont leurs capacités (par exemple, taille de la fenêtre de contexte, modalités prises en charge) avant d'en sélectionner un pour son application.
  • Optimisation des Coûts : Vérification régulière de la disponibilité des modèles et des niveaux de prix pour s'assurer que l'application utilise le modèle le plus rentable pour une tâche donnée.

Fine-tuning de Modèles​

  • Modèles de Langage Personnalisés : Entraîner un LLM à usage général sur un guide de style ou une voix de marque spécifique pour s'assurer que tout le contenu généré s'aligne sur l'identité de l'entreprise.
  • Expertise Spécifique à un Domaine : Améliorer les performances d'un modèle sur les diagnostics médicaux ou l'analyse de documents juridiques en l'affinant sur des jeux de données spécialisés pertinents.

Gestion du Stockage Vectoriel​

  • Génération Augmentée par Récupération (RAG) : Un chatbot pour une entreprise qui répond aux questions basées sur des documents internes de l'entreprise (par exemple, politiques RH, spécifications de projet). Le système récupère des extraits de documents pertinents d'un stockage vectoriel et les transmet au LLM comme contexte.
  • Construction de Graphes de Connaissances : Stockage et gestion des embeddings d'entités et de relations pour construire et interroger un graphe de connaissances pour une récupération d'informations complexe.

Traitement par Lots​

  • Synthèse de Contenu à Grande Échelle : Résumer des centaines d'articles de presse ou de rapports pendant la nuit pour préparer un résumé quotidien.
  • Étiquetage de Données en Vrac : Catégoriser et étiqueter automatiquement un grand corpus de documents texte ou d'images pour faciliter la recherche et l'organisation.
  • Génération de Contenu Hors Ligne : Générer du contenu marketing ou des descriptions de produits pour un catalogue de commerce électronique entier pendant les heures creuses pour gérer les coûts de l'API et les limites de débit.

Récupération et Gestion des Complétions Stockées​

  • Audit et Conformité : Examen des interactions passées de l'IA avec les clients pour le contrôle qualité, la conformité réglementaire ou la résolution des litiges.
  • Analyse des Performances : Analyse des complétions stockées pour évaluer les performances du modèle, identifier les domaines à améliorer ou suivre les habitudes d'utilisation.
  • Historique Utilisateur et Personnalisation : Chargement de l'historique de chat passé d'un utilisateur pour continuer une conversation ou personnaliser les interactions futures.