Qu'est-ce que AfterQuery ?
AfterQuery est un laboratoire de recherche appliquée qui transforme la façon dont les modèles d’intelligence artificielle apprennent. Plutôt que de simplement leur donner plus de données, AfterQuery capture la manière dont les experts humains pensent : leurs décisions, leurs compromis et leur raisonnement dans des situations réelles. Cette approche permet de créer des jeux de données bien plus riches que les simples paires question-réponse.
L’idée centrale ? Les meilleurs modèles ne sont pas ceux qui ont vu le plus de texte, mais ceux qui comprennent comment résoudre des problèmes comme un professionnel expérimenté. AfterQuery travaille directement avec des experts dans des domaines variés pour enregistrer leurs processus mentaux et les transformer en données d’entraînement exploitables par les grands modèles.
Quelles sont les caractéristiques de AfterQuery ?
- Données de fine-tuning supervisé (SFT) : Paires haute qualité de prompts et réponses, enrichies de chaînes de raisonnement détaillées pour guider les modèles dans des tâches complexes.
- Apprentissage par renforcement avec grilles d’évaluation : Prompts conçus par des experts accompagnés de cadres d’évaluation objectifs, transformant le jugement subjectif en signaux de récompense mesurables.
- Environnements d’agents (API / MCP) : Simulations personnalisées intégrant des outils, API et services réels pour entraîner et tester des agents dans des workflows authentiques.
- Trajectoires d’utilisation informatique : Enregistrements d’interactions humaines sur navigateur ou bureau, montrant aux modèles comment utiliser des logiciels du début à la fin.
Quels sont les cas d'utilisation de AfterQuery ?
- Entraîner des agents IA capables de naviguer dans des interfaces logicielles comme un analyste financier ou un ingénieur.
- Améliorer la génération de code avec des exemples où des développeurs expérimentés expliquent leurs choix techniques étape par étape.
- Créer des assistants juridiques ou médicaux qui comprennent non seulement les faits, mais aussi le raisonnement derrière les décisions professionnelles.
- Développer des modèles capables de gérer des tâches multi-étapes dans des environnements professionnels réels (ex. : répondre à un ticket support en accédant à plusieurs systèmes).
- Surmonter les limites des benchmarks traditionnels en utilisant des données reflétant le vrai travail, pas seulement des réponses isolées.
Comment utiliser AfterQuery ?
- Contactez AfterQuery pour discuter de vos besoins spécifiques en matière de données d’entraînement pour modèles fondamentaux.
- Collaborez avec leurs chercheurs pour identifier les points de rupture de vos modèles dans des contextes professionnels réels.
- Intégrez leurs jeux de données structurés (SFT, RLHF, trajectoires) dans vos pipelines d’entraînement existants.
- Utilisez leurs environnements d’agents pour évaluer vos modèles dans des scénarios proches du monde réel.
- Suivez leurs recherches publiées (comme l’amélioration de Terminal-Bench 2.0) pour adopter les meilleures pratiques en matière de données expertes.
