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SRDT

Améliorer les services de renseignements en droit du travail en s'appuyant sur l'IA

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SRDT
-
Qualité des réponses
-
Gain de temps

Lancement d'une première vague de tests

  • Recrutement de 7 agents beta-testeurs qui vont commencer à tester le MVP

  • Développements en cours pour améliorer le RAG, notamment la fonction Research et les bases de données

  • Arrivée de Rémi Mélisson en tant que Data Scientist

Mieux diriger les usagers qui appellent les SRDT

  • Ajout d'un filtre au niveau du SVI. Après 6 semaines de tests, 17 % des appels reçus ont été redirigés vers d’autres services ou opérateurs. La majorité d’entre eux portaient sur la prise en charge des arrêts maladie, les Prud’hommes, et les accords d’entreprise

  • Nouveaux tests à venir

Nos besoins immédiats

Besoins fonctionnels

  • besoin numéro 1
  • besoin numéro 2

Besoins techniques

  • besoin numéro 1
  • besoin numéro 2

Nos prochaines échéances

  • Prochain comité d'investissement : mi-septembre 2025
22/05/2025 - julesdelmas
SRDT
à définir
Précision du modèle LLM en production
5
Nombre d'agents beta testeurs recrutés
autour de 70 % selon les modèles
Précision du modèle LLM en test

Développement

  • construction d'une base de données externes (base vectorielle) constituée du code du travail et des fiches pratiques (service-public, cdtn, ministère du travail, ...) hébergé chez Albert

  • benchmark de 3 modèles de génération de langage : chatgpt, mistral et Albert (LLaMa)

Préparation des expérimentations

  • recrutement de 5 à 10 agents beta-testeurs pour un démarrage de l'expérimentation à début janvier 2025

  • construction d'un parcours cible utilisateur, prenant en compte les points de contact multi-canal (mail / téléphone / rdv physique

Nos besoins immédiats

  • recrutement d'agents beta testeurs

  • recrutement d'usager pour un enquête UX quali ou quanti (à définir)

Nos prochaines échéances

  • mise en production de l'API (MVP) début janvier

  • mise en production de l'interface (MVP) fin janvier

  • rercrutement d'usager pour un enquête UX quali ou quanti (à définir)

12/12/2024 - rprebot
SRDT
5
Nombre de sources de données intégrées dans la base de connaissance externe
[30-50] %
Taux de bonnes réponses générées par le modèle via chatgpt

Développement

  • construction d'une base de données externes (base vectorielle) constituée du code du travail et des fiches pratiques (service-public, cdtn, ministère du travail, ...) hébergé chez Albert

  • benchmark de 3 modèles de génération de langage : chatgpt, mistral et Albert (LLaMa)

Préparation des expérimentations

  • recrutement de 5 à 10 agents beta-testeurs pour un démarrage de l'expérimentation à début janvier 2025

  • construction d'un parcours cible utilisateur, prenant en compte les points de contact multi-canal (mail / téléphone / rdv physique

Nos besoins immédiats

Avec ALbert

  • besoin d'intégrer la communauté Albert sur le mattermost de la Dinum

Nos prochaines échéances

  • Livraison d'une interface V0 (MVP) courant décembre

  • Définition d'un "parcours utilisateur" proposant des améliorations sur le "parcours utilisateur" des agents beta-testeurs

  • Officialisation des agents beta-testeurs courant décembre

21/11/2024 - rprebot