Etudiant : ELMONTASER MOHAMMED

Filière : Master Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. EL FAZAZY KHALID

Annèe : 2024

Résumé : Aujourd’hui, la localisation et l’identification des objets connectés sont essentielles pour les personnes en situation de handicap, notamment pour celles avec des déficiences visuelles ou cognitives, afin de maintenir leur autonomie. Le projet Localisation Dynamique, Sémantique et Intelligente (LODYSEI) répond à ces défis en développant une Description Sémantique de la Position (DSP). Une première étape consiste à tester des modèles d’intelligence artificielle générative tels que BLOOM, GPT4ALL, et Llama, afin de générer des descriptions de localisation à partir des descriptions de scènes en descriptions intuitives et facilement compréhensibles, telles que : « vos clés sont près de la cafetière à gauche du réfrigérateur ». En complément, un aspect crucial du projet LODYSEI consiste à tester différentes méthodes de prompting pour améliorer l’efficacité des modèles de langage dans la génération de DSP. Ces tests visent à identifier les techniques les plus efficaces pour engager les modèles d’IA de manière à produire des résultats pertinents et accessibles pour les utilisateurs finaux.