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L’Ingénierie des Exigences (IE) nécessite de comprendre des énoncés complexes et de les reformuler en exigences claires, réalisables et vérifiables.
Les modèles d’Intelligence Artificielle générative, (LLM – Large Language Model), à condition de maîtriser leurs limites et de conserver une validation humaine systématique, offrent une aide opérationnelle pour :
- analyser, reformuler et prioriser des exigences selon des critères définis
- classifier les exigences (type, catégorie, méthode de vérification, …)
- identifier des ambiguïtés, incohérences, lacunes, redondances et hypothèses implicites
- générer des artefacts liés à l’IE : glossaires, user stories, critères d’acceptance, cas de test, diagrammes
- établir la traçabilité entre des jeux d’exigences
Cette formation donnera également l’occasion de considérer les risques liés à l’usage de l’IA : hallucinations, confidentialité, biais, sur-confiance, opacité, conformité et impact environnemental.
A l’issue de la formation, les stagiaires sont en mesure de :
- Comprendre les bases de l’Intelligence Artificielle (Machine Learning, Deep Learning, NLP, Vision, …).
- Comprendre les concepts des LLM : prédiction probabiliste , hallucinations, variabilité, température, embeddings, fenêtre de contexte.
- Rédiger des prompts efficaces en distinguant les notions de contexte système, de contexte utilisateur, les structures des prompt et les techniques.
- Utiliser les LLM pour les activités d’IE (Elucidation, Evaluation, Documentation, Evaluation, Validation, Traçabilité)
- Passer l’examen de micro-certification IREB-AI4RE (Artificial Intelligence for Requirements Engineering)
