Dans ce septième épisode de Paroles d'IA, Paul Mochkovitch reçoit Maxime Labonne, Head of Post-Training chez Liquid AI, une startup née du MIT qui vient de lever $250M pour redéfinir l’optimisation des modèles d’IA. Dans cet entretien, Maxime partage son parcours, de ses débuts en cybersécurité à ses travaux de pointe sur les LLMs chez Airbus, JP Morgan, et maintenant Liquid AI. Il est aussi l'auteur du très populaire LLM Course sur GitHub, une ressource de référence pour les passionnés d’IA.

Au programme :

• L'optimisation des modèles : Les défis et les étapes du post-training : le fine-tuning supervisé et l'alignement sur les préférences humaines.
• Les LLMs nouvelle génération : Exploration des Liquid Foundation Models de Liquid AI, qui allient performance, efficacité, mémoire et capacités adaptées aux contextes variés, du cloud à l’edge.
• Évolution des workflows de développement : Comment les outils comme Qodo ou Cursor transforment le quotidien des développeurs avec l’intégration d’assistants.
• Capacités émergentes des LLMs : L'impact des contextes longs, des architectures spécialisées et des nouveaux paradigmes d'optimisation sur les performances et usages des modèles.
• Perspectives 2025 pour l'IA : Agents autonomes, modèles hybrides et l’importance croissante de l’efficacité énergétique des modèles.
• L'open-source comme moteur d'innovation : Le rôle crucial des projets collaboratifs et des contributions ouvertes pour accélérer la recherche et démocratiser les avancées en IA.

Timeline :

01:27 - Le parcours de Maxime et ses débuts avec les LLMs

06:53 - Les défis de l’entraînement et de la qualité des données

12:41 - Sa démarche d’éducation et de partage à travers GitHub

31:13 - Introduction à Liquid AI et à ses modèles LFMs

38:07 - Les étapes clés du post-training : fine-tuning supervisé et alignement sur les préférences humaines

45:56 - Feedback utilisateurs et automatisation avec des LLMs juges

54:33 - Les limites des modèles et les innovations possibles

1:09:03 - L'avenir des LLMs : centralisation ou spécialisation ?

1:12:32 - Les bénéfices du partage open-source

À propos :

Molia déploie et gère les systèmes d'IA des ETI et grands groupes français. Nos Forward Deployed Engineers (FDE) s'installent au contact de vos équipes métier : ils conçoivent le système, construisent votre contexte d'entreprise qui en fait un actif durable, et en assurent l'évolution pour maintenir votre système IA à la pointe et indépendant.

Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.