La recherche d’information couvre de nombreuses applications qui vont de la recherche documentaire à partir de requêtes booléennes à celle de la génération et l’extraction de réponses précises à des questions en langue naturelle. Elle s’applique à des textes, des images ou de l’audio et peut-être interactive, sous forme de dialogues avec un agent conversationnel. Cet article s’intéresse au croisement de la recherche d’information avec l’IA générative, ce que l’on nomme génération augmentée (de réponses) par la recherche d’information (RAG). Le RAG permet d’assister la génération de réponses à partir d’un grand modèle de langue et de sources d’informations qui peuvent être privées. Les grands modèles de langue et les architectures RAG sont présentées (RAG agentique, GraphRAG...), tout comme les nombreuses stratégies pouvant être suivies. Ce couplage entre apprentissage machine neuronal, traitement automatique des langues et recherche d’information traditionnelle nécessite de repenser les processus de recherche, d’indexation et de stockage des données au moyen d’entrepôts de données, d’APIs et d’environnements logiciels ad-hoc. Même si elles demeurent perfectibles dans certaines situations et si leur déploiement est rarement aisé, ces solutions sont désormais matures. Elles sont discutées sous un angle scientifique et technologique.
La chronopotentiométrie est une mesure de potentiel, en fonction du temps, le signal d’excitation étant constant ou variable dans le temps, mais non nul et le transfert de matière étant assuré par diffusion. L’article présente la théorie et les différentes applications de la chronoampérométrie : - à courant imposé monotone, elle est largement utilisée à des fins de caractérisation d’électrode et d’étude des mécanismes réactionnels - à courant cyclique ou alternatif, à l’étude de systèmes complexes - avec des trains d’impulsions, à la détermination des propriétés thermodynamiques et des coefficients d’interdiffusion d’alliages.
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