Briefing GenAI & GraphRAG

Le rêve de chaque professionnel des données est de pouvoir interroger significativement ses données. À mesure que les volumes de données augmentent, la demande d'outils intuitifs et efficaces pour stocker, interpréter et interagir avec des ensembles de données complexes est plus forte que jamais. Découvrez GraphRAG (Retrieval Augmented Generation basée sur les graphes), une approche révolutionnaire qui allie la puissance des graphes de connaissances aux capacités de l'IA générative, redéfinissant ainsi la manière dont nous gérons nos données.

Après l’accueil café, nous explorerons les principes fondamentaux de GraphRAG, y compris son architecture et ses applications dans le monde réel. Nous montrerons comment GraphRAG transforme l'interaction avec les données, améliorant à la fois l'efficacité et la précision de l'analyse des données tout en démocratisant l'accès à des informations avancées. Nous aurons par ailleurs le plaisir d'accueillir Mariam Barry, Head of Research - IT Group chez BNP Paribas, qui co-présentera avec Pierre Halftermeyer sur l'efficacité des graphes pour minimiser les hallucinations dans les RAG pilotés par LLM pour les données financières.

Rejoignez-nous et découvrez l'avenir des données, des graphes et de l’IA.

PROGRAMME

08:30 - Accueil & Café

09:00 - GenAI & GraphRAG avec Neo4j - Nicolas Rouyer, Solutions Engineer Southern Europe Team Lead, Neo4j

09:30 - GraphRAG : L’efficacité des graphes au service du RAG pour des IA génératives plus fiables - Mariam Barry, Head of Research - IT Group - AI & IT Innovation, BNP Paribas & Pierre Halftermeyer, Ingénieur Avant-vente Senior, Neo4j

Présenté à Abu Dhabi au sein de la conférence COLING 2025, GraphRAG: Leveraging Graph-Based Efficiency to Minimize Hallucinations in LLM-Driven RAG for Finance Data explore comment l’intégration des graphes dans le Retrieval-Augmented Generation (RAG) améliore l’efficacité, réduit les hallucinations et optimise l’explicabilité, notamment pour les documents financiers et réglementaires.
Dans cette session, Mariam Barry (BNP Paribas ITG AI & IT Innovation) et Pierre Halftermeyer (Neo4j) partageront des résultats concrets issus de benchmarks financiers, illustrant une réduction importante de la consommation de tokens et une meilleure précision du RAG. Découvrez comment les graphes transforment l’IA générative.

10:00 - Démonstration - Pierre Halftermeyer, Ingénieur Avant-vente Senior, Neo4j