ARTEMIS-DA : Un Moteur Avancé de Raisonnement et de Transformation pour la Synthèse en Plusieurs Étapes d'Insights en Analyse de Données

Ce document présente le moteur avancé de raisonnement et de transformation pour la synthèse d'insights en plusieurs étapes dans l'analyse de données (ARTEMIS-DA), un cadre novateur conçu pour améliorer les grands modèles linguistiques (LLMs) afin de résoudre des tâches d'analyse de données complexes et en plusieurs étapes. ARTEMIS-DA intègre trois composants principaux : le Planificateur, qui décompose les requêtes complexes des utilisateurs en instructions structurées et séquentielles englobant le prétraitement des données, la transformation, la modélisation prédictive et la visualisation ; le Codeur, qui génère et exécute dynamiquement du code Python pour mettre en œuvre ces instructions ; et le Graphiqueur, qui interprète les visualisations générées pour en tirer des insights opérationnels. En orchestrant la collaboration entre ces composants, ARTEMIS-DA gère efficacement des flux de travail analytiques sophistiqués impliquant un raisonnement avancé, des transformations en plusieurs étapes et une synthèse à travers diverses modalités de données. Le cadre atteint des performances de pointe (SOTA) sur des benchmarks tels que WikiTableQuestions et TabFact, démontrant sa capacité à aborder des tâches analytiques complexes avec précision et adaptabilité. En combinant les capacités de raisonnement des LLMs avec la génération automatisée et l'exécution de code ainsi que l'analyse visuelle, ARTEMIS-DA offre une solution robuste et évolutrice pour la synthèse d'insights en plusieurs étapes, répondant à une large gamme de défis dans l'analyse de données.