Lexique IA
Les 45 définitions incontournables de l'Intelligence Artificielle

Algorithme I AI Act I ANI / AGI / ASI I Biais I Chatbot I ChatGPT I Consanguinité numérique I Cybernétique I Deepfake I Deep Blue I Deep Learning I ELIZA I Embeddings I Fake news / Infox I Fine-tuning I GPT I GIGO I Hallucination I Hivers de l'IA I IA / IAG I Instructions Personnalisées I Instruction tuning I Kurzweil I LLM I Machine Learning I Moore (loi) I NLP I Paradoxe de Moravec I Prompt I QIQO I RAG I Réseaux de neurones I Scraping I Shadow AI I SLM I Token I Température I Transformer I Turing I Vallée de l'étrange I Watermarking

Comment a-t-on pu laisser filer l'OVNI (Outil Virtuel Non Intelligent) de l'intelligence artificielle sans même lever les yeux au ciel ? Ce phénomène nous bombarde de termes plus cryptiques les uns que les autres. D’un côté, des "réseaux de neurones" qui n’ont rien à voir avec une thérapie de groupe, et de l’autre, des "algorithmes génératifs" qui ne se prennent même pas pour des poètes, mais qui créent pourtant à tout-va. Quant aux "Tokens", non, ce ne sont pas des volumes inédits de Tolkien égarés dans une librairie ésotérique.

Pour éviter de vous faire aspirer par ce trou noir linguistique, le Centaure du Marketing et de l'IA a sorti Le Petit Larousse du Futur. Un décodeur indispensable pour comprendre ce charabia techno sans vous arracher les cheveux. Vous êtes prêt à plonger dans ce lexique intergalactique et à comprendre enfin ce que vos collègues tech racontent ? En avant, on décolle !

Algorithme

Un algorithme, c’est la recette de cuisine numérique, version 3 étoiles : une série d’instructions ultra-précises pour résoudre un problème ou accomplir une tâche sans jamais dévier d’un iota. Comme le dit si bien Aurélie Jean dans De l’autre côté de la machine: 'Écrire un algorithme, c’est dessiner un chemin de résolution pour un problème donné, une manière d’accéder rapidement et avec justesse (ou à une erreur près) à la réponse recherchée' (livre 'De l’autre côté de la machine' de Aurélie Jean).

Mais ne vous méprenez pas : "un algorithme ne pense pas." Il calcule, sans la moindre étincelle de conscience ou d’émotion. Un véritable métronome numérique, parfait pour faire ce qu’on lui demande, mais incapable de comprendre ce qu'il fait..

En clair, si l’IA est le chef étoilé qui réinvente les classiques, l’algorithme est la recette qu’il suit, toujours en train d’évoluer pour relever les défis du numérique. Une recette qui s’adapte, se peaufine, mais qui reste une suite d’instructions, pas un éclat de génie.

AI Act : La loi européenne sur l'intelligence artificielle

L'AI Act, c’est un peu comme le code de la route pour les intelligences artificielles : fini le temps où elles pouvaient rouler sans ceinture dans le grand canyon du numérique. Adoptée en mars 2024, cette loi européenne vise à mettre un peu d’ordre dans ce Far West technologique.

L'IA est désormais triée sur le volet : les systèmes à risque "inacceptable" ? Directement interdits, circulez, y’a rien à voir ! Les "hauts risques" ? Encadrés comme une œuvre d’art, pas de liberté pour les algorithmes téméraires. Les "risques modérés" devront faire preuve de transparence – un peu comme si on leur demandait de faire leur mea culpa en public. Quant aux "risques minimaux", ils continuent leur petite route sous les régulations habituelles, peinards.

L’Europe a parlé : l’IA sera (un minimum) éthique, sécurisée, et surtout, sous contrôle. À moins, bien sûr, que vous ne préfériez jouer avec le feu et en goûter les conséquences…

Pour approfondir ce sujet >>> AI Act : La loi européenne sur l'intelligence artificielle

ANI (Intelligence Artificielle Étroite)

L'ANI, ou Intelligence Artificielle Étroite, c’est l’IA d’aujourd’hui, l’experte en multitâche… mais à une seule tâche à la fois. Ces systèmes sont conçus pour accomplir une fonction spécifique avec une efficacité redoutable. Pensez à ChatGPT, Midjourney ou à l’algorithme de Netflix : tous sont des ANI. Ils génèrent du texte, créent des images, ou vous suggèrent quoi regarder ce soir, mais ne vous y trompez pas – ils n’ont aucune conscience de ce qu’ils font.

Même si certaines IA génératives actuelles comme ChatGPT peuvent sembler "penser" ou "comprendre", elles ne font que suivre des modèles statistiques complexes pour produire des résultats. Elles excellent dans leur domaine, mais sont incapables de transférer cette "intelligence" à d’autres tâches non prévues dans leur programmation. En d'autres termes, l'ANI, c’est l'IA surdouée, mais avec un champ d'action limité.

définition AGI (Intelligence Général Artificielle)

AGI (Intelligence Générale Artificielle)

L’AGI, ou Intelligence Générale Artificielle, c’est la superstar théorique de l’IA, celle qui fait rêver les futurologues et suer d’angoisse les sceptiques. Contrairement à l’ANI, l’AGI pourrait (si elle existait) accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un être humain est capable de réaliser. Elle ne se contenterait pas d’être experte en une seule chose, mais pourrait apprendre, raisonner, comprendre et appliquer ses connaissances à une multitude de domaines, tout comme nous.

Mais voilà, l’AGI reste à ce jour purement de la science-fiction. Elle n’existe pas encore (et certains pensent même qu’elle n’existera jamais). Actuellement, aucune IA ne possède la capacité de généraliser ses compétences au-delà d’un domaine spécifique. Donc, pour le moment, l'AGI est un mythe technologique, un rêve futuriste qui nous rappelle que, parfois, la réalité ne rattrape pas la fiction aussi vite qu’on le pense.

ASI (Super Intelligence Artificielle)

L'ASI, ou Super Intelligence Artificielle, est l’idée d’une IA qui surpasserait l'intelligence humaine dans tous les domaines. Elle résoudrait des problèmes complexes, montrerait une créativité et une intuition bien au-delà de nos capacités. Pensez à l’AGI, mais dopée à l’extrême, évoluant sans cesse à un rythme vertigineux.

Cette intelligence irait au-delà de la simple imitation humaine. Elle serait capable de s’améliorer toute seule, d’évoluer de manière autonome, et d’augmenter ses capacités sans limite. Pour l’instant, l’ASI reste un concept théorique, un horizon lointain qui intrigue autant qu’il inquiète. Elle soulève des questions éthiques et existentielles majeures : que se passe-t-il si une machine peut penser mieux que nous ?

Pour certains, l’ASI représente une utopie, pour d’autres, une menace. Mais ce qui est certain, c’est qu’elle nous pousse à repenser notre vision de l’intelligence et notre rôle dans le monde de demain.

Pour approfondir : 'Quels sont les différents types d'IA ?'.

Biais de l'Intelligence Artificielle

Les biais de l’IA, c’est quand vos algorithmes commencent à jouer aux miroirs déformants. Ils absorbent les préjugés et les inexactitudes présents dans les données d’entraînement et les reproduisent, voire les amplifient. Résultat ? Une réalité algorithmique parfois aussi tordue qu’un roman de fiction.

Prenons l’exemple d’une IA de recrutement qui privilégie les hommes pour les postes techniques parce que, historiquement, c’est ce qu’elle a appris. L’IA ne fait que reproduire le passé, sans remettre en question le présent. Un biais est né, prêt à influencer des décisions avec des conséquences bien réelles.

Pour creuser plus en profondeur, découvrez nos articles "Les Biais de l'IA" et "Biais de ChatGPT à la lumière de Don Quichotte…" sur le blog Tsunami IA. Parce que parfois, il faut une touche de littérature pour mieux saisir les dérives des algorithmes.

Chatbot

Le chatbot, c’est ce barman digital aux allures de Chat Botté — rusé, serviable, et toujours prêt à vous dégainer la bonne réponse. Comme le personnage de conte, il manie l’art de la ruse algorithmique pour vous simplifier la vie : une question posée, une solution livrée, avec une efficacité qui ferait pâlir d’envie plus d’un assistant humain.

Mais ne vous y trompez pas, ce chatbot n’a ni conscience ni émotions. Sa conversation fluide est le fruit d’une programmation précise, pas d’une véritable intelligence. Il répond, suggère, oriente, mais il ne capte ni sous-texte ni nuances émotionnelles.

Comme le dit Petter Bae Brandtzaeg : "Les chatbots sont importants parce qu'on ne se sent pas idiot en posant des questions importantes." Ils offrent des réponses sans juger, guidés par des algorithmes bien ficelés. Leur ruse n’est qu’une suite de zéros et de uns, un programme conçu pour simuler l’intelligence.

Ce compagnon numérique reste "botté" par ses créateurs humains. Chaque interaction est une danse entre la fantaisie des contes et la dure réalité de l’intelligence artificielle. Un serviteur utile, oui, mais toujours une créature de code, masquée en ami numérique.

Pour approfondir : La méthode centaure pour améliorer la relation client avec les IA.

ChatGPT

ChatGPT n'est pas un simple chatbot, c’est un véritable game changer. Issu des laboratoires d'OpenAI, ce prodige dépasse largement la conversation basique. "ChatGPT" combine "chat" pour la discussion, et "GPT" pour "Generative Pre-trained Transformer". Ce n’est pas une simple calculatrice de mots, mais une Formule 1 des linguistes, propulsée par un moteur de Machine Learning alimenté par un corpus titanesque de données.

ChatGPT digère le contenu du web, des publications scientifiques aux tweets anodins, pour produire des réponses d’une précision impressionnante… mais parfois aussi complètement à côté de la plaque. Ces "hallucinations textuelles" rappellent que, malgré sa puissance, ChatGPT reste tributaire des données humaines, avec leurs biais et leurs imperfections.

Pourtant, malgré ces failles, ChatGPT redéfinit le terrain de jeu de l’IA. Il n’est pas juste une évolution, c’est une révolution qui montre jusqu’où l’intelligence artificielle peut nous emmener aujourd’hui. Une star incontournable, façonnée par les millions d'interactions humaines qui la nourrissent chaque jour.

Pour approfondir : ChatGPT, c'est comme Meta... beaucoup de buzz pour finir en pssschit !

Lien vers l'article : mIAm, mIAm… Quand les IA se nourrissent d’elles-mêmes ou la consanguinité numérique

Consanguinité numérique ou «Habsburg AI»

La consanguinité numérique, c'est un peu comme si nos IA jouaient au téléphone arabe entre elles, sauf qu'au lieu de chuchoter des messages, elles se refilent des données générées par d'autres IA. Au final, la phrase de départ se transforme en un charabia incompréhensible.

Dans le monde de l'IA, cela se produit lorsque les modèles d'intelligence artificielle s'entraînent sur des données produites par d'autres IA, plutôt que sur du contenu original créé par des humains. Résultat ? Une baisse progressive de la qualité, de l'efficacité et de la fiabilité des IA.

En clair, la consanguinité numérique menace de transformer nos IA en machines à reproduire les mêmes erreurs en boucle, sans innovation ni amélioration. Pour éviter que nos intelligences artificielles ne tournent en rond dans un écho numérique sans fin, il est essentiel de les nourrir avec des données fraîches, diversifiées et issues de l'intelligence humaine. Après tout, même la meilleure des machines a besoin d'une étincelle humaine pour briller.

Pour en savoir plus, consultez l'article "mIAm, mIAm… Quand les IA se nourrissent d’elles-mêmes ou la consanguinité numérique".

Cybernétique

La cybernétique, ce terme qui évoque la science-fiction, est en réalité une discipline bien réelle, fondée par Norbert Wiener dans les années 1940. Elle explore comment les êtres vivants et les machines se régulent et communiquent, en traçant des parallèles fascinants entre les deux.

Dans le monde de l'IA, la cybernétique a été essentielle pour développer des modèles de pensée et d'apprentissage automatique. L’idée clé ? La boucle de rétroaction, où les systèmes s’ajustent en permanence, comme un thermostat qui régule la température. C’est cette base qui permet à l’intelligence artificielle d’être réactive et adaptative.

Aujourd'hui, la cybernétique continue d’inspirer des avancées dans l’autonomie des systèmes et l'interaction homme-machine. Elle reste fidèle à la vision de Wiener : une collaboration fluide entre l’homme et la machine, chacun apprenant de l'autre.

La prochaine fois que votre maison connectée exécute vos commandes, rappelez-vous qu’un petit morceau de cybernétique veille en coulisses, transformant vos souhaits en actions avec une précision réglée comme du papier à musique.

Deepfake

Vous avez sûrement vu la vidéo intitulée "Obama trompe le monde." Évidemment, ce deepfake est devenu un véritable fléau. Grâce aux IA, il est aujourd’hui un jeu d’enfant de générer des vidéos et des enregistrements audio d’un réalisme troublant, brouillant ainsi la frontière entre le vrai et le faux. Vous pourriez me faire dire n’importe quoi, m’afficher en Brad Pitt au bras d’Amélie Poulain, ou me montrer avec une breloque dorée aux JO de Paris.

Quand il s’agit de divertir ou d’illustrer un propos, ces deepfakes peuvent amuser la galerie humaine. Mais lorsqu’ils sont utilisés pour manipuler l’opinion ou discréditer quelqu’un, ils deviennent carrément dangereux.

Ces illusions numériques se sont infiltrées partout : des mèmes innocents aux manipulations politiques sordides, en passant par la diffusion massive de fake news.

Les deepfakes sont si bien réalisés qu’ils dupent aussi bien les humains que les systèmes de détection .

Le deepfake est désormais le symbole des dérives de l’IA, soulevant des questions vitales sur l’éthique et la vérité.

accès à l'article : Kasparov, échecs et IA

Deep Blue

Deep Blue, le superordinateur d’IBM, a bouleversé le monde des échecs en 1997 en battant Garry Kasparov, alors champion du monde. Ce match historique a prouvé qu’une machine pouvait surclasser un humain dans l’un des jeux les plus stratégiques et intellectuels jamais créés.

Deep Blue n’était pas une IA moderne capable d'apprentissage automatique ou d’adaptation. C’était une brute de calcul, capable d’analyser 200 millions de positions d’échiquier par seconde. Pilotée par des algorithmes sophistiqués et une base de données colossale de parties d’échecs, cette machine a montré que la force brute, combinée à une programmation minutieuse, pouvait triompher là où l’intuition humaine échouait.

Ce duel a marqué l’histoire des échecs et a inauguré une nouvelle ère où l’homme et la machine ont commencé à collaborer d’une manière inédite. Après sa défaite, Kasparov a compris que l’alliance de l’intelligence humaine et de la puissance de calcul des machines pouvait repousser les frontières de la stratégie. Il a ainsi contribué à populariser le concept du "centaure IA" – une collaboration étroite entre l’humain et la machine, où chaque partie compense les faiblesses de l’autre.

Deep Blue a redéfini les règles du jeu d’échecs, tout en inaugurant une ère où l’interaction entre l’homme et la machine est devenue une clé pour l’avenir de nombreuses disciplines. Le premier centaure IA était né, symbolisant l’union prometteuse entre la créativité humaine et la puissance de l’IA.

Deep Learning

Le Deep Learning, c’est l'IA qui joue sans filet, avec la virtuosité d’un saxophoniste en plein solo. Ici, chaque couche de neurones artificiels ajoute sa touche, créant une mélodie complexe pour résoudre des problèmes profonds.

Définition simple

Le Deep Learning, c’est l’extension rebelle du Machine Learning. Là où le Machine Learning suit encore des règles, le Deep Learning improvise et trouve ses propres solutions, avec des solos inattendus mais toujours justes.

Fonctionnement

Chaque couche de neurones affine l'information reçue, comme un trompettiste qui répond au solo du batteur. Les erreurs sont corrigées en cours de route, et la machine devient de plus en plus experte, qu’il s’agisse de reconnaître une image ou de traduire un texte.

Applications

Le Deep Learning, c’est le multi-instrumentiste de l’IA. Derrière les voitures autonomes, les systèmes de défense, et les diagnostics médicaux. Il excelle en :

Vision par ordinateur
Reconnaissance vocale
Traitement du langage naturel (NLP)
Moteurs de recommandation

Deep Learning vs Machine Learning

Si le Machine Learning est un pianiste avec une partition, le Deep Learning est le prodige qui improvise et avale des montagnes de données pour en ressortir des solutions peaufinées.

Le Deep Learning, c’est l’IA qui improvise avec brio, apprenant de ses erreurs et repoussant les limites à chaque nouvelle "note". C’est l’art de l’improvisation technologique.

ELIZA

ELIZA, l’aïeule de ChatGPT, est née en 1966 au MIT sous les doigts de Joseph Weizenbaum. Ce chatbot, qui jouait les psys, vous renvoyait vos propres mots comme un miroir bien poli. Parlez de votre "mère", et hop, ELIZA vous relançait sur la famille, vous laissant croire à une séance de thérapie bien rodée.

Le twist ? ELIZA n’avait pas la moindre idée de ce que vous ressentiez. Elle se contentait de jongler avec des mots-clés pour vous donner l’impression d’une conversation profonde. Weizenbaum, son créateur, a rapidement tiré la sonnette d’alarme : ELIZA était une imitatrice hors pair, mais sans une once de compréhension réelle.

Pourtant, malgré ses limites, ELIZA a laissé une empreinte indélébile dans l’histoire de l’IA. Elle a prouvé qu’une machine pouvait jouer au psy sans jamais vraiment écouter. Ce jalon technologique a ouvert la voie à toute une génération de chatbots, tout en nous rappelant que fluidité de conversation ne rime pas forcément avec intelligence. Bref, ELIZA a mis le pied à l’étrier de l’IA, et quel pied !

Embeddings en IA

Dans l'univers du langage, chaque mot ou fragment de mot, appelé "token", est comme une étoile. Les embeddings en IA cartographient ce ciel linguistique, révélant les connexions cachées entre ces astres verbaux.

Définition

Les embeddings sont des vecteurs qui capturent l'essence d'un token – mot, partie de mot, ou ponctuation. Chaque dimension de ce vecteur met en lumière un aspect du sens, regroupant les mots similaires et séparant ceux qui divergent en fonction de leur contexte.

Fonctionnement

Les mots ne sont jamais seuls. Modèles comme Word2Vec ou GloVe analysent de vastes corpus de texte, apprenant les schémas de co-occurrence. Les mots utilisés dans des contextes similaires se rapprochent dans l'espace des embeddings, formant un quartier sémantique bien défini.

Applications

Les embeddings sont des outils polyvalents pour l'IA, utilisés dans la traduction, la reconnaissance vocale, et la recherche sémantique. Ils aident les machines à comprendre les nuances du langage, rendant l'IA plus "intelligente".

Les embeddings transforment des tokens en vecteurs denses, ouvrant une fenêtre sur la complexité du langage. Ils sont essentiels à de nombreuses applications en IA, guidant les machines à travers le labyrinthe linguistique.

Lien vers l'article : Fake news, infox, désinformation : comment les IA gangrènent la vérité

Fake news ou Infox

Les fake news, c'est un peu comme ces rumeurs de lycée qui se propagent plus vite qu'un texto maladroit envoyé à la mauvaise personne. Ce sont des informations fallacieuses ou délibérément trompeuses qui se répandent à la vitesse de la fibre optique, semant le doute et la confusion sur leur passage.

Comme le disait (peut-être) Winston Churchill : "Un mensonge fait le tour de la moitié du monde avant que la vérité n'ait eu le temps d'enfiler son pantalon." Dans notre ère numérique, ce tour du monde se fait en un clic, amplifié par les algorithmes et les partages frénétiques sur les réseaux sociaux.

Mais attention, les fake news ne sont pas de simples potins sans conséquences. Elles peuvent influencer des élections, ternir des réputations ou encore attiser des tensions sociales. Elles sont le miroir déformant de nos biais et de nos peurs, exploités par ceux qui savent tirer les ficelles de l'information manipulée.

En clair, si l'information est une boussole qui nous guide dans le monde complexe d'aujourd'hui, les fake news sont l'aimant qui fausse notre direction. Il est donc crucial de développer notre esprit critique, de vérifier nos sources et de ne pas se laisser berner par le scintillement trompeur de l'infox.

Pour approfondir : Article 'Fake news, infox, désinformation : comment les IA gangrènent la vérité'.

Fine-tuning (réglage fin)

Le fine-tuning, c’est l’arme secrète de l’IA pour rendre un modèle pré-entraîné encore plus redoutable dans une tâche précise. Pensez à un modèle d'IA comme un outil polyvalent, déjà formé pour accomplir de nombreuses missions. Le fine-tuning, c’est l'étape où ce talent brut est affiné pour une mission particulière.

Voici comment ça marche : un modèle d'IA comprend déjà le langage humain grâce à des millions de données. Vous voulez qu’il excelle dans les conversations médicales ? Pas besoin de tout reconstruire. Vous réentraînez ce modèle, mais cette fois, avec un focus laser sur les données médicales. C’est comme prendre un couteau suisse et affûter une lame spécifique pour la rendre chirurgicale.

Le fine-tuning est précieux parce qu’il économise temps et ressources. Plutôt que de tout recommencer, vous partez d’une base solide et la peaufinez. C’est un peu comme avoir un couteau suisse et décider d’aiguiser une lame pour qu’elle coupe encore mieux. Une optimisation stratégique qui fait toute la différence dans l'efficacité de l'IA pour des tâches pointues.

GIGO (Garbage In, Garbage Out)

GIGO, ou "Garbage In, Garbage Out", c’est la règle d’or de l’IA : alimentez une machine avec des données bancales, et elle vous renverra des résultats tout aussi tordus. Si les infos sont biaisées ou le prompt mal posé, attendez-vous à des réponses qui feront grincer des dents.

Explication

Les IA ont beau être puissantes, elles ne peuvent pas transformer du plomb en or. Leur performance dépend de la qualité de ce que vous leur fournissez. L’IA peut amplifier vos capacités, mais elle a besoin d’une base solide : votre expertise, votre expérience, et des données bien pensées. Le fine-tuning, c’est pour ajuster, mais si ce que vous donnez est de mauvaise qualité, l'IA ne pourra pas sauver la situation.

Implications

En marketing et ailleurs, GIGO rappelle que la qualité des données détermine celle des résultats. Il ne s’agit pas juste d’éviter le mauvais, mais d’apporter le meilleur de vous-même : des données précises, une réflexion rigoureuse, et une expertise affûtée. L'IA peut sublimer vos efforts, mais elle doit partir de quelque chose de solide. Soignez vos entrées, et l’IA transformera ça en résultats qui claquent.

Pour approfondir : Avec les IA génératives en marketing, êtes-vous plutôt GIGO ou QIQO ?

GPT (Generative Pre-trained Transformers)

Les GPTs sont la version personnalisable de ChatGPT, l’IA d’OpenAI qui s’adapte à vos besoins comme un caméléon digital. Depuis avril 2024, ils ont remplacé les plugins, permettant à chaque utilisateur de créer son propre assistant IA, taillé sur mesure pour n’importe quelle tâche.

En pratique :
Un marketeur peut paramétrer un GPT pour rédiger du contenu, analyser des retours clients, ou gérer les réseaux sociaux. Un journaliste peut en faire son allié pour trier l’info, rédiger des articles ou mener des interviews. Bref, votre GPT, c’est un copilote qui comprend votre métier et vous fait gagner un temps fou.

À noter :
Même avec toute cette puissance, les GPTs ne sont pas infaillibles. Un œil humain est indispensable pour éviter les erreurs et s’assurer que l’IA reste bien sur les rails.

Les GPTs, c’est l’avenir de l’IA personnalisée. Un assistant virtuel qui fait exactement ce que vous attendez, quand vous le voulez.

Pour plus de détails, consultez la section sur 'Comment créer et paramétrer un GPT sur ChatGPT'.

Hallucination (Intelligence Artificielle)

Les hallucinations d’IA, c’est quand ChatGPT vous raconte des salades avec un aplomb digne d’un vendeur de tapis. Ces erreurs, allant de l’inexactitude mineure à l’invention pure, montrent les limites de l’IA : elle peut sembler brillante, mais elle n’est pas à l’abri d’un bon gros délire.

Exemple :
ChatGPT pourrait vous affirmer que Napoléon est le président de la France ou que les pingouins volent (ah bon ?). Plausible, mais totalement faux – j’ai vérifié avec ChatGPT !

Moralité :
Les hallucinations numériques sont un rappel que l’IA, aussi avancée soit-elle, peut se planter. Gardez un œil critique et fact-checkez la source de la source avant de prendre ses réponses pour argent comptant.

Pour approfondir : Hallucinations de l'IA et de ChatGPT

Hivers de l'IA

Les "hivers de l'IA", c’est un peu comme quand ton RH te convoque pour te dire qu'il est peut-être temps de "réorienter ta carrière". En gros, c’est le moment où l’enthousiasme pour l’IA prend une douche froide. Les projets trop ambitieux échouent, les résultats ne sont pas au rendez-vous, et les investisseurs, lassés, prennent la poudre d’escampette.

L'analogie :
Après un "été" où tout semble possible, tu surfes sur la vague du succès. Puis, l'hiver frappe, et c’est la remise en question, une bonne petite claque pour redescendre sur terre. Pour l’IA, c’est une période où la machine ralentit, les financements se tarissent, et la recherche se met en mode survie.

Historique :
Dans les années 70 et 80, l’IA a connu ses premiers grands entretiens de réorientation. Les recherches ont pris un coup de frein, les financements ont gelé, mais ces hivers ont permis de revenir aux bases, de corriger le tir, et de préparer un retour en force.

Moralité :
Les hivers de l'IA, c’est comme un bon coup de pied aux fesses professionnel : dur à encaisser, mais souvent nécessaire pour prendre du recul, réajuster le cap, et revenir plus fort. Comme toute bonne carrière, l’IA rebondit après chaque creux, prête à prouver qu'elle a encore de belles années devant elle.

Pour approfondir : Toute l'histoire de l'Intelligence Artificielle : D'Alan Turing à ChatGPT, en passant par Deep Blue

IA (Intelligence Artificielle) / AI (Artificial Intelligence) / IAG

Ah, l'IA, cette création mystérieuse sortie tout droit de l'esprit de chercheurs en 1956 au Dartmouth College. Avec sa double nationalité – anglophone et francophone – elle jongle entre deux identités, comme un espion numérique. Côté anglais, l’AI est le statisticien parfait, celui qui dissèque les données sans jamais cligner des yeux. C’est le maestro des chiffres, des modèles, des algorithmes. Tout est question de logique pure, sans place pour les émotions. Mais en français, "Intelligence Artificielle" évoque presque un soupçon d’introspection, une réflexion sur le "pourquoi" au-delà du "comment".

Le débat : Est-ce vraiment une "intelligence" ou juste une formidable machine à calculer déguisée en penseur ? Une chose est sûre : l’IA n’est pas encore prête à vous piquer votre job – à moins que vous ne soyez vous-même une calculatrice vivante. Mais attention, elle apprend vite, la petite ! Elle est encore dans sa phase d'adolescence algorithmique, mais elle a déjà le pouvoir de booster votre IH (Intelligence Humaine) bien plus que vous ne l'imaginez.

Article : Le buzz sur ChatGPT : Génie ou Simple Idiot ?
Article : De Whaouuu à Ouuuh : entre fascination et peur des IA

IAG (Intelligence Artificielle Générale)

Ajoutons une petite lettre "G" à l’équation et voilà le IAG – l’Intelligence Artificielle Générale. Si l’IA traditionnelle est le roi du multitâche spécialisé, capable de diagnostiquer un cancer ou de vous pondre un texte digne d’un "expert" LinkedIn, le IAG rêve en grand : tout faire, tout comprendre, tout anticiper comme un humain. C’est l’IA en mode super-héros, qui ne se contente pas de résoudre des problèmes, mais sait aussi pourquoi elle le fait, et pourrait même avoir un avis sur la question.

Science-fiction ou réalité imminente ?
Le IAG reste pour l’instant un concept plus à l’aise sur grand écran que dans les labos. On parle ici d’une intelligence capable de se poser des questions existentielles, de réfléchir au "sens" de ses actions. Si un jour, un IAG venait à vous demander pourquoi vous faites ce que vous faites, quel genre de dialogue en découlerait ? Et qu’est-ce que cela dirait de notre propre compréhension de l’intelligence, qu’elle soit humaine ou artificielle ?

Moralité :
Le IAG est encore un rêve lointain, mais rien que d’y penser, ça nous pousse à redéfinir ce qu’est vraiment l’intelligence. La route pour y parvenir est semée d’interrogations, et peut-être qu’on n’y arrivera jamais. Mais une chose est sûre : la réflexion en elle-même est déjà un défi fascinant.

Pour approfondir : Quelle sont les différents type d'IA (faible, forte et super) ?

Accès au guide : Comment bien prompter pour être efficace avec ChatGPT & co

Instructions Personnalisées de ChatGPT

Les Instructions Personnalisées (ou Custom Instructions, pour les intimes), c’est le pense-bête de ChatGPT, façon majordome numérique. Une méthode simple pour que votre ChatGPT sache qui vous êtes et ce que vous attendez, avant même que vous ouvriez la bouche (ou plutôt le clavier).

Comment ça marche ?
C’est comme si vous écriviez une bio et une charte éditoriale spécialement pour votre assistant. Vous lui donnez des infos clés sur vous (vos passions, votre métier, vos attentes) et des consignes claires pour vos réponses (plutôt synthétique ? avec une touche d’humour ? citations obligatoires ?).

À quoi ça sert ?
À éviter de répéter toujours les mêmes choses. Fini le mode perroquet, bonjour la personnalisation ! L’IA devient un véritable assistant sur-mesure, taillé à votre image.

Mais attention, même avec des instructions en béton, ChatGPT reste un outil. Il vous suivra au doigt et à l’œil, mais sans flair humain ni intuition. Ce n’est pas un devin, juste un très bon exécutant.

Les Instructions Personnalisées, c’est l’équivalent d’un mode d’emploi pour que ChatGPT devienne un assistant aussi efficace qu’un couteau suisse… mais toujours sous votre contrôle.

Pour approfondir : Comment bien prompter pour être efficace avec ChatGPT & co

Instruction tuning

L'instruction tuning est une technique avancée utilisée pour personnaliser et améliorer les modèles de langage, comme ceux basés sur l'IA. Contrairement au fine-tuning, qui consiste à ajuster un modèle pour qu'il excelle dans une tâche spécifique en se basant sur des exemples précis, l'instruction tuning va plus loin. Cette méthode enrichit le processus d'entraînement en intégrant des instructions claires et détaillées. Le modèle apprend ainsi non seulement à effectuer une tâche, mais aussi à comprendre le contexte et l'intention derrière chaque demande.

Pourquoi c’est utile ?
L’instruction tuning permet aux modèles d’interpréter des consignes complexes et de s’adapter à des tâches inédites, même celles qu’ils n’ont jamais rencontrées auparavant. Cela rend les modèles plus intelligents et capables de répondre de manière appropriée à une large gamme de requêtes, sans avoir besoin d’un entraînement spécifique pour chaque nouvelle tâche.

Cette méthode élargit les capacités des modèles de langage, les rendant plus polyvalents, adaptables, et efficaces dans des contextes variés. Grâce à l’instruction tuning, les modèles deviennent de véritables outils multifonctions, capables de comprendre et de réagir à des situations complexes avec une plus grande précision.

Kurzweil Ray

Ray Kurzweil, c’est un peu le Nostradamus de la tech, sauf qu’il remplace les prédictions brumeuses par des visions hyper détaillées de l’avenir de l’IA. Son grand truc ? La fusion inévitable entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle, un concept qu’il appelle la "Singularité". Selon lui, un jour, nos cerveaux et les machines ne feront plus qu’un, formant une espèce de super cerveau collectif. Et pour y arriver, il s’appuie sur son joker préféré : la loi de Moore. Cette loi, qui prédit la croissance exponentielle de la puissance informatique, est pour Kurzweil le moteur qui va propulser l’humanité vers ce futur techno-utopique.

Pour certains, Kurzweil est un visionnaire de génie, le prophète numérique qui voit plus loin que quiconque. Pour d’autres, c’est un magicien de la prédiction, doué pour provoquer des débats enflammés et des haussements de sourcils sceptiques. Mais une chose est sûre : avec Ray, on ne s’ennuie jamais. Que vous soyez fan de science-fiction, fervent croyant en la Singularité, ou simplement là pour les popcorns, ses prédictions ne laissent personne indifférent.

Pour approfondir : "Ray Kurzweil : Oracle de l'Intelligence Artificielle et ses projections pour l'ère digitale"

LLM (Large Language Model)

Le LLM, ou Large Language Model, c’est un bibliothécaire qui aurait dévoré tous les livres. Romans, manuels scientifiques, recettes… il sait tout et peut vous répondre, analyser, ou même rédiger un poème à la demande. Ce prodige de l’IA, nourri de téraoctets de texte, vous sert des réponses qui semblent presque humaines, bien qu’il ne soit qu’un reflet des données qui l’ont formé.

Comment ça marche ?
Les LLM utilisent des réseaux de neurones profonds, imitant le cerveau humain. Ils sont entraînés sur d’énormes quantités de texte pour prédire le mot suivant dans une phrase. C’est un gigantesque jeu de devinettes où chaque bonne réponse renforce leurs capacités, les rendant experts du langage.

Pourquoi sont-ils importants ?
Parce qu’ils comprennent et génèrent du langage humain avec une précision impressionnante. Besoin d’un article, d’une traduction, ou d’un script ? Le LLM est l’outil idéal, devenu indispensable pour de nombreuses applications.

Les LLM et l'avenir de l'IA
Les LLM sont essentiels dans l’évolution de l’IA, facilitant des interactions de plus en plus naturelles. Mais ils ne sont qu’un aspect de l’IA. D’autres approches, comme les modèles multitâches de Meta, explorent des chemins tout aussi prometteurs.

Aujourd’hui, alors que GPT-4 fait la une, il est crucial de se rappeler que l’IA évolue sans cesse. Des entreprises comme Meta développent des IA qui comprennent mieux le contexte et l’intention, nous rapprochant de machines plus "conscientes" de leur environnement.

Les LLM sont une étape clé dans l’évolution de l’IA, mais ils ne sont qu’une pièce d’un puzzle complexe, où chaque avancée nous rapproche un peu plus d’une IA véritablement capable de comprendre et d’interagir avec nous.

Machine Learning

Le machine learning, c’est comme envoyer votre ordinateur à Poudlard. Pas de formules magiques ici, mais un grimoire de données. L'ordinateur plonge dedans, analyse, et en ressort avec des schémas et des régularités. Grâce à ce savoir, il commence à faire des choses qui semblent magiques : reconnaître un visage, composer la playlist parfaite, ou détecter une fraude avant même que vous ne la remarquiez.

C’est l’école des sorciers, version numérique. Pas de baguettes magiques, juste des montagnes de données à explorer. L'ordinateur, tel un jeune sorcier, apprend en fouillant ces informations et devient chaque jour plus habile dans des tâches spécifiques. L’apprenti finit par maîtriser son art, réalisant des prouesses qui semblent magiques, mais tout cela, c’est du machine learning : l'art de rendre un ordinateur de plus en plus intelligent, sans besoin de potions ni d’incantations.

Moore (loi de Gordon de Moore)

La Loi de Moore, cette prédiction lancée en 1965 par Gordon Moore, co-fondateur d’Intel, a guidé la tech pendant des décennies. Il avait annoncé que le nombre de transistors sur une puce doublerait tous les deux ans, boostant sans cesse la puissance de calcul. Et pendant un bon moment, il a eu raison.

Mais en 2023, ça commence à coincer. Les transistors sont si petits qu’on flirte avec les atomes. Les techniques classiques, comme la photolithographie, peinent à suivre, et la loi de Moore, autrefois infaillible, ralentit sérieusement.

Faut-il s’inquiéter ? Pas vraiment. L’innovation reprend vite le dessus. La lithographie par ultraviolets extrêmes (EUV) permet de graver des circuits encore plus fins, prolongeant un peu la vie de cette vieille loi de Moore.

Et l’informatique quantique ? Là, on entre dans une autre dimension. Plutôt que de miniaturiser, on utilise les bizarreries des particules subatomiques pour réaliser des calculs qu’un ordi classique n’oserait même pas rêver. Ce n’est pas encore pour demain, mais ça avance vite.

Gordon Moore nous a quittés en mars 2023, juste avant l’arrivée de l’OVNI ChatGPT. Ironie du sort ? Même si la loi de Moore ralentit, la tech n’a pas fini de nous étonner !

NLP (Traitement du language naturel)

Le NLP, c’est le pont entre notre langage humain et le monde numérique. Grâce à lui, les ordinateurs peuvent lire, comprendre, et même générer des textes de manière étonnamment fluide. Plus besoin de se plonger dans des lignes de code incompréhensibles : le NLP permet aux machines de capter ce qu’on dit, de décoder le sens derrière nos mots, et de nous aider à naviguer dans l’océan d’informations en ligne.

Cette prouesse repose sur deux piliers :

La Compréhension du Langage Naturel (NLU) : L’art pour les machines de saisir l’intention cachée derrière une phrase, de comprendre ce qu’on veut vraiment dire.
La Génération du Langage Naturel (NLG) : La capacité des ordinateurs à transformer des idées complexes en textes clairs, fluides, et – osons le dire – presque humains.

Avec les progrès du Machine Learning et du Deep Learning, le NLP ne cesse de s’améliorer, rendant nos conversations avec les machines de plus en plus naturelles et intuitives. On n'est peut-être pas encore dans la science-fiction, mais le NLP ouvre clairement la voie à des interactions homme-machine toujours plus sophistiquées.

Paradoxe de Moravec

Le paradoxe de Moravec, découvert par Hans Moravec dans les années 80, est un coup de théâtre dans le monde de l’IA. Une machine peut laminer un grand maître d’échecs sans broncher, mais lui demander de monter un escalier un peu tordu ou de plier une serviette, et c’est la catastrophe assurée. Ce paradoxe révèle une vérité aussi ironique qu'étonnante : les tâches cérébrales qui nous semblent complexes sont souvent un jeu d’enfant pour une IA, alors que des gestes basiques et instinctifs pour nous sont un vrai casse-tête pour les machines.

Explication
Pourquoi cette contradiction ? Merci, l’évolution. Nos talents pour marcher sur un terrain accidenté, repérer un visage familier dans une foule, ou attraper un objet en vol, sont le résultat de millions d'années de perfectionnement. Pour nous, c’est automatique, presque ennuyant de simplicité. Pour une IA, c’est le cauchemar. Par contre, donner à une machine une équation à résoudre ou une partie d'échecs à jouer, et elle s’en sort avec brio. Tout ce qui demande de la réflexion abstraite ? Facile pour une IA. Tout ce qui semble “facile” pour nous ? Difficile pour une IA.

Implications
Le paradoxe de Moravec est là pour nous rappeler que ce qui est simple pour nous est souvent une montagne pour une machine. Apprendre à un robot à monter un escalier sans se casser la figure, c’est bien plus compliqué que de lui faire analyser des montagnes de données ou de le faire résoudre des équations complexes. En gros, ce paradoxe nous montre que l’IA, malgré ses prouesses, a encore beaucoup à apprendre des petites choses du quotidien que nous faisons sans y penser – et qu’elle n’est pas encore prête de nous remplacer pour les corvées de la maison !

Prompt

Au théâtre classique, le "prompteur" est cet ange gardien qui souffle discrètement les répliques oubliées aux acteurs. En informatique, le "prompt" est une simple invitation à entrer une commande. Mais dans le monde de l'IA, un "prompt" est bien plus qu'une phrase : c'est la clé qui déclenche la réponse de l'algorithme.

Le prompt est le point de départ de la conversation, l’indice qui guide la machine. Son pouvoir réside dans sa capacité à orienter la réponse. Un prompt mal ficelé peut envoyer l'IA hors sujet, mais un bon prompt peut générer une réponse précise et pertinente. Un élément crucial, souvent sous-estimé, dans notre communication avec les IA comme ChatGPT.

Si ChatGPT est l'acteur principal, le prompt est le metteur en scène discret qui donne le ton et fixe les règles. Mais même avec la meilleure préparation, l’imprévu reste possible. Le prompt, c’est cette rencontre entre la précision de la machine et l’aléatoire humain.

Dans le monde professionnel, savoir formuler un prompt efficace devient important, mais ce n’est pas un art. Il suffit de connaître quelques principes de base, le reste dépend surtout de votre expertise dans le domaine. À terme, une IA pourrait bien être celle qui vous souffle le prompt parfait !

En fin de compte, une question bien posée mène à une réponse pertinente. Pas besoin d’en faire tout un art !

Pour approfondir : Comment bien prompter pour être efficace avec ChatGPT & co

QIQO (Quality In, Quality Out)

QIQO, ou "Quality In, Quality Out", c’est la règle d’or en informatique, IA, et analyse de données. Contrairement à GIGO ("Garbage In, Garbage Out"), ici, la qualité des données que vous donnez à la machine détermine directement la qualité des résultats que vous en tirez.

Applications et Implications

En informatique : Un code propre et testé donne un logiciel fiable.
En IA : Des données et prompts bien choisis produisent des réponses pertinentes.
En analyse de données : Des données bien traitées offrent des insights précieux.

QIQO, c’est l’idée que la qualité dès le départ garantit des résultats de qualité. Que ce soit pour coder, traiter des données, ou formuler des prompts, ce que vous mettez dedans, c’est ce que vous obtiendrez à la sortie. Et si vous n’avez aucune connaissance en marketing, ne comptez pas sur l’IA pour vous transformer, d’un coup de baguette en silicium, en un centaure du marketing. L’IA est puissante, mais elle ne fait pas de miracles sans une bonne base.

Pour approfondir : Avec les IA génératives en marketing, êtes-vous plutôt GIGO ou QIQO ?

RAG (Retrieval Augmented Generation)

Le RAG, ou "Retrieval-Augmented Generation", est une méthode d'IA qui permet à un modèle de langage de produire des réponses en s’appuyant sur son entraînement initial, mais surtout sur des informations externes que vous lui fournissez. Résultat : des réponses plus précises, pertinentes, et bien adaptées au contexte.

Fonctionnement
Le RAG repose sur deux étapes :

Récupération d'informations : L’IA cherche dans des bases de données externes ou des documents spécifiques que vous lui fournissez. Ces sources peuvent inclure des articles, manuels, ou bases de données internes d’entreprise, ce qui permet d’ajouter des informations à jour et ciblées.
Génération de texte : Une fois ces informations récupérées, l’IA les utilise pour produire une réponse. Contrairement aux modèles classiques qui se contentent de leur base de connaissances interne, le RAG intègre ces nouvelles données pour donner une réponse plus précise et adaptée.

Avantages

Précision sur-mesure : L’IA répond de manière plus ciblée en s’appuyant sur les informations que vous lui fournissez.
Moins d'erreurs : En utilisant des sources externes vérifiées et récentes, l'IA réduit les risques d'erreurs.
Grande flexibilité : Le RAG s’adapte à divers besoins, qu’il s’agisse de répondre à des questions pointues ou de traiter des sujets qui évoluent rapidement.

Exemple
Dans un service après-vente (SAV), une IA utilisant le RAG pourrait consulter les bases de données internes pour trouver des informations précises sur les conditions de garantie ou les manuels techniques. Au lieu de donner une réponse générique, elle vous offre une réponse taillée sur mesure, adaptée à votre situation spécifique.

Le RAG change la donne en permettant à l’IA d’intégrer des informations externes pour générer des réponses plus précises et personnalisées. Cette approche pourrait même aboutir à des assistants (double) numériques capables de puiser dans vos données personnelles.

Réseaux de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, c’est comme une ville en pleine ébullition où chaque bâtiment représente un neurone, et les rues sont les connexions qui transportent l'information. Ces réseaux, développés par des ingénieurs, cherchent à imiter la façon dont notre cerveau traite les données, mais avec des algorithmes à la place des neurones.

Chaque "bâtiment" (ou nœud) reçoit des informations, les traite, puis les envoie à ses voisins. Le réseau s'adapte en temps réel, ajustant les "rues" (poids) et "fondations" (biais) pour devenir plus performant. Ce processus d’auto-optimisation donne naissance à une IA de plus en plus efficace, en constante évolution.

Cependant, même si ces réseaux peuvent apprendre et s'adapter, ils restent des créations humaines, sans conscience ni émotions. Comme l’explique Geoffrey Hinton dans son article de 1989 : "Learning multiple layers of representation is difficult but provides great power if it can be done correctly". Une machine peut apprendre, mais elle reste une ville sans âme, régie par des algorithmes.

Scraping

Le scraping, c’est envoyer un robot fouiller dans les coulisses d’Internet pour ramasser toutes les infos qu’il trouve. Un aspirateur de données qui se promène sur les sites web, les forums, et les réseaux sociaux, aspirant tout sur son passage. En un rien de temps, les données brutes se transforment en or numérique, prêt à être exploité pour tout : analyse de marché, veille concurrentielle, ou entraînement de modèles d’IA.

Mais le scraping, c’est aussi jouer avec le feu. Fouiller et se servir sans demander la permission ? C’est du vol pur et simple ! Mais là, on entre dans une zone grise juridique encore loin d’être tranchée.

Certains malins, ou devrais-je dire usurpateurs, utilisent le scraping pour faire du copier-coller high-tech. Ils aspirent des contenus, les mélangent, les analysent, les filtrent, puis les régénèrent avec l’aide des IA, réécrivant le tout de manière à passer sous le radar des détecteurs de plagiat ! Résultat ? Des faux tellement bien ficelés qu’ils diluent la valeur de l’original. Oui, c’est légal si tout le monde est d’accord, mais question éthique, c’est direction le congélateur sans passer par la case prison.

Le scraping, c’est l’arme des Arsène... sans le Lupin : puissant, redoutable, mais sans la noblesse du célèbre gentleman cambrioleur. Respecter les lois, c’est bien, mais respecter les créateurs, c’est encore mieux. Dans ce monde où le contenu est roi, mieux vaut ne pas se transformer en voleur de couronne... au risque de se retrouver avec une fève dans .... Désolé, mais le scraping a l'art de me faire perdre mon flemme.

Pour approfondir : Scraping avec l’IA : Rédiger un contenu efficace en volant les idées

Shadow AI

Le Shadow AI, c’est un peu comme ces petits fantômes malicieux qu’on ne voit pas venir, à la manière de Casper. Sauf que cette fois, ces esprits frappeurs de l'IA générative ne sont pas là pour faire rire ou jouer, mais pour chambouler les habitudes en douce. Ces initiatives émergent dans les tranchées opérationnelles de l'entreprise, là où certains collaborateurs ont vite compris l’utilité des nouvelles technologies. Certains n'ont pas toujours bien capté les directives de la direction... ou, soyons honnêtes, ont décidé de les ignorer royalement. Et parfois, c'est tout simplement l'absence de directives ... "qui ne dit mot consent".

Ces IA génératives qui agissent dans l'ombre peuvent booster la productivité et la qualité du travail, c'est indéniable. Mais elles apportent aussi leur lot de fantômes dans la machine. Sécurité en péril, risques juridiques, et surtout, un vrai casse-tête éthique. Pensez aux tensions dans l'équipe : d'un côté, ceux qui sont armés jusqu'aux dents avec leurs IA génératives pour alléger leur charge de travail, et de l'autre, ceux qui continuent à ramer. C’est un peu comme si Casper se mettait à jouer des tours aux collègues, créant des disparités et des frustrations.

Le vrai dilemme, c’est de savoir jusqu'où aller avec ces IA dans son travail. L’utilisation de ces outils, aussi puissants soient-ils, doit être encadrée pour éviter que le Shadow AI ne devienne une ombre menaçante. Il faut trouver l'équilibre entre innovation et respect des règles, entre efficacité individuelle et éthique collective.

Casper ou pas, ces IA de l'ombre ne doivent pas devenir des poltergeists destructeurs. Loin de là, elles doivent être intégrées intelligemment dans une stratégie globale, avec un management clair et une direction qui ne reste pas dans le brouillard. Et comme toujours, la solution passera par la sensibilisation et la formation des collaborateurs sur le potentiel et les risques de l'IA.

Bonus : Selon une étude récente de Gartner, environ 60 % des entreprises en France admettent que des initiatives de Shadow AI.

Pour approfondir : Shadow AI : Quand l'IA se faufile dans les entreprises

SLM (Small Language Models)

Les Small Language Models (SLM), c’est l’IA allégée : moins de ressources, mais toujours aussi efficaces. Légers, rapides, et performants, ces modèles optimisés font le job sans alourdir vos systèmes. Parfaits pour les tâches ciblées, ils offrent toute la puissance du langage naturel, sans les excès.

Fonctionnement

Optimisation des ressources : Les SLM utilisent des techniques comme la quantification et la compression pour réduire leur taille, tout en restant efficaces. Ils sont conçus pour offrir une grande puissance avec un minimum d'encombrement.
Entraînement et adaptation : Bien qu'ils soient plus petits, les SLM peuvent être formés sur des données spécifiques à des domaines pour améliorer leur précision. Ils sont également faciles à adapter à des tâches précises, sans nécessiter une vaste infrastructure.

Avantages

Efficacité computationnelle : Moins gourmands en puissance de calcul, les SLM sont idéaux pour des environnements aux ressources limitées ou des applications en temps réel.
Rapidité : Avec des temps de réponse rapides, les SLM améliorent l'expérience utilisateur, surtout dans les applications nécessitant des réponses instantanées.
Coût réduit : L'entraînement et le déploiement des SLM sont moins coûteux que ceux des grands modèles de langage, ce qui les rend accessibles à un plus grand nombre d'entreprises.

Exemples d'utilisation

Chatbots : Les SLM peuvent être utilisés pour créer des chatbots efficaces dans les entreprises, répondant aux questions des clients ou des employés.
Assistants virtuels spécialisés : Dans des domaines spécifiques comme la santé, le service client, ou le juridique, les SLM fournissent des réponses précises et adaptées.

Les Small Language Models (SLM) sont une solution idéale pour intégrer l'IA dans des applications spécifiques, en combinant légèreté, rapidité et performance, le tout sans surcharger les systèmes. Une technologie tout en finesse qui fait le travail sans en faire trop.

Température dans la maison de l'IA

Dans la maison de l'intelligence artificielle, la "température" est le thermostat du cerveau numérique, réglant le niveau de 'créativité' et de prévisibilité des réponses générées. Cette notion se mesure sur une échelle de 0 à 1, offrant un éventail de styles bien distincts.

Basse Température (0 à 0,3) : Imaginez une patinoire, lisse et prévisible. Ici, le modèle glisse sur des réponses sûres, directes et précises, tel un patineur artistique exécutant une routine bien rodée. Cette température est idéale pour sculpter des chefs-d'œuvre de concision - corrections délicates, suggestions affinées, résumés cristallins ou traductions fidèles. Dans ce monde gelé, chaque mot est choisi avec soin, sans place pour l'imprévu.
Température Moyenne (0,3 à 0,7) : C'est le printemps dans le monde de l'IA. La glace fond, laissant place à un équilibre harmonieux entre la fraîcheur de la créativité et la chaleur de la logique. Le modèle s'éveille, offrant des réponses qui bourgeonnent avec originalité tout en restant enracinées dans la cohérence. C'est le terrain de jeu idéal pour des tâches variées - de la prose poétique à la rédaction d'articles, en passant par des réflexions innovantes.
Haute Température (0,7 à 1) : Bienvenue dans le désert de l'IA, où le soleil de la créativité brûle ardemment. Ici, les réponses jaillissent telles des mirages, imprévisibles et sauvages. C'est le terreau fertile du brainstorming, des éclats d'idées exotiques et des concepts avant-gardistes. Mais attention, dans cette chaleur étouffante, la cohérence peut s'évaporer, laissant place à des oasis d'originalité au milieu d'un désert d'incohérences.

En ajustant le thermostat, les utilisateurs découvrent ces différents paysages de l’IA, choisissant le climat idéal : de la rigueur glaciale de la précision à la chaleur intense de l'originalité.

Token en IA

Les LEGO, ces petits blocs colorés qui ont bercé notre enfance, ne sont pas de simples jouets. Ce sont des moteurs de créativité, la preuve concrète que la simplicité peut donner naissance à la complexité. En IA et en linguistique, chaque pièce de LEGO représente ce que l'on appelle un 'token', une unité élémentaire d'information.

Une brique LEGO, isolée, n'a rien de remarquable. Mais insérée dans une structure plus grande, elle devient une composante indispensable d'un univers miniature. De la même façon, un token — qu'il soit un mot ou même une lettre — peut paraître insignifiant lorsqu'il est isolé, mais gagne en importance quand il est intégré dans une structure linguistique plus complexe.

Prenons l'exemple de la phrase 'Tolkien est génial'. Cette phrase peut être décomposée en tokens individuels : ['Tol',kien', 'est', 'génial']. Chaque token est comme une pièce unique de LEGO : seule, elle n'est qu'un simple élément d'un ensemble plus grand. Mais une fois ces tokens assemblés en séquence, ils donnent vie à une phrase riche en signification.

Là où cela devient véritablement fascinant, c'est lorsque des algorithmes d'IA trient et assemblent ces tokens pour construire des réponses cohérentes et nuancées. À l'image d'un enfant assemblant des pièces LEGO pour bâtir un monde en miniature, l'IA utilise ces tokens pour créer des structures de sens complexes.

Ainsi, la prochaine fois que vous tenez une pièce de LEGO dans vos mains, souvenez-vous : comme chaque token en IA, elle attend juste le bon moment pour devenir indispensable à une ‘création’ plus vaste.

Transformer (Transformateur)

Le "Transformateur", c’est le super-héros discret de l’intelligence artificielle. Pas celui qui se pavane en costume flashy, mais plutôt celui qui change la donne sans en faire des caisses. Né dans les labos de Google en 2017, ce petit génie a redéfini la manière dont les machines comprennent et produisent du texte. Avec GPT comme rejeton célèbre, le Transformateur est devenu l’épine dorsale de la génération de texte automatique.

Définition
Un Transformateur, c’est un modèle d’IA qui a compris que pour saisir la subtilité des mots, il faut les traiter comme des VIP. Au lieu de les passer un à un en revue comme à la caisse d’un supermarché, il capte les connexions entre eux, peu importe la distance qui les sépare dans une phrase. Grâce à cette architecture d’attention, le Transformateur pige non seulement ce que chaque mot signifie, mais aussi ce que le contexte ajoute à l’ensemble. Résultat : des réponses et des textes qui claquent de précision.

Fonctionnement
Imaginez une pièce de théâtre où chaque acteur (mot) sur scène (phrase) a son propre projecteur, mais avec un twist : chaque lumière s’ajuste en fonction des interactions entre les personnages. C’est exactement ce que fait le Transformateur. Avec ses mécanismes d’attention, il éclaire les mots pertinents et zappe ceux qui importent moins, créant une performance linguistique sans fausse note.

Applications
Les Transformateurs, ces couteaux suisses de l’IA, sont partout. Ils boostent ChatGPT, donnent du muscle à Google Translate, transforment des documents arides en lectures limpides, et peuvent même pondre des contenus créatifs qui feraient rougir certains écrivains. Bref, là où il y a du texte à comprendre ou à générer, un Transformateur n’est jamais bien loin, prêt à redéfinir les règles du jeu.

Le Transformateur, c’est le colosse de l’IA linguistique. Grâce à lui, la frontière entre ce que l’homme et la machine peuvent faire ensemble n’a jamais été aussi mince. Et ce n’est que le début .

Turing (Alan Turing)

Si vous voulez vous démarquer dans une conversation ou simplement mieux comprendre l'IA, Alan Turing est un nom à connaître. Ce pionnier a changé la donne en 1950 avec son Test de Turing, qui questionne si une machine peut se faire passer pour un humain. Mais ne vous y trompez pas : imiter un humain n’est pas synonyme de penser ou d'être intelligent. C’est là que réside tout le débat, toujours aussi vif aujourd’hui.

Turing, c’était aussi l’homme derrière le décryptage des codes Enigma pendant la Seconde Guerre mondiale. Un exploit qui a vraiment fait basculer l’histoire. Encore aujourd'hui, son travail nous pousse à réfléchir sur les frontières de l’intelligence, qu’elle soit humaine ou artificielle.

Perso, j'adore les petites anecdotes, et j'ai pris beaucoup de plaisir à écrire 'IA et éthique : De Blanche-Neige à Apple.' Si ce genre de parallèle vous intrigue, vous ne verrez plus jamais Turing et l'intelligence artificielle de la même manière.

Pour approfondir : Alan Turing : Au-delà du test, pionnier de l'Intelligence Artificielle

Lien vers l'article ' La vallée de l'étrange : Quand les robots trop humains buggent notre cerveau'

Vallée de l'étrange ou uncanny valley

Un robot qui ressemble presque à un humain, ça peut sembler cool… jusqu'à ce que ça devienne carrément flippant. C’est là qu’intervient la fameuse "vallée de l'étrange", un concept lancé par le roboticien japonais Masahiro Mori en 1970.

Cette vallée est un trou noir de malaise où le cerveau ne sait plus sur quel pied danser. Face à un androïde qui est presque humain, mais pas assez pour être crédible, le résultat est immédiat : frissons garantis, angoisse palpable, et une envie irrésistible de s’éloigner.

Mais pourquoi ça nous perturbe autant ? Parce que notre cerveau adore ranger les choses dans des cases bien définies : humain ou non humain. Quand il tombe sur une créature qui oscille entre les deux, c’est le bug mental total ! C'est comme regarder un automate forcer un sourire : c'est dérangeant et vaguement terrifiant.

Pour éviter cet effet troublant, les ingénieurs ont deux choix : rendre les robots clairement robotiques pour éviter toute confusion, ou aller jusqu’au bout du réalisme pour franchir cette zone creepy. En gros, c’est le dilemme entre un design à la Terminator, C-3PO, ou un robot Régis du coin.

Pour approfondir : La vallée de l'étrange : Quand les robots trop humains buggent notre cerveau

Watermarking (marquage à l'eau)

Le watermarking, ou marquage à l'eau, c'est un tatouage numérique de l'IA. Cette technique incruste une empreinte dans un modèle d'IA ou un jeu de données, permettant de tracer la provenance et de garantir la qualité du contenu généré. C’est comme un sceau de confiance qui aide à distinguer le fiable du douteux, voire du carrément trompeur.

Fonctionnement
Dans l’univers de l’IA, le watermarking agit comme un tatouage. Des données spécifiques sont intégrées dans le modèle pendant ou après son entraînement. Ce "tatouage" est conçu pour résister aux modifications et aux tentatives d’altération, garantissant ainsi que le modèle reste authentique et non manipulé.

Applications
Le watermarking devient incontournable dans la lutte contre les fake news. En marquant des contenus générés par l’IA, comme des vidéos deepfake ou des articles, on peut tracer leur origine et établir un niveau de confiance. Les utilisateurs et systèmes de vérification peuvent ainsi repérer les contenus authentiques et démasquer les contrefaçons.

Le watermarking dans l'IA est une technique discrète mais indispensable pour lutter contre la désinformation. Comparable à un tatouage numérique indélébile, il assure l’authenticité et la qualité des contenus, aidant à naviguer dans le flux d’informations avec plus de confiance. Un outil essentiel pour élever le niveau de confiance dans notre monde numérique.

Consulter le Guide sur l'IA, pour 'Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur l'IA sans jamais oser le demander !'.
Si vous remarquez qu'il manque des définitions dans le Lexique de l'IA, je vous invite à le signaler au Centaure du Marketing et de l'IA afin qu'il puisse l'enrichir.

Dernière mise à jour : 21 novembre 2024

Lexique IA Les 45 définitions incontournables de l'Intelligence Artificielle