Découvrez les IA génératives
L’histoire des IA génératives
Découvrez l'évolution des IA génératives, de leurs débuts à aujourd'hui. En 1936, Alan Turing, mathématicien britannique invente la Machine de Turing.
Remontons-le temps
2022, 1 million d’utilisateurs en 5 jours ! Curieux.se ou sceptique, 1 million de personnes ont testé ChatGPT ou comment l’humain converse avec la machine. Digne d’un roman de science-fiction ou d’une série au TOP 10 de Netflix.
L’intelligence artificielle, ce sont des systèmes, algorithmes et programmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui, normalement, nécessitent l'intelligence humaine.
Avant L’essor de ChatGPT, l’intelligence artificielle était déjà dans notre quotidien :
L’IA Générative, c’est avant tout un algorithme qui apprend à reconnaître et à générer des contenus inspirés, à partir de milliards de textes et d'images collectés sur le web. Ce n’est pas un moteur de recherche qui permet de trouver une information fiable et validée mais un outil créatif et polyvalent, ce qui peut proposer des erreurs ou avoir des biais. Un biais se réfère à des préjugés ou des erreurs systématiques qui peuvent affecter le résultat de l’IA.
L’IA Gen est une catégorie d'IA capable de créer (générer) du contenu. Certains modèles produisent du texte, les fameux grands modèles de langue ou LLM, comme ChatGPT. D’autres produisent des images, les modèles de diffusion comme StableDiffusion. D’autres créent du son, comme AudioBox.
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Comment ça marche ?
Comment la machine réfléchit-elle ?
Suivez-nous pour découvrir comment fonctionnent les intelligences artificielles. L'IA est un domaine passionnant qui comprend plusieurs branches. L'une d'elles est le machine learning (apprentissage automatique), qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être programmés pour chaque tâche. Par exemple, les plateformes de streaming utilisent le machine learning pour recommander des films et des séries en fonction de vos préférences.
Une autre branche importante est le deep learning (apprentissage profond). Cette technique utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le cerveau humain. Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches, chaque couche traitant et transmettant des informations à la suivante. Cela permet aux systèmes d'IA de gérer des données complexes et de réaliser des tâches comme la reconnaissance d'images et la compréhension du langage. Par exemple, les assistants vocaux utilisent le deep learning pour comprendre et répondre à vos questions.
Pour en savoir plus, nous vous recommandons cette vidéo récapitulative sur Les intelligences artificielles génératives et cette introduction sur l’intelligence artificielle.
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Parlons tokenisation
La tokenisation ou comment transformer les mots en nombres
En termes simples, la tokenisation consiste à remplacer des données informatiques par des jetons (ou tokens). Ces jetons ne contiennent pas d'informations significatives elles-mêmes, mais servent à classer des données stockées dans un endroit sécurisé.
Dans le contexte de l'IA, et plus particulièrement du traitement du langage naturel (NLP), la tokenisation joue un rôle crucial. Voici comment :
Segmenter le texte : La tokenisation divise le texte en unités plus petites appelées tokens. Par exemple, la phrase "L'IA est fascinante" peut être tokenisée en ["L'", "IA", "est", "fascinante"].
Faciliter l'analyse : Ces tokens peuvent ensuite être analysés individuellement pour comprendre le contexte, la grammaire et le sens général du texte.
Pré-traitement des données : Avant d'entraîner un modèle d'IA, les données textuelles doivent être prétraitées. La tokenisation est une des premières étapes de ce processus, permettant de normaliser le texte.
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Le BIG prompt
Apprenez à prompter
Découvrez l'art du prompting, une technique pour utiliser une intelligence artificielle via un modèle de langage (LLM) tel que Chat-GPT, Perplexity, Mistral, Copilot. Apprenez à poser des questions et donner des commandes pour obtenir des réponses précises ou générer un contenu multimédia avec Microsoft Designer, Midjourney, Adobe Firefly ou Flux pour les images. Côté son, Lovo, ElevenLabs, Suno peuvent vous aider. Envie de créer des vidéos, rendez vous sur Sora, Runway ou Kling AI.
Il existe plusieurs types de prompts que vous pouvez utiliser pour interagir efficacement avec les intelligences artificielles. De la simple question - Quelle est la capitale de la France ? - à un prompt explicatif - Qu'est-ce que le machine learning ? -. Il est également possible de comparer des concepts : - Quels sont les avantages des voitures électriques par rapport aux voitures à essence ? -.
Enfin, un LLM permet d’explorer des situations hypothétiques comme - Que se passerait-il si l'Internet disparaissait pendant un mois ? ou d’attribuer un rôle à l'IA, comme -Explique-moi ce concept comme si tu étais un professeur-.
Envie d’approfondir : ce module détaillé est à votre disposition, une vidéo avec Bing sur la création d’image.
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Défis et limites
Hallucinations et deepfakes
Utiliser une intelligence artificielle n’empêche pas l’esprit critique. Les hallucinations génèrent des informations incorrectes ou incohérentes, ce qui peut induire en erreur. Il est important de croiser les sources, de les vérifier.
Les deepfakes sont des vidéos ou des images truquées créées par des IA, souvent utilisées pour tromper les gens. Le droit d'auteur protège les œuvres créatives et interdit leur utilisation sans autorisation, ce qui limite l'accès aux données pour entraîner les IA. Les ressources nécessaires pour entraîner les IA incluent de grandes quantités de données et de puissance de calcul, ce qui peut être coûteux en ressources naturelles.
Enfin, les biais des IA génératives peuvent survenir si les données d'entraînement sont biaisées, entraînant des résultats injustes ou discriminatoires.
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Je teste
À vous de jouer !
Il n’y a pas de bonnes ou mauvaises manières d’utiliser une IA générative. Tout dépend du résultat attendu.
A vous de tester les différents outils qui existent et de pratiquer pour faire votre choix en fonction de votre objectif.
On vous propose de vous tester en réalisant ces exercices avec ChatGPT ou un autre LLM :
- Pour organiser vos cours et gérer votre année, vous avez choisi d'utiliser Notion, une application que vous découvrez. Vous souhaitez faciliter la prise de notes et suivre votre projet de fin d’année. Pour cela, vous utilisez Chat-GPT pour apprendre à utiliser Notion et créer une page qui répond à tous vos besoins.
- Vous préparer un oral blanc pour votre projet de fin d’année. Vous devez vous préparer pour une présentation orale de 20 minutes mais vous avez tendance à manquer de synthèse ou à donner trop de détails. Vous demandez à Copilot de vous aider à améliorer vos compétences en communication.
- Vous souhaitez apprendre à insérer et à utiliser un sommaire dans Google Docs. Vous demandez à ChatGPT de vous fournir un tutoriel détaillé mais concis sur ce sujet. Vous avez besoin d'instructions claires et étape par étape pour vous assurer de bien comprendre le processus.
- Vous souhaitez réviser les bases du code en gestion de bases de données. Vous demandez à Mistral de vous fournir un tutoriel détaillé sur le Langage SQL avec des exemples et des exercices pratiques.
- Vous souhaitez avoir des connaissances en UX design en tant que concepteur développeur d’application. Vous demandez à Perplexity de vous fournir un guide détaillé. Vous avez besoin d'instructions claires et structurées pour bien comprendre les concepts clés.
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Pour aller plus loin
Passer les certifications
Vous pouvez approfondir le sujet en préparant des certifications.
La certification "Améliorez votre productivité grâce à l'IA générative avec Microsoft et LinkedIn"vous montre comment exploiter l'IA pour travailler de manière plus productive.
La certification "Microsoft Copilot for Productivity" vous aide à maîtriser Microsoft 365 Copilot pour simplifier et accélérer vos tâches quotidiennes.
Enfin, la certification "Préparer votre carrière dans l'IA générative par Microsoft et LinkedIn"vous donne les compétences essentielles pour exceller dans le domaine de l'IA générative.
