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3. IA Générative : 
de quoi parlons-nous ?

Si ChatGPT a mobilisé l’attention, ce n’est pas le seul outil d’Intelligence Artificielle Générative. Nous pouvons citer en concurrent de ChatGPT, dans les interfaces Text to Text, Bard de Google, Claude 2 d’Anthropic ou Perplexity, ou dans les interfaces Text to Image, MidJourney, Stable Diffusion ou Dall-E. L’apport principal de ces outils réside dans leur capacité générative : ils génèrent du contenu vraisemblable qui n’existait pas avant, contrairement à un moteur de recherche ou à un chatbot traditionnel qui ne fait qu’indiquer des contenus existants.

modèle de langage

LLM

ChatGPT est basé sur un LLM (large langage model – modèle de langage à grande échelle en français), c’est-à-dire un générateur de texte entraîné pour ressembler à un humain. Contrairement à d’autres formes d’IA dans lesquelles on essaie de modéliser le savoir sous forme de règles et on crée une « intelligence » capable d’appliquer ces règles à certaines situation, le LLM effectue des prédictions sur le mot suivant à générer à partir de modèles statistiques issus d’énormes bases de données. Ainsi Etienne Klein qualifie-t-il ChatGPT de “Perroquet stochastique” (reprenant cette formule de la linguiste américaine Emily M. Bender) ! L’IA générative et les LLM se distinguent également d’autres formes de deep learning, par exemple celles qui visent à reconnaître ou trier des objets (reconnaissance faciale, analyse d’images, diagnostiques médicaux etc …).

Avant de pouvoir interroger l’IA (temps 2), il faut construire le LLM (temps 1). La construction et l’entraînement du modèle (deep learning) requiert d’énormes ressources de calcul. Afin que le modèle statistique soit pertinent, il faut traiter de grandes quantités de données. Cela se fait en différentes étapes : sélectionner les sources, normaliser les données (“tokenisation”), entraînement, paramétrage du modèle, fine-tuning.

les assistants numériques

Chatbots

Bien que le LLM puisse permettre de créer un chatbot comme ChatGPT, les assistants numériques (Digital Assistants) que l’on trouve généralement sur le marché ne génèrent pas de contenu. Ils se contentent généralement d’interpréter les requêtes en langage naturel (NLU : Natural Language Understanding). Le chatbot se “contente” d’analyser les termes de la requête et d’aiguiller vers les contenus, textes, ressources, applications correspondantes selon un ensemble de liens sémantiques prédéterminés.

Le chatbot “classique” ou assistant numérique (traduction de DA – Digital Assistant) se résume souvent en un moteur de recherche déguisé par une interface de requête en langage naturel. Sur un site web ou un intranet, il oriente l’utilisateur vers la bonne ressource.

A ce titre il ne s’agit pas réellement d’intelligence
en tout cas pas générative car le chatbot ne génère pas de nouveaux contenus. Si le chatbot a une forme d’intelligence, elle est dans l’interprétation de la demande.

A ce titre il ne s’agit pas réellement d’intelligence
en tout cas pas générative car le chatbot ne génère pas de nouveaux contenus. Si le chatbot a une forme d’intelligence, elle est dans l’interprétation de la demande.

trouver les bons mots

Prompt Engineering

Un Prompt (ou une Invite en français) est une instruction donnée à un modèle d’IA Générative pour déclencher la génération d’un résultat spécifique. La qualité du résultat dépend donc de la qualité de cette consigne donnée, d’où la notion de “prompt engineering” qui qualifie le domaine de compétences liés à la capacité de trouver les bons mots pour garantir le meilleur contexte de travail pour le modèle d’IA Générative sollicité et ainsi limiter les erreurs ou les hallucinations. Le fait de poser la question de la bonne manière et de savoir “discuter avec la machine” devient une compétence précieuse.

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