Tout le monde connaît le terme d'intelligence artificielle (IA), qui est apparu pour la première fois en 1956. Toutefois, jusqu'à la diffusion rapide de ChatGPT, l'utilisation et la discussion de l'IA se limitaient principalement à la recherche scientifique et aux films de science-fiction.
Aujourd'hui, l'IA, en particulier l'IA générative, est un sujet brûlant pour tout le monde. Quel que soit votre rôle ou votre profil professionnel, qu'il s'agisse d'un expert technique, d'un expert fonctionnel ou de tout autre rôle, apprendre les bases de l'IA générative est sans aucun doute une sage décision.
Je vous propose de répondre de façon simple à quatre questions majeures pour démarrer dans l'univers des IA. C'est parti !
Qu'est ce que le Machine Learning ?
Imaginez que vous avez un robot assistant à qui vous voulez apprendre à reconnaître des chats dans des photos. Vous ne lui dites pas exactement comment faire, mais plutôt, vous lui montrez plein de photos, certaines avec des chats, d'autres sans. Au fur et à mesure, votre robot commence à saisir le "jeu" et devient de plus en plus doué pour identifier les chats. C'est ça, le machine learning, ou apprentissage automatique en français.
Le machine learning, c’est la magie derrière beaucoup de technologies que nous utilisons tous les jours, comme quand Netflix nous suggère des films que l’on pourrait aimer ou quand notre téléphone comprend ce qu’on lui dit. On fournit à l'ordinateur des exemples, il examine les données, trouve des modèles et apprend de ses erreurs, un peu comme nous quand on apprend à faire du vélo. Et voilà, sans lui expliquer les détails techniques, il trouve le moyen de résoudre le problème tout seul. Plutôt malin, non ?
Qu'est ce que le Deep Learning ?
Le deep learning, ou apprentissage profond, c’est un peu le super-héros du monde de l'intelligence artificielle. Imaginez que vous avez une immense pile de livres de recettes. Plutôt que de lire chaque livre, vous avez un assistant ultra-performant qui plonge dans tous ces livres à la fois, apprend des tonnes de recettes et commence même à créer ses propres plats délicieux. Cet assistant, c’est ce qu’on appelle un réseau de neurones, et c’est le cœur battant du deep learning.
Le principe ? On utilise des réseaux de neurones artificiels, inspirés du cerveau humain, qui peuvent apprendre de grandes quantités d'informations. Ces réseaux sont "profonds" car ils ont plusieurs couches qui leur permettent de traiter l'information de manière complexe et détaillée.
Donc, si le machine learning était déjà impressionnant, le deep learning va encore plus loin, permettant à des machines de reconnaître des visages, de traduire des langues et de conduire des voitures. C’est un peu comme donner à une machine le pouvoir de penser et d'apprendre par elle-même à partir de ses expériences. Plutôt bluffant, non ?
Qu'est ce que l'IA Générative ?
L'IA générative, c'est un peu comme un artiste magique doté d'un super pouvoir de création. Cette forme d'intelligence artificielle ne se contente pas de comprendre ou d'analyser des données ; elle les utilise pour créer quelque chose de totalement nouveau. Que ce soit des images, de la musique, du texte ou même des vidéos, l'IA générative peut imaginer et produire des œuvres qui semblent être faites par des humains.
Imaginez que vous donniez à cette IA une photo de plage et que vous lui demandiez de créer un tableau à partir de cette image. L'IA générative va analyser ce qu'elle voit dans la photo et peindre quelque chose de similaire mais nouveau. Elle peut transformer une journée ensoleillée en un coucher de soleil dramatique, ou même imaginer une famille jouant au bord de l'eau.
C'est fascinant parce que cela ouvre un monde de possibilités où les machines nous aident à explorer des territoires créatifs que nous n'aurions peut-être jamais pensés atteindre seuls. L'IA générative est donc comme un compagnon créatif qui repousse les limites de ce qui est possible dans l'art, l'écriture, et au-delà.
Qu'est ce que le Large Language Model (LLM) ?
Imaginez un gigantesque cerveau numérique, un peu comme une encyclopédie vivante, qui sait jongler avec les mots dans presque toutes les langues. Ce cerveau, c'est ce qu'on appelle un Large Language Model (LLM), ou Modèle de Langage de Grande Taille. Ces modèles sont des programmes d'intelligence artificielle formés à comprendre et à générer du texte en se basant sur d'énormes quantités de données textuelles qu'ils ont préalablement analysées.
Leur super-pouvoir ? Ils peuvent écrire des articles, répondre à des questions, résumer des textes, et même inventer des histoires, tout cela avec une fluidité qui peut ressembler à celle d'un humain. Pourquoi c'est génial ? Parce qu'ils peuvent aider à automatiser des tâches complexes liées au langage et fournir des réponses informatives et créatives sur à peu près n'importe quel sujet. Ils sont comme des assistants virtuels super-intelligents qui ne dorment jamais et qui sont toujours prêts à apprendre et à aider. C'est un peu comme avoir un sage qui murmurait à votre oreille, sauf que ce sage est une création de l'informatique moderne !
Si vous voulez approfondir le sujet, je vous suggère cette série d'articles de Raja Gupta.