L'intelligence artificielle : 15 concepts clés pour mieux la comprendre
Dans cet article, nous vous invitons à explorer 15 concepts clés de l'IA, expliqués de manière claire et simple.
L'intelligence artificielle (IA) est souvent associée à des termes techniques et des concepts complexes qui peuvent sembler intimidants pour les non-initiés. Avec l'omniprésence grandissante de ces technologies, il devient essentiel de rendre ces notions accessibles à tous. Démocratiser le langage entourant l'IA est non seulement possible, mais nécessaire.
C'est pourquoi, dans cet article, nous vous invitons à explorer 15 concepts fondamentaux de l'IA, expliqués simplement et clairement. Notre objectif est de vous permettre de participer pleinement à la conversation sur l'IA.
1. Intelligence Artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine. Cela englobe une variété d'approches ainsi que des systèmes basés sur des règles prédéfinies aux algorithmes avancés, qui peuvent apprendre et s'adapter.
L'IA n'est pas une technologie unique, mais un ensemble de méthodes qui permettent aux machines de percevoir, de comprendre, d'agir et d'apprendre.
2. Données
Les données sont le carburant de l'IA. Elles constituent les informations brutes collectées à partir de diverses sources. Les données peuvent être structurées (p.ex. bases de données) ou non structurées (p.ex. des textes, des images ou des enregistrements audios).
La qualité, la diversité et la représentativité des données sont cruciales. Des données biaisées ou insuffisantes peuvent entraîner des modèles d'IA peu fiables ou discriminatoires. La gestion efficace des données, y compris la confidentialité et la sécurité, est essentielle pour le succès des projets d'IA.
3. IA Générative
L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle se concentrant sur la création de nouveaux contenus (p.ex. textes, images, musique) en se basant sur l'apprentissage de modèles existants.
Exemples : ChatGPT, Gemini, Midjourney, Suno et même notre Arty sont tous des exemples d'IA générative.
4. Agents
Les Agents sont des systèmes autonomes capables de percevoir leur environnement, de prendre des décisions et d'agir pour atteindre des objectifs spécifiques sans intervention humaine constante. Les agents intelligents peuvent gérer les tâches répétitives, nous laissant plus de temps pour ce que les machines ne peuvent pas faire : être créatifs et empathiques.
Ils sont généralement l'orchestration de modèles génératifs combinés à une approche algorithmique plus standard.
Note. Ne vous inquiétez pas, un article est prévu afin d’explorer d'avantage leurs rôles.
5. Modèle
En IA, un modèle est une représentation mathématique ou algorithmique entraînée pour réaliser une tâche spécifique en se basant sur des données. Les modèles peuvent varier en complexité et en type, depuis de simples régressions linéaires jusqu'à des réseaux de neurones profonds.
Exemple : Un modèle prédictif utilisé par une entreprise de services pour anticiper les demandes de ses clients et ainsi ajuster ses ressources en conséquence.
Les modèles sont essentiels pour transformer les données en informations exploitables, mais leur performance dépend de la qualité de l'entraînement et de la pertinence des données utilisées.
6. Traitement du langage naturel (NLP)
Le traitement du langage naturel est le domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain de manière significative.
Le NLP doit gérer les complexités du langage humain, telles que l'ambiguïté, les expressions idiomatiques et le contexte culturel pour fournir des interactions plus naturelles et efficaces.
Exemple : Un chatbot intégré au site web d'une association qui répond aux questions fréquentes des visiteurs en langage courant.
7. Modèles de Langage de Grande Taille (LLM)
Les modèles de langage de grande taille sont des modèles d'IA entraînés sur de vastes quantités de données textuelles pour générer du langage de manière cohérente et contextuelle.
Bien que puissants, ces modèles peuvent refléter des biais présents dans les données d'entraînement et générer des informations inexactes. Il est donc important de les utiliser avec discernement et de vérifier les informations qu'ils produisent.
Exemple: ChatGPT est probablement l'exemple le plus connu faisant l'utilisation de LLMs.
8. Hallucination (ou confabulation)
En IA, une hallucination se produit lorsque le modèle génère une information qui semble plausible mais qui est incorrecte ou inventée, souvent en raison de limitations dans sa compréhension ou de généralisations excessives.
Exemple : Un assistant virtuel qui fournit des détails inexacts sur les caractéristiques d'un produit que votre entreprise ne propose pas réellement.
Les hallucinations soulignent l'importance de la validation humaine et de l'ancrage des modèles d'IA à des sources d'informations vérifiées pour garantir l'exactitude des réponses.
Les termes hallucination et confabulation sont parfois utilisés de manière interchangeable. Bien que confabulation décrive mieux le phénomène, hallucination demeure, pour l'instant, le terme le plus couramment utilisé.
9. Ancrage (Grounding)
L'ancrage consiste à relier les réponses d'une IA générative à des sources d'informations réelles et vérifiables pour améliorer leur exactitude et leur fiabilité.
Exemple : Une application d'une organisation communautaire qui fournit des informations sur les services locaux en se connectant directement aux bases de données municipales mises à jour.
En ancrant les réponses à des données fiables, on réduit le risque d'erreurs et on augmente la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.
10. Récupération et Génération Augmentée (RAG)
La récupération et génération augmentée combine des techniques de recherche d'informations avec la génération de texte pour produire des réponses actualisées et pertinentes.
Le RAG permet aux systèmes d'IA de s'appuyer sur des données à jour, même si ces informations n'étaient pas disponibles lors de leur entraînement initial, améliorant ainsi la pertinence des interactions.
Exemple : Un service client automatisé qui, avant de répondre à une question complexe, recherche dans la documentation interne de l'entreprise les informations les plus récentes pour fournir une réponse précise.
Le RAG est un type d'ancrage.
11. Chatbot
Un chatbot est un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains, en particulier sur Internet.
Les chatbots peuvent être basés sur des règles simples ou utiliser des techniques avancées de NLP pour offrir des interactions plus naturelles. Ils sont précieux pour fournir un support 24h/24 et décharger le personnel des tâches répétitives.
Exemple : Arty, notre assistant virtuel, est un chatbot qui utilise l'IA générative ainsi que récupération et génération augmentée (RAG).
12. Automatisation
L'automatisation consiste à utiliser des technologies pour effectuer des tâches ou des processus avec une intervention humaine minimale, améliorant l'efficacité et réduisant les erreurs.
Exemple : Une PME qui automatise la facturation et le suivi des paiements, libérant ainsi du temps pour le personnel comptable pour se concentrer sur des analyses financières plus stratégiques.
Si l'automatisation peut améliorer la productivité, elle soulève également des questions sur l'impact pour le marché du travail. Il est important de considérer la requalification du personnel et l'évolution des rôles pour tirer le meilleur parti de ces technologies.
13. Biais
Les biais sont l'influence indésirable des préjugés présents dans les données d'entraînement ou la conception des algorithmes, conduisant à des décisions ou des prédictions injustes ou discriminatoires. Le biais en IA est un rappel que nos technologies reflètent nos imperfections et qu'il est de notre responsabilité de les corriger.
Exemple : Un système de tri de CV qui désavantage certains candidats en se basant sur des critères non pertinents hérités de données historiques biaisées.
Pour atténuer les biais, il est essentiel de diversifier les ensembles de données, de concevoir des algorithmes transparents et de mettre en place des mécanismes d'audit et de correction. La sensibilisation aux biais est cruciale pour développer des systèmes d'IA équitables.
14. Prompt
Un prompt est simplement une instruction ou une question donnée à un modèle d'IA, comme ChatGPT, pour générer une réponse ou effectuer une tâche. C'est le point de départ de l'interaction avec l'IA : on lui fournit une demande claire, et elle répond en fonction des informations sur lesquelles elle a été entraînée. Par exemple, si on demande « Quels sont les avantages de l'automatisation pour une PME ? », le modèle utilise son apprentissage pour fournir une réponse. Bien formuler ses prompts est essentiel pour obtenir des réponses précises et pertinentes.
Nous explorerons ce concept plus en détails dans un prochain article.
15. API (Interface de Programmation d'Application)
Une API est un moyen de communication entre deux logiciels. Elle permet à une application d'accéder aux fonctionnalités ou aux données d'une autre application de manière sécurisée. En IA, les API permettent d'intégrer facilement des fonctionnalités d'IA dans des systèmes existants. Par exemple, une entreprise peut utiliser l'API d'un modèle de langage pour ajouter un chatbot à son site web sans avoir besoin de créer elle-même le modèle d'IA. L'API agit en quelque sorte comme un "intermédiaire" qui facilite l'intégration de l'IA dans différents outils ou plateformes.
En Conclusion
Comprendre ces concepts clés de l'intelligence artificielle est essentiel pour naviguer dans le paysage technologique actuel et saisir les opportunités qu'elle offre. Que vous soyez professionnel, étudiant ou simplement curieux, cette connaissance vous permettra de participer activement aux discussions et aux décisions concernant l'IA, contribuant ainsi à son développement responsable et bénéfique pour tous.
Vous souhaitez aller plus loin dans l'exploration de l'IA ou avez des questions spécifiques ? N'hésitez pas à nous contacter!