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Lexique de l'IA : Le dictionnaire du Centaure

Lexique de l'IA : Le dictionnaire du Centaure

TOP 35 des définitions de l'Intelligence Artificielle :
Algorithme  I  ANI / AGI / ASI  I  Biais  I  Chatbot  I  ChatGPT  I  Cybernétique  I  Deepfake  I Deep Blue  I  Deep Learning  I  ELIZA  I  Embeddings  I  Fine-tuning  I  GIGO  I  Hallucination  I  Hivers de l'IA  I  IA / IAG  I  Instruction tuning  I  Kurzweil  I  LLM  I  Machine Learning  I Moore (loi)  I  NLP  I  Paradoxe de Moravec  I  Prompt  I  QIQO  I  Réseaux de neurones  I  Scraping  I  Shadow AI  I Token  I  Température  I  Transformer  I  Turing  I  Watermarking

L'intelligence artificielle redéfinit notre réalité, et son lexique, riche et en constante évolution, pourrait aisément remplir un dictionnaire à part entière. Vous vous sentez dérouté face aux "réseaux de neurones", "algorithmes génératifs", "LLM" (Large Language Models), "Token", "Machine Learning", "Deep Learning", et bien plus encore ? N'ayez crainte ! Le Centaure du Marketing et de l'IA est là pour illuminer votre chemin avec le "Petit Larousse du Futur", un guide essentiel pour tous ceux qui s'imaginent que "ChatGPT-4 turbo" est le dernier jeu à la mode sur PlayStation. Ce guide, allant bien au-delà d'un simple recueil de termes, constitue votre sésame pour naviguer avec aisance dans le lexique de l'IA, ce labyrinthe de concepts qui forme le cœur vibrant de l'intelligence artificielle. Êtes-vous prêt à devenir fluent en lexique de l'IA ? 

définition Algorithme 

Algorithme 

Un algorithme est une séquence finie et bien définie d'opérations ou d'instructions destinées à résoudre un problème ou à accomplir une tâche. Il s'agit d'un ensemble de règles qui, lorsqu'elles sont suivies étape par étape, mènent à une solution ou à un résultat spécifique. '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).

Et pour ajouter une nuance cruciale : « 'Un algorithme ne pense pas, » souligne Aurélie Jean. Cette déclaration renforce l'absence de capacités émotionnelles ou de conscience dans ces constructions analytiques.
Pour une métaphore, imaginez un algorithme comme une recette de cuisine pour résoudre des problèmes. Il transforme des ingrédients bruts — les données — en un résultat exquis — la solution. Si l'IA est le chef cuisinier, l'algorithme constitue la recette elle-même, en constante évolution et adaptée aux défis numériques du jour.


Cette définition, tout en étant concise, invite à des interrogations plus profondes sur la nature et les limites des algorithmes, notamment à l'ère de l'IA omniprésente.

définition ANI (Intelligence Artificielle Étroite) 

ANI (Intelligence Artificielle Étroite) 

L'ANI (Artificial Narrow Intelligence), ou Intelligence Artificielle Étroite, fait référence à des systèmes d'IA spécialisés dans une tâche spécifique sans conscience ou compréhension autonome. Ces systèmes sont conçus pour exceller dans un domaine défini, comme la reconnaissance vocale ou la recherche sur Internet. Ils ne possèdent pas de capacités de pensée ou d'apprentissage généralisées.

définition AGI (Intelligence Général Artificielle)

AGI (Intelligence Générale Artificielle) 

L'AGI, ou Intelligence Générale Artificielle, désigne un niveau théorique d'IA capable d'effectuer n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un être humain peut réaliser. Elle implique l'aptitude à apprendre, comprendre et appliquer l'intelligence de manière versatile et flexible, à l'instar de l'intelligence humaine.

Définition : ASI (Super Intelligence Artificielle)

ASI (Super Intelligence Artificielle) 

L'ASI (Artificial Super Intelligence), ou Super Intelligence Artificielle, est un concept d'IA qui surpasserait de loin l'intelligence humaine dans tous les domaines, y compris la créativité, la résolution de problèmes et l'intelligence émotionnelle. Cette forme d'IA représente une avancée hypothétique où l'IA devient auto-améliorative, conduisant à une croissance rapide de l'intelligence.


Pour approfondir ce sujet, consultez la page du guide de l'IA >>> 'Quels sont les différents types d'IA ?'.

définition : Biais de l'Intelligence Artificielle 

Biais de l'Intelligence Artificielle 

Un phénomène complexe où les algorithmes de l'IA reflètent et amplifient les préjugés et les inexactitudes présents dans leurs données d'apprentissage. Ces biais peuvent influencer de manière subtile ou significative la perception et les décisions de l'IA, créant ainsi une réalité algorithmique parfois éloignée de la vérité objective. Pour une exploration approfondie de ce sujet, où la poésie rencontre la réalité concrète, découvrez notre article "Les Biais de l'IA et de ChatGPT" sur le blog Tsunami IA. Plongez dans un voyage fascinant à travers les yeux de Don Quichotte et du centaure du marketing digital, pour comprendre comment ces biais façonnent notre interaction avec l'intelligence artificielle.

définition : Chatbot 

Chatbot 

Le chatbot, ce barman numérique aux allures du Chat Botté — rusé, serviable et toujours prêt à vous assister. Imaginez un serviteur digital qui, tout comme le personnage du conte, use de sa ruse algorithmique pour vous faciliter la vie. Vous posez une question, il vous délivre une réponse. Vous évoquez un souci, il vous suggère une solution. Et tout cela avec la grâce et l'efficacité qui feraient pâlir d'envie les serviteurs humains.

Mais n'oublions pas une nuance cruciale : le chatbot, même s'il semble doté de l'intelligence et de la malice du Chat Botté, n'a ni conscience ni émotions. Il excelle dans l'art de la conversation programmée, de la recherche instantanée, de la suggestion pertinente, mais n'attendez pas de lui qu'il comprenne le sous-texte ou les nuances émotionnelles.

Pour enrichir ce point, comme le souligne Petter Bae Brandtzaeg : "Les chatbots sont importants parce qu'on ne se sent pas idiot en posant des questions importantes. Parfois, parler à quelqu'un peut être un peu intimidant. Parler à un chatbot rend cela beaucoup plus facile."

Tout comme le Chat Botté usait de son ingéniosité pour aider son maître, le chatbot utilise son arsenal de données et d'algorithmes pour vous guider, vous informer, voire vous divertir. Mais sa ruse n'est qu'une séquence de zéros et de uns, une série d'instructions soigneusement codées pour donner l'illusion de l'intelligence.

 

Oui, ce serviteur numérique peut être incroyablement utile, mais il ne faut jamais oublier qu'il est, au fond, toujours "botté" par ses créateurs humains. Il est le reflet non pas d'une autonomie, mais d'une programmation experte, rendant chaque interaction un doux mélange entre la mythologie des contes et la réalité de l'intelligence artificielle.

définition ChatGPT

ChatGPT 

Préparez-vous à un véritable game changer, une innovation qui bouleverse les règles du jeu. Non, ChatGPT n'est pas le dernier titre à la mode sur PS5, bien au contraire. Issu des laboratoires d'OpenAI, ce prodige dépasse largement la désignation de "chatbot". "ChatGPT" est une fusion sémantique entre "chat", synonyme de conversation, et "GPT", un acronyme pour "Generative Pre-trained Transformer" ou "Transformateur pré-entraîné génératif" dans la langue de Molière.

Altman, le dirigeant d'OpenAI, pourrait le qualifier de "calculatrice des mots," mais laissez-moi vous guider vers une vision plus grandiose : imaginez plutôt une Formule 1 des linguistes. Animé par un moteur de Machine Learning à la pointe de la technologie et doté d'une puissance titanesque générée par un corpus gigantesque de données textuelles, ChatGPT ne se contente pas  d’absorber le contenu du web. Il en digère tous les aspects, des publications scientifiques aux tweets les plus bénins. Cependant, cette opulence de données peut générer des hallucinations textuelles, des erreurs qui sont le reflet de notre propre imperfection.


Toutefois, ChatGPT a ses propres failles. Les risques de faux pas, d'informations erronées, ou même de préjugés cachés existent, car il repose sur les données humaines, inévitablement imparfaites.

En somme, ChatGPT n'est pas une simple évolution, mais une révolution linguistique orchestrée en bits et octet. Il ne change pas simplement les règles du jeu, il redéfinit le terrain de jeu lui-même.

Article Blog Tsunami IA : ChatGPT, c'est comme Meta... beaucoup de buzz pour finir en pssschit !

définition de Cybernétique 

Cybernétique 

La cybernétique, terme forgé par Norbert Wiener dans les années 1940, est une science interdisciplinaire qui étudie les systèmes de régulation et de communication chez les êtres vivants et les machines. Elle s'intéresse à la manière dont les systèmes (biologiques, mécaniques ou sociaux) se contrôlent et s'auto-régulent. Fondamentalement, la cybernétique explore les similitudes entre les mécanismes de contrôle et de communication dans les organismes vivants et les machines.

En IA, la cybernétique a joué un rôle crucial dans le développement des premiers modèles de pensée et d'apprentissage automatique. Elle a permis de conceptualiser des systèmes capables de s'adapter, d'apprendre et de prendre des décisions autonomes, une pierre angulaire des technologies modernes d'IA. L'idée fondamentale est celle de la boucle de rétroaction, où les systèmes s'ajustent en fonction de leur environnement et de leurs interactions.

Pour une métaphore, imaginez un thermostat qui ajuste automatiquement la température d'une pièce : il reçoit des informations (la température actuelle), les compare à un objectif (la température souhaitée), et agit pour corriger toute différence (en chauffant ou en refroidissant la pièce). De la même manière, la cybernétique en IA implique des systèmes qui observent, évaluent et agissent pour atteindre des objectifs spécifiques, formant ainsi la base de l'intelligence artificielle adaptative et réactive que nous connaissons aujourd'hui.

Dans le contexte contemporain de l'IA, la cybernétique continue d'inspirer des recherches sur l'autonomie des systèmes, l'interaction homme-machine et l'intelligence adaptative. Elle rappelle la vision initiale de Wiener, celle d'une synergie entre l'homme et la machine, guidée par des principes de régulation et de communication efficaces.

définition de Deepfake 

Deepfake 

Le deepfake est une méthode de synthèse d'image générée par intelligence artificielle qui combine et superpose des données audiovisuelles existantes pour créer des vidéos ou des enregistrements audio qui semblent réalistes. En s'appuyant sur des techniques de deep learning, comme les réseaux antagonistes génératifs (GANs), les deepfakes peuvent faire dire ou faire à quelqu'un des choses qu'il n'a jamais dites ou faites.

Cette technologie a pris d'assaut les réseaux sociaux et internet, où son utilisation va de la création innocente de mèmes à des fins malveillantes, telles que la désinformation, la manipulation politique et la diffamation. La qualité de ces fabrications est souvent si élevée qu'elle peut tromper à la fois l'œil humain et les technologies de détection actuelles, posant ainsi des défis significatifs en termes d'authenticité et de confiance en ligne. Le deepfake est donc devenu synonyme d'une utilisation négative de l'IA par certains individus, soulevant des questions éthiques et légales urgentes sur la gouvernance de l'information numérique.

définition de Deep Blue 

Deep Blue 

Deep Blue était un superordinateur développé par IBM, célèbre pour être le premier ordinateur à battre un champion du monde d'échecs en titre, Garry Kasparov, en 1997. Cette victoire a marqué un tournant historique dans le domaine de l'intelligence artificielle, démontrant les capacités d'une machine à maîtriser l'un des jeux les plus complexes et stratégiques conçus par l'homme.

Deep Blue fonctionnait grâce à une combinaison de puissance de calcul brut et d'algorithmes avancés d'échecs. Il pouvait évaluer environ 200 millions de positions d'échiquier par seconde, utilisant des techniques d'exploration de l'arbre des possibilités de jeu, de l'heuristique, et d'une base de données de parties d'échecs pour prendre ses décisions. Contrairement aux systèmes d'IA modernes qui apprennent de l'expérience, Deep Blue reposait principalement sur des règles et des stratégies programmées par des humains, ainsi que sur sa capacité à calculer rapidement un grand nombre de mouvements potentiels.

 

Cet événement a également stimulé les recherches en IA, notamment dans les domaines de la planification, de la prise de décision et du traitement de l'information complexe.

 

Deep Blue est devenu un symbole de l'ère moderne de l'intelligence artificielle, illustrant à la fois les immenses possibilités et les défis de la création de machines capables de performances intellectuelles comparables, voire supérieures, à celles des humains dans des tâches spécifiques.

Deep Learning 

Plongeons dans les profondeurs du jazz de l'IA. Imaginez un orchestre de musiciens, ici représentés par des couches de neurones artificiels, chacun apportant sa propre nuance à une mélodie complexe. À l'instar du jazz, où chaque musicien improvise en harmonie avec les autres, le Deep Learning utilise des réseaux de neurones multicouches pour résoudre des problèmes complexes avec une certaine élégance.
 

Définition simple
Le Deep Learning est une extension du Machine Learning, où la machine apprend de manière autonome, sans être contrainte par des règles prédéfinies. Il est le saxophoniste virtuose de l'orchestre de l'IA, capable de solos imprévisibles mais toujours pertinents.


Fonctionnement
Chaque couche de neurones affine les informations de la précédente, à la manière d'un musicien de jazz qui ajuste son jeu en fonction de la mélodie en cours. Les erreurs sont corrigées, les modèles ajustés, et la machine devient de plus en plus compétente dans des tâches variées, de la reconnaissance d'images à la traduction de langues.

Applications
Le Deep Learning est le multi-instrumentiste de l'IA, apportant sa polyvalence à divers domaines. Il orchestre les voitures autonomes, compose les systèmes de défense et diagnostique en médecine. Par exemple, il est utilisé pour la détection précoce de maladies comme le cancer, surpassant même l'expertise humaine dans l'analyse d'images médicales.

Ces applications se regroupent en quatre grandes catégories :

  1. Vision par ordinateur

  2. Reconnaissance vocale

  3. Traitement du langage naturel (NLP)

  4. Moteurs de recommandation
     

Deep Learning vs Machine Learning
Le Machine Learning est comme un pianiste de jazz qui a besoin d'une partition pour jouer. Il peut s'entraîner sur des jeux de données moins vastes et nécessite une intervention humaine pour ajuster et corriger ses erreurs. Le Deep Learning, en revanche, est le prodige qui improvise en temps réel, capable de s'adapter à des mélodies plus complexes. Il requiert de plus larges volumes de données d'entraînement et apprend de son propre environnement ainsi que de ses erreurs.

En résumé
Le Deep Learning est une prouesse technique qui repousse les limites de ce que l'IA peut accomplir. Sa complexité et sa sophistication, bien que dépourvues de l'émotion et de l'intention humaines, évoquent la richesse des improvisations du jazz. C'est une technologie qui, tout comme une partition de jazz bien exécutée, est capable de nuances et de subtilités qui enrichissent notre compréhension du monde autour de nous.

définition de ELIZA

ELIZA 

ELIZA est un des premiers programmes informatiques conçu pour simuler une conversation avec un utilisateur humain, développé par Joseph Weizenbaum au MIT en 1966. Ce programme est souvent considéré comme l'un des premiers chatbots. Il a été conçu pour imiter les réponses d'un psychothérapeute lors d'une séance de thérapie Rogerienne, une approche centrée sur le patient.

Le fonctionnement d'ELIZA repose sur l'identification de mots-clés dans les phrases de l'utilisateur et la construction de réponses en utilisant des règles prédéfinies pour reformuler ou poser des questions. Par exemple, si un utilisateur mentionnait le mot "mère", ELIZA pourrait répondre par une question liée à la famille. Cette méthode, bien que rudimentaire par rapport aux standards actuels de l'IA, a créé une illusion convaincante d'intelligence et de compréhension.

 

L'un des aspects les plus notables d'ELIZA était sa capacité à maintenir une conversation qui semblait sensée, malgré son manque de compréhension réelle ou de contexte. Ce programme a eu un impact considérable sur la perception publique de l'intelligence artificielle et a ouvert la voie à des recherches futures sur le traitement du langage naturel et les systèmes conversationnels.

 

Cependant, Weizenbaum lui-même était critique vis-à-vis des interprétations exagérées de l'intelligence d'ELIZA. Il a souligné que, bien que le programme puisse imiter la conversation humaine, il était dépourvu de compréhension réelle, mettant en garde contre les dangers de la surinterprétation des capacités des machines.

 

En somme, ELIZA reste un jalon important dans l'histoire de l'IA, illustrant à la fois les possibilités et les limites des premières tentatives de simulation de la communication humaine par ordinateur.

définition de Embeddings en IA 

Embeddings en IA 

Dans le vaste cosmos du langage, chaque mot, phrase ou partie de mot, que nous appelons token, est comme un astre. Les embeddings en IA sont les instruments qui nous permettent de cartographier la position et la relation de ces astres linguistiques dans un espace multidimensionnel, révélant ainsi la structure cachée du langage.

Définition
Les embeddings en IA sont des vecteurs de caractéristiques qui représentent des tokens – mots, parties de mots, ou même signes de ponctuation – dans un espace de caractéristiques. Chaque dimension de cet espace met en lumière un aspect du sens du token, permettant de regrouper les tokens similaires et de séparer les différents, selon leur contexte et leur usage.

Fonctionnement
Dans ce processus, les mots ne sont pas isolés ; ils sont analysés en relation avec leur environnement. Des modèles tels que Word2Vec ou GloVe examinent de vastes corpus de texte, apprenant des schémas de co-occurrence des tokens. Par ce processus, les mots qui sont utilisés et apparaissent dans des contextes similaires se retrouvent proches dans l'espace des embeddings, révélant ainsi la richesse sémantique et la structure syntaxique du langage.

Applications
Les embeddings sont des outils puissants en IA, notamment pour la traduction automatique, la reconnaissance vocale, ou la recherche sémantique. Ils offrent une compréhension plus profonde et nuancée du langage, permettant aux machines de saisir les subtilités du sens et du contexte.

En résumé, les embeddings transforment les tokens en vecteurs denses, facilitant la compréhension et le traitement du langage par les machines. Ces vecteurs, représentant des tokens, servent de fondement à une multitude d'applications en IA, offrant une fenêtre sur la complexité et la beauté du langage humain.

définition de Fine-tuning (réglage fin) 

Fine-tuning (réglage fin) 

Le fine-tuning, en intelligence artificielle, est une technique qui ajuste un modèle pré-entraîné pour le spécialiser dans des tâches spécifiques. Pensez à un outil très polyvalent, déjà formé pour accomplir un large éventail de tâches. Le fine-tuning le personnalise pour le rendre plus performant dans une mission particulière.

Voici le principe : prenez un modèle d'IA entraîné sur des millions de données pour comprendre le langage humain. Pour le spécialiser dans la compréhension des conversations médicales, vous le formez à nouveau, mais cette fois en se concentrant uniquement sur des données médicales. Il n'est pas nécessaire de repartir de zéro ; vous optimisez simplement ses capacités existantes pour les rendre plus adaptées à vos besoins spécifiques.

 

Le fine-tuning est avantageux car il économise temps et ressources. Au lieu de construire un nouveau modèle à partir de rien, vous prenez un modèle existant et l'améliorez dans un domaine précis. C'est comme avoir un couteau suisse et aiguiser particulièrement l'une des lames pour qu'elle coupe mieux.

définition de GIGO (Garbage In, Garbage Out) 

GIGO (Garbage In, Garbage Out) 

Le concept de GIGO, acronyme de 'Garbage In, Garbage Out' (littéralement 'déchets en entrée, déchets en sortie'), est un principe fondamental dans le domaine de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Il souligne une vérité implacable : la qualité des données en entrée détermine la qualité des résultats en sortie. Si les données fournies à un système d'IA sont erronées, biaisées ou de mauvaise qualité, les résultats générés seront également défectueux ou trompeurs. Cette maxime s'applique également aux prompts : la précision et la pertinence du prompt déterminent la qualité de la réponse de l'IA.

Explication
Ce principe est particulièrement pertinent dans l'ère actuelle de l'IA, où les algorithmes d'apprentissage automatique et les systèmes de traitement de données dépendent fortement de la qualité des données d'entraînement. De même, la qualité des prompts fournis à un système comme ChatGPT influence directement la pertinence et l'exactitude de ses réponses. Un prompt mal formulé ou imprécis peut conduire à des réponses confuses ou hors sujet.

Implications
GIGO met en lumière l'importance cruciale de la collecte, de la préparation et de l'analyse minutieuse des données. Il souligne aussi la nécessité de formuler des prompts avec soin et précision, en particulier dans des applications comme le marketing numérique, où une communication claire et efficace est essentielle. Dans le monde du marketing numérique, des données de mauvaise qualité peuvent mener à des stratégies marketing inappropriées, tout comme un prompt mal conçu peut entraîner des interactions client inefficaces ou des erreurs de communication.

GIGO est une maxime qui rappelle aux professionnels de l'IA, aux ingénieurs en données, aux spécialistes du marketing et à tous les utilisateurs de systèmes d'IA l'importance de traiter les données et les prompts avec rigueur et précision. Et pour moi, c'est comme pour un gigot : qu'il soit en entrée ou à la sortie du four, ça reste du gigot et je préfère le QIQO !

définition : Hallucination (Intelligence Artificielle) 

Hallucination (Intelligence Artificielle) 

Un phénomène intriguant dans lequel les modèles d'intelligence artificielle, comme ChatGPT, génèrent des informations erronées ou trompeuses qui, bien que fausses, semblent surprenamment plausibles. Ces hallucinations numériques, allant des inexactitudes factuelles à la fabrication complète d'informations, révèlent les limites de la compréhension contextuelle et de la rigueur analytique de l'IA. Pour explorer les nuances de ce phénomène fascinant, où réalité et illusion numérique se confondent, consultez notre article "Les hallucinations de l'IA et de ChatGPT" sur le blog Tsunami IA.

 

Découvrez comment Chaishire, notre chat numérique énigmatique, nous guide à travers les méandres de l'esprit de l'IA, offrant un aperçu unique des défis et des opportunités de ces erreurs algorithmiques.

définition : Hivers de l'IA 

Hivers de l'IA 

Les "hivers de l'IA" sont des périodes de scepticisme, de désillusion et de réduction du financement et de l'intérêt pour le domaine de l'intelligence artificielle. Ces phases ont été caractérisées par des attentes non satisfaites, où les promesses ambitieuses de l'IA n'ont pas été concrétisées, entraînant une diminution du soutien public et privé.

 

Le concept d'hiver de l'IA évoque une métaphore saisonnière : après une période de floraison et de croissance (l'« été de l'IA »), vient un temps de stagnation ou de ralentissement (l'« hiver de l'IA »). Historiquement, ces hivers ont été déclenchés par plusieurs facteurs, tels que l'échec de projets d'IA ambitieux, des limitations technologiques, des défis insurmontables en matière de recherche, ou encore un manque de résultats tangibles malgré des investissements significatifs.

Les hivers de l'IA sont importants dans l'histoire de cette discipline, car ils ont souvent conduit à des réévaluations critiques et à des ajustements dans la recherche et le développement de l'IA. Ils ont permis une meilleure compréhension des défis inhérents à la création d'intelligences artificielles et ont incité à des approches plus réalistes et pragmatiques.

Le premier hiver notable de l'IA s'est produit dans les années 1970, suivi d'un autre dans les années 1980. Ces périodes ont vu un déclin notable dans les études, les fonds de recherche et l'intérêt général pour l'IA. Cependant, chaque hiver a été suivi d'une renaissance, marquée par de nouvelles avancées et des progrès significatifs, reflétant le cycle naturel de découverte, de défi, de recul et de progrès inhérent à tout domaine scientifique.

En conclusion, bien que les hivers de l'IA représentent des périodes difficiles, ils ont également joué un rôle essentiel dans la maturation et l'évolution de l'intelligence artificielle, en stimulant la recherche de solutions plus innovantes et viables.

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

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

Ah, l'IA, cette énigme née en 1956 à Dartmouth College ! Double nationalité, double sens, double jeu ? Elle fonctionne à partir d'algorithme, se nourrit et apprend à partir de données humaines. Côté anglophone, AI est votre statisticien personnel, un véritable maestro de la donnée. Elle s'arme de chiffres, de modèles et d'analyses pour percer les mystères du comportement humain. Pas d'émotion ici, rien que des datas. Par contre, la traduction française ajoute une couche d'introspection, flirtant avec l'idée d'une intelligence émotionnelle. Un peu comme si elle se demandait, à chaque octet, le "pourquoi" de son existence. Alors, s'agit-il d'une "intelligence artificielle" ou plutôt d'une "intelligence algorithmique"? Le débat est ouvert, mais une chose est certaine : l'IA n'est pas prête à vous piquer votre job, sauf si vous êtes une calculatrice humaine. Cependant, elle apprend à un rythme effréné. Elle pourrait être encore dans sa phase d'adolescence algorithmique, mais elle a déjà le pouvoir de booster votre IH (Intelligence Humaine).

Article du Blog Tsunami IA : Le buzz sur ChatGPT : Génie ou Simple Idiot ?
Article du Blog Tsunami IA : Les biais de l'IA à la lumière de Don Quichotte . . .

 

IAG (Intelligence Artificielle Générale)

Ajoutons la lettre G à l'IA pour arriver au IAG : Intelligence Artificielle Générale. Contrairement à l'IA traditionnelle, qui excelle dans des tâches spécifiques comme le diagnostic médical ou le traitement de texte, le IAG aspire à être comparable à l'intelligence humaine. Il n'est pas seulement efficace, mais également adaptable et créatif. Pour le moment, le IAG demeure plus un rêve qu'une réalité, flirtant davantage avec les notions de la science-fiction.
 

Imaginez un futur où ce IAG pourrait se questionner sur le 'pourquoi' de ses actions. Imaginez une entité capable de fournir des réponses qui montrent non seulement une compréhension de sa propre programmation, mais aussi une perspective unique. Quel dialogue aurions-nous avec cette entité ? Et qu'est-ce que cela révélerait sur notre propre compréhension de l'intelligence, qu'elle soit humaine ou artificielle ?
 

La notion même du IAG nous pousse à réfléchir plus profondément sur l'intelligence en tant que concept, tout en rappelant que cette vision reste, pour le moment, dans le domaine de la science-fiction et n'existera peut-être jamais !

Pour approfondir ce sujet, consultez le guide de l'IA >>> Quelle sont les différents type d'IA (faible, forte et super) ?

définition d'Instruction tuning 

Instruction tuning 

L'instruction tuning est une méthode avancée de personnalisation des modèles de langage pré-entraînés, qui consiste à enrichir le processus d'entraînement avec des instructions spécifiques en plus des données d'exemple. Cette approche vise à augmenter la polyvalence et l'efficacité des grands modèles de langage (LLM) en les rendant capables de mieux généraliser à de nouvelles tâches.

À la différence du fine-tuning, qui ajuste les modèles pré-entraînés sur un jeu de données spécifique pour améliorer leurs performances dans une tâche donnée, l'instruction tuning va un pas plus loin. Alors que le fine-tuning se concentre sur l'ajustement des paramètres du modèle à partir d'exemples d'entrées et de sorties ciblées, l'instruction tuning enrichit ces données avec des instructions claires. Cela permet au modèle non seulement d'apprendre à exécuter une tâche spécifique mais aussi de comprendre le contexte et l'objectif derrière les demandes, ce qui améliore sa capacité à s'adapter à des tâches qu'il n'a pas directement apprises.

Cette méthode d'instruction tuning est particulièrement utile pour rendre les LLM plus flexibles et généralistes. En intégrant des instructions aux exemples d'entraînement, les modèles deviennent plus aptes à interpréter les consignes et à fournir des réponses appropriées sur une gamme plus large de requêtes, même celles qu'ils rencontrent pour la première fois.

En somme, tandis que le fine-tuning se concentre sur la spécialisation d'un modèle dans une tâche précise en optimisant ses performances, l'instruction tuning cherche à élargir les capacités du modèle, lui permettant de comprendre et d'exécuter un spectre plus large de tâches en se basant sur des instructions explicites. Cette différence fondamentale ouvre de nouvelles avenues dans l'utilisation des LLM, les rendant plus polyvalents et efficaces dans une variété de contextes pratiques.

définition : Kurzweil Ray

Kurzweil Ray 

Ray Kurzweil est une figure clivante dans le domaine de l'intelligence artificielle, réputé pour ses prédictions audacieuses basées sur la loi de Moore. Il prédit une fusion inévitable entre l'intelligence humaine et artificielle, conduisant à une transformation radicale de notre existence. Bien que ses idées soient inspirantes pour certains, elles suscitent également des débats et des controverses. Pour approfondir les théories de Kurzweil et comprendre pourquoi il divise, consultez l'article "Ray Kurzweil : Oracle de l'Intelligence Artificielle et ses projections pour l'ère digitale" sur le blog Tsunami IA.

Définition du lexique de l'IA : LLM (LArge Language Model)

LLM (Large Language Model) 

Imaginez un bibliothécaire qui a lu tous les livres de la bibliothèque, des romans aux manuels scientifiques, et qui est capable de vous fournir des réponses, des analyses, voire des créations littéraires sur demande. Le LLM, ou Large Language Model, est ce bibliothécaire virtuel, un prodige de l'IA qui digère des téraoctets de texte pour vous offrir des réponses pertinentes et nuancées. Mais attention, ce n'est pas un penseur autonome. Il est le reflet des données sur lesquelles il a été formé, une mosaïque de l'humanité en bits et octets.

Comment fonctionne un LLM ?
Les LLM reposent sur une technologie appelée réseaux de neurones profonds, qui imitent la façon dont le cerveau humain traite l'information. Ils sont entraînés à partir d'immenses volumes de données textuelles, apprenant à prédire le mot suivant dans une séquence donnée. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage par renforcement : le modèle reçoit une rétroaction positive lorsqu'il fait une prédiction correcte, ce qui l'incite à répéter ce comportement à l'avenir.

Pourquoi les LLM sont-ils importants ?
Les LLM sont particulièrement importants en raison de leur capacité à comprendre et à générer du langage humain avec une précision remarquable. Ils peuvent être utilisés pour aider à la rédaction d'articles, à la traduction de textes dans différentes langues, ou même pour générer des scripts pour les assistants vocaux.

Les LLM et l'avenir de l'IA
Les LLM jouent un rôle essentiel dans l'évolution future de l'IA pour plusieurs raisons. D'abord, ils sont à la pointe de l'effort pour créer une IA qui comprend et interagit avec le langage humain de manière naturelle. Ensuite, ils ouvrent la porte à une foule de nouvelles applications et d'améliorations pour les technologies existantes.

Les LLM sont indéniablement un jalon important dans l'évolution de l'IA, mais ils ne sont pas la seule voie d'exploration. Des alternatives comme les modèles multitâches de Meta aux recherches en apprentissage par renforcement multi-agents offrent d'autres perspectives tout aussi prometteuses. En somme, l'avenir de l'IA est un écosystème riche et diversifié, où les LLM ne sont qu'un acteur parmi d'autres.

Dans le contexte actuel où les LLM comme GPT-4 d'OpenAI font les gros titres, il est important de noter que d'autres acteurs, comme Meta (anciennement Facebook), explorent également des alternatives. Meta, par exemple, travaille sur des modèles qui sont plus axés sur le multitâche et l'interaction en temps réel. Ces modèles visent à intégrer une meilleure compréhension du contexte et de l'intention de l'utilisateur, ce qui pourrait être une étape vers des IA plus "conscientes" de leur environnement.
Ces ajouts pourraient offrir à vos lecteurs une vision plus complète et nuancée des LLM, en les situant dans le contexte plus large de l'IA et en soulignant les différentes voies de recherche et de développement qui sont actuellement explorées.

définition de Machine Learning

Machine Learning

Imaginez une école pour ordinateurs où ils s'affinent intellectuellement. Vous fournissez à l'ordinateur une vaste collection de données, à l'instar d'une bibliothèque emplie de livres, et il plonge tête première pour en extraire schémas et régularités. En utilisant ce savoir nouvellement acquis, il est capable de prouesses telles que la reconnaissance faciale, la création de playlists sur mesure ou même la détection précoce d'une fraude à votre carte bancaire. Le plus impressionnant ? Plus il ingère de données, plus il excelle dans ces compétences. C'est comme si votre ordinateur passait du rang de simple élève à celui de premier de la classe, mais dans des domaines très spécifiques. Ne vous y trompez pas, ce n'est pas de la magie, c'est du machine learning.

 

Le Poudlard pour ordinateurs
Imaginez Poudlard, mais pour les ordinateurs. Au lieu de formules magiques et de sortilèges, vous fournissez à l'ordinateur un grimoire de données. Comme un jeune sorcier parcourant les pages d'un livre ancien, l'ordinateur fouille ces données pour en extraire des modèles et des régularités. Armé de ce savoir, il réalise des exploits qui semblent tout droit sortis d'un monde magique : il reconnaît votre visage, vous concocte une playlist ensorcelante, ou repère une tentative de fraude sur votre carte bancaire avant même que vous ne le remarquiez. Le véritable sortilège ? Plus il étudie, plus il devient doué. C'est comme si votre ordinateur passait de l'état d'apprenti sorcier à celui de véritable mage, mais dans des domaines incroyablement spécifiques. Ce n'est pas de la magie, c'est du Machine Learning : l'art de former un ordinateur à s'améliorer constamment.

définition de Moore (loi de Gordon de Moore) 

Moore (loi de Gordon de Moore) 

La Loi de Moore, formulée en 1965 par Gordon Moore, co-fondateur d'Intel, prévoyait que le nombre de transistors sur une puce de silicium doublerait environ tous les deux ans, entraînant une augmentation exponentielle de la puissance de calcul. Cette loi a été une force motrice majeure dans le développement de la technologie moderne, influençant notamment l'évolution de l'intelligence artificielle (IA)​​​​.

 

Toutefois, en 2023, cette loi semble rencontrer ses limites, principalement en raison de la réduction des composants des puces à l'échelle atomique. Les techniques de fabrication actuelles, comme la photolithographie, éprouvent des difficultés à intégrer un nombre croissant de transistors dans des espaces de plus en plus restreints​​. Face à ces défis, des alternatives sont envisagées pour continuer à augmenter la puissance de traitement des puces informatiques. Parmi elles, la lithographie par ultraviolets extrêmes (EUV) permet de graver des conceptions plus petites sur les surfaces de silicium. La photonique, qui transforme les signaux électriques en photons lumineux, promet des vitesses de calcul plus rapides. Enfin, l'informatique quantique, basée sur les propriétés des particules subatomiques, offre un potentiel théorique de traitement de données considérablement accru​​.

 

Gordon Moore nous a quitté le 24 mars 2023 coicidant à l'année de l'avenement de l'IA au niveau du grand public.

 

Ces évolutions suggèrent que bien que la Loi de Moore telle qu'elle a été initialement formulée soit en train de ralentir, les avancées technologiques pourraient continuer à travers d'autres moyens, comme l'informatique quantique. Cette dernière pourrait marquer la prochaine grande évolution dans les capacités de calcul et potentiellement révolutionner des domaines comme l'IA

définition de NLP (Traitement du language naturel) 

NLP (Traitement du language naturel) 

Imaginez un pont entre le langage humain et le monde numérique, où les ordinateurs comprennent et parlent notre langue avec aisance. Le Traitement du Langage Naturel, ou NLP (Natural Language Processing) est cette technologie qui permet aux machines de lire, comprendre, et même générer des textes comme le ferait un humain. Grâce au NLP, les ordinateurs peuvent saisir le sens caché derrière nos mots, répondre à nos questions, et nous aider à naviguer dans l'océan d'informations disponibles en ligne.

 

Cette prouesse repose sur deux piliers :

- la Compréhension du Langage Naturel (NLU), qui est l'art de décrypter l'intention cachée derrière les phrases 

- la Génération du Langage Naturel (NLG), qui est la capacité de transformer des idées complexes en textes clairs et fluides.

 

Grâce à l'évolution du Machine Learning et du Deep Learning, le NLP évolue constamment, ouvrant des portes vers des conversations plus naturelles et intuitives avec les machines.

définition : Paradoxe de Moravec 

Paradoxe de Moravec 

Définition
Formulé dans les années 1980 par Hans Moravec, le paradoxe de Moravec révèle une contradiction surprenante dans le domaine de l'IA et de la robotique. Il postule que les tâches intellectuelles de haut niveau sont souvent plus simples à coder pour un système d'IA que des activités basiques et sensorimotrices, intuitivement faciles pour les humains.

 

Explication 
Ce paradoxe s'explique par notre évolution. Les compétences sensorimotrices, comme marcher sur un terrain accidenté, reconnaître un visage dans une foule ou attraper un objet en mouvement, sont le résultat de millions d'années d'évolution. Ces tâches, bien que simples en apparence pour les humains, sont extrêmement complexes à reproduire en robotique. À l'inverse, résoudre un problème mathématique complexe ou jouer aux échecs à haut niveau, des tâches qui demandent une réflexion abstraite et semblent difficiles pour beaucoup, sont relativement plus aisées à programmer pour un ordinateur.

Implications 
Le paradoxe soulève un défi majeur : il est souvent plus difficile de programmer un robot pour qu'il effectue des tâches simples comme nettoyer une maison en évitant les obstacles ou reconnaître des émotions humaines, comparé à des tâches complexes comme analyser de grandes quantités de données ou conduire des recherches scientifiques automatisées.

L'article détaillé sur ce sujet est disponible sur le Blog Tsunami IA >>> L'IA au défi de l'instinct humain à travers le paradoxe de Moravec

définition de Prompt 

Prompt 

Dans le théâtre classique, le "prompteur" est l'individu en coulisses qui souffle les répliques aux acteurs quand ils les oublient. En informatique, le "prompt" est une invite à entrer une commande. Dans le contexte de l'IA, c'est une sollicitation sous forme de question, de mot ou de phrase, qui invite l'algorithme à produire une réponse spécifique.

 

Ainsi, le prompt sert de point de départ à la conversation, un indice pour que la machine sache dans quelle direction orienter sa réponse. L'efficacité du prompt ne réside pas seulement dans sa capacité à initier, mais aussi dans sa subtilité à orienter.

S'il est mal formulé, le prompt peut engendrer des réponses inattendues, voire complètement hors sujet. Si bien choisi, il peut être le tremplin vers une réponse enrichissante et précise. C'est un élément souvent sous-estimé mais essentiel dans la communication avec les IA comme ChatGPT.

 

Pour reprendre l'analogie théâtrale, si le ChatGPT est l'acteur principal, le prompt est le metteur en scène discret mais indispensable. Il donne le "la", il indique le ton, il définit les règles du jeu. Et pourtant, comme toute communication humaine, il porte en lui une part d'imprévu, une marge d'erreur ou d'innovation. Il représente donc cette union entre la précision de la machine et l'aléatoire humain.

 

Dans le contexte du travail, l'art de maîtriser le prompt deviendra essentiel dans de nombreux métiers. En d'autres termes, l'art du prompt sera une compétence recherchée et valorisée.

Et voilà pourquoi le mot "prompt" mérite sa place dans notre lexique de l'IA mais également d'y consacrer une section dans le livre 'L’art du prompt'.

 

Une question réfléchie et bien posée équivaut à une réponse pertinente. Tout simplement !

définition de QIQO (Quality In, Quality Out) 

QIQO (Quality In, Quality Out) 

QIQO, acronyme de "Quality In, Quality Out", est un principe clé en informatique, analyse de données, et intelligence artificielle, formant l'opposé du concept GIGO ("Garbage In, Garbage Out"). Ce principe stipule que la qualité des données, informations, ou ressources fournies à un système détermine la qualité des résultats obtenus. Cela inclut également la qualité des prompts dans le contexte de l'intelligence artificielle, où la nature et la précision des prompts déterminent la pertinence et l'exactitude des réponses générées par l'IA.
 

Définition

Quality In : Cette composante souligne l'importance de la qualité des données d'entrée, y compris les prompts en IA. Des prompts bien formulés et précis améliorent la qualité des interactions avec des systèmes comme ChatGPT, en dirigeant l'IA vers des réponses plus pertinentes et précises.

Quality Out : Cela indique que des intrants de qualité, qu'il s'agisse de données ou de prompts, mènent à des extrants de qualité supérieure. Dans l'IA, cela se traduit par des réponses, des analyses, ou des prédictions plus fiables et utiles.

Applications et Implications 

En informatique et programmation, cela implique que des codes bien conçus et testés produisent des logiciels fiables.


En intelligence artificielle, des données et des prompts de qualité conduisent à des prédictions et analyses plus précises.
 

En analyse de données, des données bien collectées et traitées mènent à des insights plus perspicaces.
 

En résumé, QIQO met l'accent sur l'importance de la qualité à chaque étape, de la collecte des données à la formulation des prompts, pour obtenir des résultats optimaux, contrastant ainsi avec GIGO où des données ou prompts de mauvaise qualité mènent à des résultats peu fiables.

définition : Réseaux de neurones artificiels 

Réseaux de neurones artificiels 

Imaginez le cerveau humain comme une forêt dense, chaque arbre représentant un neurone. Les arbres communiquent entre eux, partageant de précieuses informations à travers un réseau invisible mais puissant. Dans ce scénario, les réseaux de neurones artificiels seraient comme une reconstitution de cette forêt, mais conçue par l'homme et implantée dans une machine. Ces réseaux sont composés de nœuds interconnectés qui imitent les neurones du cerveau humain. Au lieu de sève et de racines, nous avons des algorithmes et des fonctions d'activation qui permettent à ces nœuds de traiter les données et de communiquer entre eux.
 

Chaque nœud, à l'image d'un arbre dans cette forêt numérique, reçoit des informations, les assimile, puis les transmet aux nœuds voisins, créant ainsi une chaîne d'échange synaptique. Ce qui est fascinant, c'est la capacité de ces réseaux à évoluer. Imaginez cette forêt artificielle ajustant la flexibilité de ses branches et la profondeur de ses racines pour mieux capter l'énergie du soleil et les nutriments du sol. En jargon ingénieur, cela équivaut à l'optimisation des poids et des biais pour un traitement des données plus performant. Le résultat ? Une forêt d'intelligence artificielle, toujours en quête de l'arbre parfait — plus robuste, plus agile, et inévitablement plus intelligent.
 

Pour enrichir cette définition du lexique de l'IA, il serait utile d'invoquer les mots de Geoffrey Hinton, l'un des pères fondateurs du deep learning : "Un réseau de neurones artificiels est essentiellement une manière de calculer une grande fonction compliquée qui est apprise à partir de données étiquetées" ("Neural Networks for Machine Learning" en 2016).

Mais n'oublions pas une nuance essentielle : même si les réseaux de neurones sont inspirés par la biologie, ils restent une création humaine. Ils peuvent apprendre et s'adapter, mais ils ne possèdent pas la conscience ou les émotions qui sont l'apanage des êtres biologiques.

définition de Scraping 

Scraping 

Dans le cadre de notre exploration du Lexique de l'IA, découvrons ensemble ce que signifie "le scraping", ou extraction web. Cette méthode technique permet de collecter de manière automatisée des données depuis des sites web et des réseaux sociaux. Le processus transforme des données brutes en informations structurées, rendant celles-ci utilisables pour diverses applications, telles que l'analyse de marché, la veille concurrentielle, ou l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle. Toutefois, pratiquer le scraping sans l'accord explicite des propriétaires de contenu soulève d'importantes questions juridiques, particulièrement en ce qui concerne le droit d'auteur et la protection de la vie privée.

Des 'faussaires' exploitent cette technique pour analyser et reproduire des contenus à succès, s'inspirant de styles narratifs, d'idées et d'accroches efficaces pour créer des imitations qui peuvent tromper le public ou diluer la valeur du contenu original. Bien que cette pratique puisse être légale avec le consentement approprié, elle soulève des questions éthiques sur l'originalité et la propriété intellectuelle.
 

Le scraping est un outil puissant qui nécessite une approche responsable et éthique. Il est impératif de s'assurer que toute activité de scraping respecte non seulement les lois en vigueur mais aussi les normes éthiques, en tenant compte des droits des créateurs et de l'impact potentiel sur l'écosystème du contenu numérique.

définition de Shadow AI 

Shadow AI 

Shadow AI représente ces initiatives d'intelligence artificielle qui émergent spontanément au sein d'une organisation, sans l'approbation formelle de la direction ou la supervision du département informatique. Ce phénomène naît souvent de l'initiative des collaborateurs désireux d'utiliser les dernières technologies pour améliorer leur travail.

Bien que ce mouvement puisse stimuler la productivité et l'efficacité, il est accompagné de défis significatifs. Sans une orientation appropriée, ces applications indépendantes de Shadow AI peuvent introduire des risques de sécurité et des complications juridiques, ainsi que perturber la cohérence et l'harmonie au sein de l'équipe, surtout entre ceux qui utilisent l'IA et ceux qui n'y ont pas recours. De plus, elles peuvent entraîner des silos d'informations, compromettant ainsi les stratégies d'information unifiées de l'entreprise.

Au cœur de Shadow AI se trouve un conflit entre le désir d'innovation spontanée et le besoin de maintenir une gouvernance organisée et sûre. Naviguer dans ce contexte requiert un équilibre entre flexibilité et contrôle, encourageant l'innovation tout en intégrant ces initiatives dans une stratégie de sécurité globale de l'organisation. Cela nécessite une direction claire de la part du top management et un accompagnement adéquat, sans quoi le Shadow AI pourrait se transformer en un problème latent et rapidement envahissant.

Prenons l'exemple d'un marketeur utilisant ChatGPT pour rédiger des contenus et Midjourney pour créer des images. Bien que ces outils puissent grandement augmenter l'efficacité et la créativité, leur utilisation non supervisée pourrait poser des questions de conformité, de qualité, juridique ou d'éthique, illustrant ainsi les défis et les opportunités du Shadow AI dans un contexte professionnel concret.

définition Température dans la maison de l'IA 

Température dans la maison de l'IA 

Dans la maison de l'intelligence artificielle, spécialement au sein des pièces à vivre de traitement de langage comme GPT, la "température" est un peu comme le thermostat qui contrôle le flux de créativité et de prévisibilité des réponses générées. Voici une immersion dans ce concept, selon une échelle de 0 à 1, mais avec une touche de créativité :

  • 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 tournant le bouton de la température, les utilisateurs naviguent à travers ces paysages variés de l'IA, choisissant le climat idéal pour leurs aventures créatives - que ce soit dans la rigueur glaciale de la précision ou sous le soleil brûlant de l'innovation.

Définition du lexique de l'IA :Token

Token en IA 

Les LEGO, ces petits blocs qui ont marqué notre enfance, ne sont pas simplement des jouets. Ils sont des catalyseurs d'imagination, une preuve tangible que la simplicité peut engendrer 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.


Pour illustrer ce point, 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.

définition de Transformer (Transformateur) 

Transformer (Transformateur) 

Le concept de "Transformateur" dans le domaine de l'intelligence artificielle est une révolution en soi dans la compréhension et le traitement des langues naturelles. Né de l'esprit visionnaire des chercheurs chez Google en 2017, le Transformateur est la pierre angulaire de modèles tels que GPT (Generative Pre-trained Transformer), faisant de lui un pilier essentiel dans l'élaboration des systèmes de compréhension et de génération de texte automatique.

Définition
Un Transformateur est un modèle basé sur l'architecture d'attention, qui permet à un système d'IA de peser l'importance relative de différents mots dans une phrase. Au lieu de traiter les mots un par un, de façon linéaire, le Transformateur capte les relations dynamiques entre eux, peu importe leur éloignement dans le texte. Cette capacité à comprendre le contexte et la nuance de chaque mot lui permet de générer des réponses, des traductions, ou des textes originaux avec une précision stupéfiante.

Fonctionnement
Imaginez une scène où chaque acteur (mot) sur une scène (phrase) a un faisceau lumineux qui le relie à tous les autres, illuminant ceux qui sont les plus pertinents à chaque moment du dialogue. Ce réseau d'interactions, cette cartographie de l'importance relative, est au cœur du fonctionnement des Transformateurs. Ils utilisent des mécanismes d'attention pour filtrer le bruit, se concentrant sur ce qui est essentiel pour la compréhension et la génération de texte.

Applications
La polyvalence des Transformateurs est sans bornes. Ils alimentent non seulement ChatGPT, mais aussi une multitude d'autres applications allant de la traduction automatique de haute qualité (comme Google Translate) à la synthèse de texte, en passant par la compréhension de documents complexes et la génération de contenu créatif. Leur efficacité redéfinit les limites de ce que l'IA peut accomplir dans le domaine de la linguistique.

En somme, le Transformateur est un géant sur lequel repose l'avenir de l'intelligence artificielle linguistique. Son invention marque un avant et un après dans le traitement du langage naturel, ouvrant des horizons jusqu'alors inexplorés dans la communication entre l'homme et la machine.

définition de Turing (Alan Turing) 

Turing (Alan Turing) 

Alan Turing, considéré comme le père de l'informatique théorique et de l'intelligence artificielle, a marqué le XXe siècle par ses contributions révolutionnaires. Son Test de Turing, dévoilé dans son article de 1950 "Computing Machinery and Intelligence", propose un jeu d'imitation pour évaluer l'intelligence des machines. Ce test repose sur la capacité d'un interrogateur humain à distinguer entre les réponses d'un autre humain et celles d'une machine. La distinction entre paraître intelligent et être intelligent reste un débat central dans l'évaluation de l'intelligence artificielle.

Turing a également joué un rôle crucial pendant la Seconde Guerre mondiale, en développant des machines et des techniques pour décrypter les codes Enigma de l'Allemagne nazie. Ses travaux ont non seulement influencé le cours de la guerre, mais ont également posé les bases de la cryptographie moderne.

La vie et l'œuvre de Turing suscitent des réflexions profondes sur la nature de l'intelligence, qu'elle soit humaine ou artificielle, et sur les limites des machines. Il demeure une figure emblématique, un pont entre l'humanité et la machine dans le monde numérique.

 

Article détaillé : Alan Turing : Au-delà du test, pionnier de l'Intelligence Artificielle

définition de Watermarking (marquage à l'eau) 

Watermarking (marquage à l'eau) 

Le watermarking, ou marquage à l'eau, est une technique qui incruste une empreinte numérique, souvent comparée à un tatouage numérique, dans un modèle d'IA ou un jeu de données. Cette empreinte sert à identifier la provenance et la qualité du contenu généré. Le watermarking agit comme un sceau de qualité, permettant aux utilisateurs de discerner le contenu fiable de celui qui est moins sûr ou même trompeur.
 

Fonctionnement
Dans le monde de l'IA, le watermarking fonctionne comme un tatouage numérique. Il est une série de données ou de paramètres qui sont intégrés dans le modèle pendant ou après son entraînement. Ces données sont conçues pour être robustes face aux modifications et aux attaques, garantissant ainsi que le modèle reste authentique et non altéré.

 

Applications
Le watermarking prend une dimension particulièrement pertinente dans la lutte contre les fake news. En intégrant un watermark, ou tatouage numérique, dans des contenus générés par IA, comme des vidéos deepfake ou des articles, on peut tracer leur origine et ainsi établir un niveau de confiance. Cela permet aux utilisateurs et aux systèmes de vérification de distinguer les contenus authentiques des contenus falsifiés.

 

Un exemple notable est SynthID de DeepMind. En phase bêta, cet outil est conçu pour marquer et identifier les images générées par IA. Il permet d'incorporer un filigrane numérique imperceptible dans ces images, aidant ainsi à vérifier si elles ont été créées par le modèle Imagen de DeepMind. C'est une étape vers la promotion de la confiance dans les contenus numériques, en adressant la question de la désinformation. Actuellement focalisé sur les images, il y a un potentiel d'extension vers le marquage du texte dans l'avenir.
 

En résumé
Le watermarking dans l'IA est une nuance subtile mais puissante dans le vaste échiquier de la désinformation. Il agit comme un sceau d'authenticité et de qualité, tout en étant comparable à un tatouage numérique qui marque indélébilement son hôte. Il permet de naviguer avec plus de confiance dans le labyrinthe d'informations qui nous entoure, contribuant ainsi à élever le niveau de discours et de confiance dans notre société 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 :  10 mars 2024 

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