Fondamentaux de l'IA

Fondamentaux de l'IA

Qu'est-ce que l'IA ?

L'intelligence artificielle (IA) est une catégorie large de logiciels capables de reconnaître des motifs, d'apprendre à partir de données et de produire des résultats utiles. Vous avez probablement déjà rencontré l'IA dans des moments quotidiens, comme lorsque :

• Votre application de carte vous redirige autour d'un embouteillage
• Votre banque signale un achat comme « inhabituel »
• Un chatbot de support client répond à des questions courantes

L'IA est une catégorie, et non un outil unique. Au sein de cette catégorie se trouvent des modèles : des systèmes entraînés qui apprennent à partir de données et appliquent ce qu'ils ont appris à de nouvelles situations. Certains modèles se spécialisent dans la parole, la vision ou la prévision.

Vous commencez probablement votre parcours en IA en utilisant des outils d'IA conversationnelle, comme ChatGPT. Les modèles derrière ChatGPT se spécialisent dans le langage, appelés grands modèles de langage.

Comprendre le fonctionnement des grands modèles de langage

Un grand modèle de langage (LLM) est un modèle conçu pour travailler avec le langage. Il apprend des motifs à partir de grandes quantités de texte provenant de nombreuses sources afin de générer et de transformer le texte de manière utile. Un LLM ne « sait » pas des choses comme une personne. Au lieu de cela, il prédit le morceau de langage le plus probable suivant en fonction du contexte. Au fil du temps, les avancées en puissance de calcul, en méthodes d'entraînement et en accès à de grands ensembles de données ont permis de construire des LLM plus grands et plus performants.

OpenAI et d'autres laboratoires de recherche de pointe construisent ces modèles comme une partie essentielle de leurs offres, puis les rendent disponibles à travers des produits destinés aux utilisateurs (comme ChatGPT ou Codex) et via des API, qui permettent aux développeurs d'utiliser ces modèles pour créer leurs propres outils d'IA et intégrer l'IA dans des logiciels existants.

Comment les modèles évoluent au fil du temps

De nouveaux modèles deviennent disponibles dans ces laboratoires de recherche lorsqu'ils ont été entraînés et ont passé des évaluations internes et des tests de sécurité. Lorsque vous entendez qu'un modèle d'IA a été « entraîné », cela fait généralement référence à deux étapes—pensez-y comme à quelqu'un qui apprend et s'améliore dans son travail.

La première étape est le pré-entraînement, lorsque le modèle apprend des motifs généraux à partir d'une énorme quantité de texte, ce qui lui confère des compétences larges comme le résumé, la rédaction, la traduction et l'explication. Pensez-y comme à un nouvel employé qui passe des semaines à lire tout ce qu'il peut—manuels, exemples de travaux excellents, projets passés, FAQ—jusqu'à ce qu'il comprenne la « forme » du travail.

Maintenant, l'« employé » commence à faire le travail, et un « manager » le guide : être plus clair, poser de bonnes questions de suivi, adapter le ton approprié et suivre les politiques de l'entreprise. C'est ce qu'on appelle le post-entraînement. Cette étape aide le modèle à suivre les instructions de manière plus fiable, à communiquer dans un style utile et à mieux gérer des situations délicates.

Le post-entraînement est également l'endroit où les vérifications de sécurité sont mises en avant—un entraînement conçu pour réduire les résultats nuisibles, éviter les demandes indésirables et répondre plus prudemment lorsque le sujet est sensible ou incertain.

À mesure que les modèles sont mis à jour et entraînés, vous pourriez remarquer des changements de ton ou de réponses. Si vous souhaitez des résultats cohérents, soyez explicite sur votre objectif, votre public, votre format et vos contraintes—et attendez-vous à ce que le modèle soit plus prudent lorsque la sécurité ou l'incertitude est impliquée.

Modèles de raisonnement et modèles non raisonneurs

Différents modèles sont ajustés pour différents compromis—comme la vitesse, la profondeur et la manière dont ils suivent attentivement des instructions en plusieurs étapes. Certains sont conçus pour répondre rapidement et de manière fluide à des tâches quotidiennes (rédaction, résumé, réécriture, brainstorming). D'autres sont conçus pour consacrer plus de puissance de calcul à réfléchir à un problème avant de répondre, ce qui peut améliorer la fiabilité sur des travaux plus difficiles et en plusieurs étapes.

Les modèles non raisonneurs (parfois étiquetés comme « Instant ») sont optimisés pour une sortie rapide et fluide. Ils sont un bon choix par défaut lorsque la tâche est simple et que vous souhaitez principalement de l'élan : transformer des notes en message, peaufiner la formulation, générer des options ou extraire des points clés.

Les modèles de raisonnement (parfois étiquetés comme « Thinking ») sont entraînés pour mieux résoudre des problèmes de manière délibérée et étape par étape—des choses comme la planification, l'analyse complexe, le débogage délicat ou les décisions avec des contraintes et des cas limites. Ils peuvent prendre plus de temps, mais ils sont souvent meilleurs pour suivre plusieurs éléments en mouvement et éviter des erreurs superficielles.

Si vous débutez, vous n'avez pas besoin de vous soucier du choix du modèle—l'expérience par défaut de ChatGPT est conçue pour changer automatiquement afin que vous puissiez vous concentrer sur votre question, et non sur les paramètres.

Au fil du temps, à mesure que vous apprenez ce que vous aimez (vitesse contre profondeur, brouillons rapides contre analyses minutieuses), vous pouvez commencer à expérimenter avec les contrôles optionnels : par exemple, choisir Auto la plupart du temps, et passer à Thinking lorsque la tâche est complexe ou à enjeux élevés.

Résumé

Voici la hiérarchie simple :

• IA = le domaine global
• Modèles = systèmes entraînés qui effectuent des tâches particulières
• Grands modèles de langage (LLMs) = modèles axés sur la compréhension et la génération de langage, entraînés au fil du temps par des laboratoires de recherche en IA
• ChatGPT = un produit qui vous aide à utiliser un LLM efficacement

Une fois que vous avez cette image en tête, vous serez prêt à apprendre comment obtenir d'excellents résultats avec des outils comme ChatGPT—en commençant par la manière de lui parler pour obtenir les résultats souhaités. Apprenez à démarrer avec ChatGPT et l'ingénierie des invites.