S’il y a bien une chose qui nous caractérise, nous les nolds, c’est que nous restons connectés au monde qui change et cherchons toujours à apprendre. D’où notre grande excitation face aux nouveaux outils de l’intelligence artificielle qui viennent aiguiser notre curiosité et bousculer nos habitudes.
Déjà présente dans notre quotidien à travers diverses applications comme les recommandations de films et de musique sur des plateformes de streaming, les assistants vocaux comme Siri, et les systèmes de navigation GPS, l’IA a franchi un nouveau cap avec l’avènement de ChatGPT, en devenant encore plus accessible et interactive. Ce succès planétaire d’OpenAI a déclenché des lancements en chaîne avec Gemini de Google, Copilot de Microsoft, Claude d’Anthropic, le chinois DeepSeek…mais aussi le dernier-né made in France, LeChat de MistralAI.
Ces IA « génératives » sont l’expression d’une évolution technologique qui prend pourtant l’apparence d’une révolution et soulève de nombreux débats : leurs détracteurs redoutent une population qui perd sa capacité à réfléchir, à chercher, à créer quand leurs défenseurs mettent en avant le gain de temps sur des tâches peu gratifiantes du quotidien.
Comme toute chose, c’est une question d’équilibre : elles doivent être utilisées comme des outils complémentaires, et non comme un substitut à la pensée humaine. Ce qui nous va bien car nous sommes autant avides de nouveautés technologiques que passionnés par les possibilités de la réflexion.
Voici comment comprendre ces nouveaux outils pour bien les utiliser au quotidien.
Anne et Charlotte, qui bien que sacrément intelligentes, n’ont rien d’artificielles ;-p
LA PENSÉE DU JOUR
Chaque matin, savourez le post nold du jour sur Instagram et Facebook
TEST & NOLD
Voici quelques usages malins pour utiliser l’IA générative
– Rédiger des textes, e-mails, scripts de vidéos, discours : l’IA peut générer des textes clairs et bien structurés en un rien de temps comme base de votre propos, bien sûr !
Hors de nous l’idée de tout lui déléguer (ou de lui laisser les clés du camion – une bien nold expression)
– Créer des visuels : avec 2 ou 3 instructions on peut en quelques minutes créer une invitation à un anniversaire, un logo pour une soirée etc.
– Résumer des cours pour ceux qui sont repartis en apprentissage, ou des réunions avec l’enregistrement vocal
– Traduire des textes dans toutes les langues ou corriger un texte que vous avez écrit vous-même (encore mieux pour nos neurones !)
– Planifier une journée ou une semaine à partir d’une liste de tâches
– Organiser un programme pour un séjour touristique
– Chercher des recettes de cuisine à partir d’ingrédients présents dans votre frigo…
Pour que ce soit vraiment pertinent, l’enjeu est de savoir exactement ce que l’on cherche, de bien rédiger ses requêtes et consignes, que l’on nomme les « prompts » et de toujours questionner la fiabilité des réponses. N’hésitez pas à demander « es-tu sûr de ce que tu écris ? » Car cela peut arriver de recevoir un « oups, je suis désolé, c’est une erreur… » 😉
JUST NOLD IT
On connaît tous ChatGPT, « Chat » on arrive à décoder mais « GPT » c’est quoi au juste ?
GPT est l’acronyme de Generative Pre-trained Transformers ou modèles de langage pré-entraînés. Ces modèles fonctionnent grâce à une technique appelée “apprentissage par renforcement” et “pré-entraînement”. Voici un aperçu simplifié de ce processus :
1. Pré-entraînement : Le modèle est d’abord pré-entraîné sur une vaste quantité de texte provenant d’Internet. Pendant cette phase, il apprend à prévoir le mot suivant dans une phrase. Par exemple, si on lui donne la phrase “Le chat est sur le”, il doit deviner que le mot suivant pourrait être “toit” ou “canapé”.
2. Apprentissage en profondeur : Le modèle utilise des réseaux de neurones profonds (inspiré du réseau de neurones du cerveau humain, des unités de traitement qui reçoivent des entrées, les transforment et les transmettent à d’autres neurones dans le réseau) en particulier des transformateurs, pour analyser les relations entre les mots dans un contexte donné. Les transformateurs sont particulièrement doués pour gérer de grandes séquences de texte et comprendre les dépendances à long terme entre les mots.
3. Ajustement fin (fine-tuning) : Après le pré-entraînement, le modèle peut être ajusté finement sur des tâches spécifiques avec des données plus ciblées. Par exemple, on pourrait affiner le modèle pour qu’il soit particulièrement bon en rédaction de courriels professionnels.
4. Génération de texte : Une fois le modèle entraîné, il peut générer du texte en prenant en compte le contexte fourni. Si on lui donne un début de phrase ou un sujet, il peut continuer en générant un texte cohérent et pertinent.
Le tout repose sur des calculs mathématiques complexes et des algorithmes d’apprentissage automatique qui permettent au modèle de “comprendre” et de générer du texte de manière impressionnante.
On peut donc retenir que ces modèles ne sont pas figés et qu’ils continuent sans cesse à apprendre (tout comme les nolds)
Et enfin, ChatGPT n’a pas le monopole du sujet : de plus en plus d’outils apparaissent et notamment du made in France comme « Le Chat » lancé début février. N’hésitez pas à en tester plusieurs pour comparer les résultats (et choisir ceux à qui vous souhaitez laisser vos données de préférence)
Et sur ce sujet Yaël Braun-Pivet a fait une petite expérience intéressante avec une même question posée à l’IA générative de X et dans le Chat de Mistral
