Présentation et perspectives de l'intelligence artificielle dans la vie quotidienne.

  8 mars 2025  

ChatGPT a été créé par OpenAI, une société de recherche en intelligence artificielle fondée en 2015, dont l'objectif est de développer une IA bénéfique pour l'humanité. Sam Altman, le directeur général, a joué un rôle essentiel dans son élaboration.

Lancé le 30 novembre 2022, ChatGPT a été mis à la disposition du public, permettant à de nombreux utilisateurs d'explorer ses capacités remarquables en matière de génération de texte et de conversation.

La communication autour de son lancement, à travers le site web d'OpenAI et les réseaux sociaux, a contribué à sa viralité et son impact, engendrant des débats sur l'IA générative.

Cependant, avant le lancement de ChatGPT, l'IA était déjà présente dans de nombreuses applications et dans divers domaines clés :

1. Reconnaissance vocale : Siri, Alexa et Google Assistant sont des exemples d'assistants virtuels capables de comprendre et de répondre aux commandes vocales. Recommandations personnalisées : Des plateformes comme Netflix, Amazon et Spotify utilisent l'IA pour suggérer des contenus en fonction des préférences des utilisateurs.
2. Filtres antispam : Les fournisseurs de messagerie utilisent l'IA pour filtrer les emails indésirables.
3. Détection de fraude : Les institutions financières se servent de l'IA pour identifier des transactions frauduleuses.
4. Imagerie médicale : L'IA est employée pour analyser des images médicales, facilitant ainsi le diagnostic de maladies.
5. Voitures autonomes : Des entreprises telles que Tesla, Waymo et Uber développent des véhicules autonomes grâce à l'IA.

Les concepts clés de l’IA

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en perpétuelle évolution, mais voici les concepts essentiels qui la caractérisent :

1. IA (Intelligence Artificielle) : Systèmes informatiques conçus pour reproduire l'intelligence humaine, capables d'exécuter des tâches complexes (reconnaissance vocale, vision, traitement de données, prise de décision).
2. GenAI (IA Générative) : Une branche de l'IA qui produit de nouveaux contenus (texte, images, musique) à partir de données existantes. Elle utilise des modèles tels que les LLM.
3. LLM (Large Language Model) : Modèles d'IA formés sur d'énormes ensembles de texte pour comprendre et générer du langage naturel. Ils se basent sur des probabilités statistiques pour leurs réponses.
4. Tokens : Unités de mesure (mots, segments de mots, caractères) utilisées par les modèles de langage pour traiter le texte.
5. Prompt : Demande en langage naturel adressée à une IA pour obtenir une réponse ou générer du contenu. La qualité du prompt influence la pertinence du résultat.
6. être de contexte : Capacité d'une IA à traiter un nombre limité de tokens lors d'une interaction. Elle détermine la quantité d'informations que l'IA peut "retenir".

Ainsi, l'IA repose sur des algorithmes qui permettent aux machines d'apprendre, de raisonner et d'agir de manière autonome. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont au cœur de nombreuses applications d'IA, tandis que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur permettent aux IA d'interagir avec leur environnement.

L’importance des prompts

Un prompt, dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA), est une instruction ou une question donnée à un modèle d'IA pour générer une réponse. Il sert de point de départ pour l'IA, lui indiquant ce que l'utilisateur attend d'elle. L'importance des prompts réside dans leur capacité à influencer la qualité et la pertinence des résultats obtenus.

Voici quelques aspects clés à considérer :

Définition et rôle :

Un prompt peut prendre diverses formes : texte, image, ou même audio. Il guide l'IA dans la production de contenu, qu'il s'agisse de texte, d'images, de code, ou d'autres formes de données.

La clarté et la précision du prompt sont cruciales pour obtenir des résultats satisfaisants.

Importance dans l'IA :

Contrôle de la sortie : Les prompts permettent aux utilisateurs de diriger l'IA vers des résultats spécifiques.

Amélioration de la pertinence : Un prompt bien formulé augmente la probabilité d'obtenir une réponse pertinente et utile.

Exploration créative : Les prompts ouvrent des possibilités de création et d'expérimentation avec l'IA.

Efficacité : Ils optimisent l'interaction avec les modèles d'IA, économisant du temps et des efforts.

Types de prompts :

Prompts textuels : Les plus courants, utilisés pour générer du texte, traduire des langues, etc.

Prompts visuels : Utilisés pour la génération d'images, la description d'images, etc.

Prompts multimodaux : Combinent plusieurs types de données, comme texte et images.

L'ingénierie des prompts :

La capacité à créer des prompts efficaces est devenue une compétence recherchée, donnant naissance au métier d'ingénieur en prompts.

Ces professionnels se spécialisent dans la conception de prompts pour maximiser les capacités des modèles d'IA.

En résumé, les prompts sont essentiels pour interagir efficacement avec les modèles d'IA. Ils permettent de contrôler la sortie, d'améliorer la pertinence des résultats et d'explorer les possibilités créatives offertes par l'IA.

Sur ce site web, nous allons nous concentrer sur la présentation de solutions utilisant l'IA pour résoudre des problèmes rencontrés par des particuliers. Nous nous limiterons uniquement à l'utilisation d'outils gratuits.