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"Faire faire à une machine ce qui aurait été jugé intelligent si [cela avait été] réalisé par un humain" (Romero et al., 2023)
"Le domaine de recherche qui étudie les mécanismes d'intelligence en les modélisant avec les algorithmes et en les expérimentant avec avec des machines" (Inria, 2020)
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Les IA sont divisées en plusieurs types dont l'IA générative, qui sont des "technologies d'IA entrainées sur des données massives et pouvant générer de nouveaux contenus (texte, images, audio, vidéo) de façon aléatoire à partir d'une information d'entrée (ou "prompt") saisie par l'utilisateur"
(Gonzalo-Brizuela & Garrido-Merchan, 2023)
Exemple : ChatGPT
Définition : statistique de la distribution d’unité linguistiques (par exemple : lettres, phonèmes, mots) dans une langue naturelle. Un modèle de langage peut par exemple prédire le mot suivant dans une séquence de mots. On parle de modèles de langage de grande taille ou « Large Language Models » (LLM) en anglais pour les modèles possédant un grand nombre de paramètres (généralement de l'ordre du milliard de poids ou plus). (CNIL)
Le fonctionnement des IA génératives s'appuie donc sur des grands modèles de langage afin de produire des réponses appropriées. Ces modèles fonctionnent de la manière suivante :
source : ALLOUCHE Elie, Direction du numérique pour l'éducation, Ministère de l'éducation nationale, de la jeunesse et des sports
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Il est donc nécessaire, lorsque vous utilisez une IA générative, de faire attention aux consignes données lors de l'écriture du prompting.
Afin d'avoir une réponse qui correspond aux besoins, il est important de préciser dans la requête:
- le contexte
- le format du résultat
- les objectifs
- une question claire
- les limites et contraintes