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Le modèle de prompt A·C·T·I·F· - numedu.org, le numérique éducatif !

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Qu’est ce qu’un « prompt » ? Un prompt consiste à fournir des instructions structurées à l’aide de mots choisis avec soin, dans le but de guider le modèle de langage vers des réponses qui correspondent précisément à l’objectif visé. Synonymes : Qu’appelle-t-on un « modèle de prompt » Un modèle de prompt permet de structurer un prompt. Il énonce juste des principes à respecter afin d’être le plus […]

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Outils basés sur l'intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

Les personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation découvriront ici des ressources variées : de l'assistance textuelle avancée pour la création de contenu à des outils visuels révolutionnaires pour l'engagement des personnes apprenantes. Ces outils, basés sur des avancées récentes en IA, sont choisis pour leur capacité à transformer et à enrichir les processus pédagogiques. L'objectif est de fournir des ressources constamment mises à jour, reflétant l'avant-garde de la technologie éducative.

Ces outils utilisent l'IA pour améliorer les capacités de rédaction, de modification et d'analyse de textes. Ils peuvent inclure des fonctionnalités comme la génération automatique de contenu, la correction grammaticale et orthographique avancée, la rédaction assistée par IA, l'analyse sémantique, et la traduction automatique.

Ces outils appliquent l'IA pour analyser, éditer et générer des images. Ils peuvent reconnaître des éléments dans des images, effectuer des retouches automatiques, créer des visualisations à partir de descriptions textuelles, et même générer de nouvelles images basées sur des instructions spécifiques.

Ces outils utilisent l'IA pour analyser, éditer, et synthétiser des enregistrements audio. Ils peuvent inclure la reconnaissance vocale, la transformation de texte en parole (TTS), l'amélioration de la qualité sonore, et la création de musique ou de sons.

Ces outils intègrent l'IA pour analyser, éditer, améliorer ou générer du contenu vidéo. Ils peuvent automatiquement éditer des vidéos, générer des effets spéciaux, reconnaître et suivre des objets ou des personnes dans des vidéos, et même créer des vidéos à partir de descriptions. Ils sont utilisés dans le montage vidéo professionnel, la sécurité, et les médias.

Ces outils aident à créer et à améliorer des présentations grâce à l'IA. Ils peuvent proposer des designs de diapositives automatiques, suggérer des améliorations de contenu, et même générer des présentations à partir de résumés de texte.

Cette page explore des potentiels d'utilisation éthique et critique de l'intelligence artificielle en formation et en développement professionnel en milieu de travail.

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Outils basés sur l'intelligence artificielle pour la conception et le développement de formation en milieu professionnel

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Notre nuage de mots: Recueil des IA utilisées

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Notre nuage de mots: Recueil des IA utilisées

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A collaborative platform for your conferences and your training sessions

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Bonnes pratiques en évaluation : outil décisionnel à l'ère des IAG

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Bonnes pratiques en évaluation : outil décisionnel à l'ère des IAG

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Université de Sherbrooke, Service de soutien à la formation

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Bonnes pratiques évaluatives : outil décisionnel à l’ère de l’IAg

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Cet outil propose une démarche réflexive permettant d’attester de la cohérence et de la rigueur des évaluations proposées dans un cours, ainsi que de leur résilience aux outils d’IAg. Sa conception s’appuie sur le principe d’alignement pédagogique qui assure la cohérence d’un cours en visant l’arrimage entre les objectifs d’apprentissage, les activités d’enseignement et apprentissage proposées, de même que les évaluations choisies. Chaque composante du processus évaluatif y est explicitée, puis intégrée à un schéma décisionnel. À l’aide de ce schéma, les personnes enseignantes seront en mesure de cibler la ou les composantes du processus évaluatif nécessitant des modifications et de leur donner des suggestions d’amélioration pertinentes.

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Video 3mn: L'histoire de l'IA en 7 dates clés

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Video 3mn: L'histoire de l'IA en 7 dates clés

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L’histoire de l’intelligence artificielle en 7 dates clefs

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Livret [I]A l’essentiel de Caroline Ponticelli

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Livret [I]A l’essentiel de Caroline Ponticelli

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Livret [I]A l'essentiel ! | Caroline Ponticelli | 76 comments

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🚀 Le livret [I]A l’essentiel est là ! Toutes mes fiches pratiques “[I]A l’essentiel” sont désormais regroupées dans un livret dédié « [I]A l’essentiel ».
Né de l’envie de rendre l’intelligence artificielle accessible à tous, ce projet devient aujourd’hui une ressource complète pour explorer l’IA de manière progressive et concrète. ✨ À l’intérieur, découvrez des fiches inédites (!) :
🛠️ Des notions pour bien débuter !
🎯 3 types d’apprentissage automatique
🚀 Vers le prompt engineering
💡 Vers un prompt plus efficace #2
🤖 Quelques [I]Anecdotes amusantes
📖 “Gloss[AI]re” : Parlez IA couramment ! 💡 Et, retrouvez les fiches précédentes :
📆 IA : quelques dates clés
⚙️ Fonctionnement d’une IA générative
⚠️ IA : des réflexes à adopter
🛠️ Focus sur 4 outils IA gratuits
📱 5 applications IA gratuites pour smartphone
🧠 Vers un prompt plus efficace #1
🎲 Jeu : Vocabul[AI]re + solutions Ce livret est évolutif et je proposerai prochainement de nouvelles fiches☺️ Merci à celles et ceux qui me soutiennent dans cette aventure ! 🙏 #IA #FichesPratiques #IntelligenceArtificielle #Livret #[I]A_l_essentiel | 76 comments on LinkedIn

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Etude HEC sur les enjeux d'un  management transparent de l'IA dans les entreprises

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Etude HEC sur les enjeux d'un  management transparent de l'IA dans les entreprises

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Voir le communiqué de HEC ici: https://www.hec.edu/sites/default/files/documents/CP%20Recherche%20David%20Restrepo%20Amariles%20Usage%20cach%C3%A9%20de%20ChatGPT.pdf

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Un test mené auprès de 130 managers intermédiaires dans un grand cabinet de conseil consistait à leur présenter un projet écrit avec et sans Chatgpt. 73% d'entre eux avaient jugé qu'aucun outil IA n'avaient été utilisé alors qu'en fait c'était bien le cas, quand 77% d'entre eux en avait reconnu l'utilisation alors qu'il n'en était rien. Premier constat de l'étude : il est très difficile de reconnaitre un texte généré par l'Intelligence artificielle d'un texte qui ne l'est pas.

Autre constat : Quand les managers apprennent que le texte a été produit avec Chatgpt, le mérite de son auteur en est minimisé. D'où la première conclusion : il n'y a aucun intérêt pour un employé de révéler qu'il utilise des logiciels d'intelligence artificielle. Ce qui mène à un phénomène aujourd'hui courant dans les entreprises connu sous le nom de " shadow adoption" ou " l'adoption cachée " en bon français, phénomène qui s'observe aussi bien aux Etats Unis qu'en France.

Une adoption cachée qui pose un certain nombre de problèmes Elle constituerait un frein à l'utilisation plus large qui pourrait faire gagner en productivité toute l'entreprise.

David Restrepo Amariles, professeur associé de droit des données et d'IA à HEC Paris, l'auteur de cette étude va même plus loin. L'employé aujourd'hui en se cachant tire les bénéfices individuellement des quelques heures gagnées sur son agenda. Tandis que l'entreprise prend, elle, les risques. 5 risques majeurs selon lui. Risque sur la qualité, risque sur la propriété intellectuelle notamment sur les métiers créatifs, risque sur la protection des données, si par exemple l'employé entraine un modèle IA avec toutes les informations de ressources humaines de l'entreprise, risque sur la désinformation et globalement risque de sécurité.

Transparence et lignes claires

L'étude tend à prouver que les entreprises auraient plus à gagner à être incitative et transparente sur l'utilisation des outils IA.

Car sans politique de transparence, pas de maitrise, pas de contrôle. L'auteur de l'étude suggère aux entreprises de définir des règles mais surtout des frontières. Pour quels types de tâches, l'intelligence artificielle apporte-t-elle un réel bénéfice ? Et celles qui comportent trop de risques, où il ne vaut mieux pas l'utiliser ? L'étude démontre par ailleurs qu'aujourd'hui, la tendance dans son utilisation serait plutôt hors des frontières mais qui est une fois de plus le symptôme du manque de politique claire des entreprises en matière d'IA.

Autre paradoxe intéressant : Alors que les entreprises voient dans les salariés et managers séniors des freins à l'utilisation de l'intelligence artificielle, l'étude tend à démontrer qu'ils en seraient plutôt les vecteurs. Pourquoi ? L'expérience ! Les seniors évaluent mieux les risques, repèrent plus facilement les erreurs et peuvent mieux juger du travail produit par les logiciels IA. David Restrepo Amariles, estime d'ailleurs que la barrière à l'utilisation de l'IA n'est pas la peur pour ces employés d'être remplacés mais c'est le risque sur la fiabilité du travail.

Pour réaligner les intérêts des salariés et des entreprises quant à l'utilisation de l'IA, l'mpératif pour le professeur d'HEC, David Restrepo Amariles serait de revoir les mécanismes d'incitation. L'IA sert-elle à gagner du temps ? ou à travailler plus vite pour travailler plus ? L'effort d'entrainer un modèle IA, s'il l'est au bénéfice de tous avec du tutoring par exemple, peut-il être reconnu, valorisé aux yeux des managers ? Des questions auxquelles de toute façon vont devoir répondre les entreprises. Car des habitudes s'installent et souvent les mauvaises et puis face au recrutement des jeunes salariés, des régles doivent être posées.
Certains jeunes avocats par exemple ne souhaitent pas intégrer des cabinets qui n'utilisent pas l'IA de peur de se retrouver affectés à des tâches pénibles et subalternes. Même tendance observée chez les architectes.

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L'intelligence artificielle ne nous rend pas encore plus productifs

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L'Intelligence artificielle augmente-t-elle vraiment la productivité des entreprises ? C'est le sujet d'une étude menée par une équipe d'enseignants chercheurs de HEC. Et au moment où l'IA s'installe peu à peu dans le monde professionnel, leur conclusion pourrait se résumer à : "Non, pas encore !".

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Un cadre de référence pour se former sur IA//Ingénierie pédagogique

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Un cadre de référence pour se former sur IA//Ingénierie pédagogique

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La 1ère boîte à outils d'IAG d'Olivier Bernaert

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La 1ère boîte à outils d'IAG d'Olivier Bernaert

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GPT: Le rédacteur d'objectifs pédagogiques par Pauuse (Clément Cahagne)

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GPT: Le rédacteur d'objectifs pédagogiques par Pauuse (Clément Cahagne)

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ChatGPT - 📌 Le rédacteur d’objectifs pédagogiques

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Création d’objectifs pédagogiques pertinents basés sur Bloom

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Histoire de l'intelligence artificielle (IA) : création et évolutions [1943 à 2024] 

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Histoire de l'intelligence artificielle (IA) : création et évolutions [1943 à 2024] 

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L'IA, l'intelligence artificielle, a été créée à partir d'un idéal : rendre la machine intelligente pour aider l'humain dans son évolution. Chercheurs, ingénieurs, artistes, philosophes et prophètes se sont tour à tour relayés dans l'histoire pour donner leur vision des mouvements de l'intelligence artificielle.

La machine intelligente est désormais incontournable et la technologie ne fait qu'évoluer en ce sens. Mais comment en sommes-nous arrivés à un tel déploiement technique ?

Retour sur quelques épisodes clés de l'histoire de l'intelligence artificielle, entre fiction et réalité, ou réalité qui rejoint la fiction ?

Définition de l'intelligence artificielle (IA)

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?

L'intelligence artificielle aussi appelée IA correspond à un ensemble de logiciels ou d'objets connectés reproduisant le raisonnement humain à travers des tâches itératives, automatisées. L'intelligence artificielle va s'adapter aux informations qu'elle reçoit pour répondre à la demande reçue.

L'intelligence artificielle va être liée à la capacité de réflexion et d'apprentissage : à travers les années, l'humain a mis au point des objets capables d'apprendre grâce aux données récoltées durant le processus IA.

En parallèle des recherches scientifiques et des avancées technologiques, la culture s'est petit à petit emparé du domaine de l'intelligence artificielle, pour créer des personnages romanesques, des films de science-fiction, ou encore des mythes autour du robot et de la machine. L'histoire de l'IA est riche en rebondissements et aujourd'hui, nous ne nous trouvons qu'au début de cette technologie révolutionnaire qui se trouve déjà dans quelques exemples d'intelligence artificielle.

Détracteurs et transhumanistes s'affrontent : soit contre soit pour, les courants de pensée ont aidé puis ralenti le développement d'une telle technologie à travers le temps, avant de ne plus être une question face à l'ampleur des recherches et des enjeux internationaux.

A quoi sert l'IA et quels sont les différentes intelligences artificielles ?

À la base, l'intelligence artificielle a été mise en place pour pouvoir aider les humains dans des tâches répétitives afin de les rendre automatiques.

Avec les prouesses technologiques et les avancées techniques, plusieurs degrés d'intelligence ont été optimisés selon les tâches réalisées par ce type de logiciel.

On considère aujourd'hui trois typologies d'intelligence artificielle :

1. Intelligence artificielle étroite, n'ayant que peu de capacité;

2. L'intelligence artificielle générale, que l'on considère être au niveau des capacités de l'homme;

3. La superintelligence artificielle est constituée de capacités considérées comme supérieures à celles de l'homme.

L'IA faible ou étroite est l'intelligence artificielle que nous connaissons. Les objets, les logiciels configurés ne peuvent accomplir qu'une seule tâche unique, que ce soit la conduite d'une voiture, la reconnaissance faciale ou vocale ou encore la recherche sur Internet. Même si cette intelligence artificielle est très performante, elle n'est limitée qu'à un seul champ d'action.

L'IA forte ou profonde, aussi appelée intelligence générale artificielle, est un type d'IA qui va concurrencer le cerveau humain dans ses réflexions et ses connaissances. Ce type d'IA serait capable de comprendre, de penser, d'agir avec une certaine prise d'initiatives pour résoudre des problèmes. Ce logiciel serait donc doté d'émotions et de raisonnements complexes, ainsi que des croyances et des pensées uniques. À ce jour, les chercheurs et les scientifiques n'ont pas encore réussi à mettre au point l'IA profonde.

La superintelligence artificielle va au-delà de l'imitation et la compréhension de l'humain : cette étape du développement de l'intelligence artificielle à son plus haut niveau, souvent abordée par des experts et chercheurs, correspond à l'utopie selon laquelle le réseau de neurones artificiel serait conscient de lui-même et ses capacités dépasseraient celles de l'humain. Dans l'imaginaire collectif, la machine, parmi les premiers systèmes d'ordinateurs avancés, pourrait se retourner contre l'homme du jour au lendemain... Cette approche nourrit les œuvres culturelles et les fantasmes partout dans le monde, comme dans les récits dystopiques de science-fiction.

Même si ces concepts n'ont pas encore vu le jour, ils sont tout de même nécessaires à l'ambition de l'homme face aux machines. Ces idées inédites, développées par des machines et systèmes avancés, permettent aux scientifiques de faire évoluer l'offre d'IA vers des concepts supérieurs. Il y a quelques années, les inventions d'aujourd'hui étaient encore de l'ordre de l'utopie. La réalité rejoint souvent la fiction en matière d'IA, et l'historique de cette technologie, façonnée par les ordinateurs et les experts en IA, le prouve.

Qui a inventé l'intelligence artificielle et quand a-t-elle été créée ?

Comment est née l'IA est quel est le fonctionnement de l'intelligence artificielle ?

1940 - 1960 : la naissance et les créateurs de l'IA générale

C'est entre les années 1940 et les années 1960 que l'intelligence artificielle et ses développements techniques voient le jour. L'accélération a été donnée après la seconde guerre mondiale et, à ce moment-là, un coup de projecteur va être mené sur l'IA.

Les premiers objectifs de cette technologie étaient basés sur la possibilité d'automatiser des commandes grâce à l'électronique avec un premier modèle mathématique informatique. Il faudra attendre l'année 1943 pour voir apparaître un premier réseau de neurones artificiel par Warren McCulloch et Walter Pitts. Le premier concept d'intelligence artificielle est mis au monde.

Ce sont ensuite les années 1950 qui prennent le relais sur la création de l'IA telle qu'elle va se développer à travers les années. Durant cette décennie, de nombreux ingénieurs ont travaillé sur ce projet.

John Von Neumann et Alan Turing inventent la technologie qui sera apparentée à l'IA. Grâce à cela, ils créent le point de départ de l'architecture des ordinateurs domestiques : le concept d'ordinateur voit le jour sur la base de la capacité de la machine à exécuter un programme configuré par l'homme.

Alan Turing crée le Test de Turing qui est toujours d'actualité aujourd'hui : il questionne la capacité de la machine à avoir une conversation avec un humain. Un test majeur dans l'histoire de l'IA des capacités des machines à résoudre des problèmes de plus en plus complexes.

En parallèle, la machine et son raisonnement intelligent commencent à se développer : en 1952, elle sait jouer aux échecs, grâce au premier logiciel informatique créé par Arthur Samuel.

La paternité du terme IA est attribuée à John McCarthy (université de Stanford), un terme définit comme " la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique " par Marvin Minsky (MIT). Les recherches sont menées avec intensité à cette période, dans différentes universités dont le MIT, l'université Carnegie-Mellon (sous le contrôle de Allen Newell et Herbert Simon), l'université d'Édimbourg (Donald Michie), en France avec Jacques Pitrat, etc.

On considère l'année 1956 comme le point de départ officiel de l'intelligence artificielle dans le monde car l'expression voit le jour durant la conférence "Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence" au Dartmouth College, une sorte d'atelier de réflexion autour de l'IA animé par six chercheurs dont McCarthy et Minsky.

Les années passent et les recherches dans le domaine de l'intelligence artificielle commencent à retomber. Au début des années 1960, l'engouement autour de l'intelligence artificielle s'efface : la machine n'est pas encore capable de traduire la technologie voulue. Pas assez de mémoire, manque de progrès, des résultats qui peinent à arriver... Ces facteurs ont poussé la communauté scientifique à se détacher du projet d'intelligence artificielle, les pouvoirs publics également.

1970 - 1990 : développement et évolution de l'IA d'aujourd'hui

Il faudra attendre les décennies d'après pour que la recherche autour de l'intelligence artificielle reprenne, aidée par la démocratisation des images futuristes dans la culture populaire. En 1968 sort le film "2001, l'odyssée de l'espace de Stanley Kubrick" : un ordinateur intelligent est l'un des personnages principaux. Cette œuvre mythique prouve que le public s'intéresse de plus en plus aux découvertes scientifiques et technologiques du futur.

Même si la culture n'a pas forcé la science à avancer, elle a permis de rendre le secteur plus accessible au plus grand nombre, vers un engouement retrouvé autour de cette technologie.

En 1965 et en 1972, les recherches menées par le MIT et l'université de Stanford exploitent l'intelligence artificielle au service de la chimie moléculaire ou encore de la santé. Les prémices de l'intelligence artificielle d'aujourd'hui sont posés : les machines créées alors étaient programmées comme des logiciels imitant la logique humaine, des machines pouvant donner des réponses à des stimulations créées par l'humain en entrant des données spécifiques.

Ces inventions n'ont pourtant pas motivé les pouvoirs publics à continuer leurs investissements dans ce domaine. Les années 1980 et le début des années 1990 connaissent un nouvel hiver de l'intelligence artificielle, avec un projet qui sera mis de côté pour un temps. En effet, la technologie ainsi que la programmation demandaient beaucoup trop de ressources pour des résultats pas assez rapides.

De plus, les recherches sont focalisées sur le développement de l'ordinateur domestique. L'intelligence artificielle n'est donc plus une priorité. Un événement majeur va tout de même marquer les années 1990, avec le succès du système expert d'IBM Deep Blue.

IBM Deep Blue est un logiciel connu pour avoir battu le champion mondial d'échecs Garry Kasparov. Pour la première fois, une intelligence artificielle est capable d'un tel exploit. Même si cette prouesse a marqué l'histoire de l'intelligence artificielle, le processeur utilisé n'était pas des plus convaincants, car utilisant seulement des fonctionnalités limitées, bien loin des projections futuristes et complexes d'une IA rêvée.

2010 : essor de l'IA nouvelle génération

La première transformation majeure dans les systèmes d'IA est survenue avec l'avènement des données massives. Contrairement à une simple action itérative, l'algorithme a commencé à intégrer une capacité d'apprentissage.

Le travail réalisé par des experts en IA a permis cette avancée. En 2011, l'IA Watson d'IBM a démontré cela en remportant Jeopardy ! face à des champions. En 2012, une IA de Google, Google X, a innové en matière de reconnaissance d'image, identifiant des chats dans des vidéos. Ces événements marquent les premiers jalons de l'intelligence artificielle moderne, capable d'apprendre et de reconnaître des objets de manière autonome.

En 2016, l'intelligence artificielle Alpha Go de Google, spécialisée dans le jeu de go, a surmonté des problèmes complexes en battant le champion d'Europe, puis le champion du monde, avant de se mesurer à elle-même. Un travail gigantesque et le test de logique ultime pour une machine : la preuve que les systèmes IA évoluaient vers de nouvelles capacités encore plus abouties, encore plus impressionnantes.

Le changement dans le concept d'intelligence artificielle est installé durablement : désormais, il n'est pas question d'imposer les règles aux machines, mais de laisser les machines découvrir les règles et apprendre grâce aux données récoltées.

2020 : la démocratisation de l'IA

La démocratisation de l'intelligence artificielle depuis les années 2020, c'est comme avoir permis à toute la population connectée à Internet un accès à ce qui était depuis toujours dans les mains de grandes entreprises et de scientifiques.

Avant l'arrivée de ChatGPT, de nombreux outils avaient vu le jour avec une intelligence artificielle souvent limitée à des crédits et dont les résultats étaient toujours en cours de développement. Néanmoins, il était possible d'avoir accès à des IA en payant des abonnements ou des crédits, pour générer des contenus ou pour retoucher des photos sur les smartphones notamment.

En juin 2020, OpenAI a lancé GPT-3, un modèle de traitement du langage naturel, qui a démontré des capacités impressionnantes en matière de génération de texte, de traduction, de réponse aux questions.

C'est en 2022 que ChatGPT révolutionne le milieu et rend l'IA accessible à tous, gratuite, avec une API ouverte pour permettre à tous les professionnels d'utiliser cette technologie. Même s'il a fallu attendre l'année 2023 pour voir le système s'améliorer, intégrer DALL-E dans sa version ChatGPT Plus avec la génération de visuels intégrée, ou encore la recherche sur Internet via Bing, l'évolution de la technologie en seulement quelques mois à complètement rebattu les cartes dans tous les domaines.

Aperçu des innovations de OpenAI :

2020 - GPT-3 :
En juin 2020, OpenAI a dévoilé GPT-3, le modèle de langage le plus avancé de l'époque. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 a marqué un tournant dans le traitement du langage naturel grâce à sa capacité à générer du texte, traduire, répondre aux questions, et plus encore, avec une qualité quasi-humaine.

2021 - Codex et DALL-E :
Codex : OpenAI a introduit Codex, un descendant de GPT-3 spécialisé dans la compréhension et la génération de code informatique. Il a permis des applications telles que la programmation automatisée et l'aide à la programmation.

DALL-E : Un autre modèle remarquable de 2021 est DALL-E, une IA capable de générer des images créatives à partir de descriptions textuelles. Ce développement a ouvert de nouvelles voies dans la création artistique assistée par IA.

2023 - GPT-4 et au-delà :
Lancement de GPT-4 : OpenAI a continué à innover avec le lancement de GPT-4, un modèle encore plus sophistiqué et puissant que son prédécesseur, établissant de nouvelles normes en matière de génération de langage.

Autres innovations : OpenAI a également travaillé sur d'autres projets et applications, étendant l'utilisation de l'IA dans divers domaines tels que l'éducation, la recherche scientifique, et le développement durable.

Le modèle ChatGPT est la révolution, vous l'aurez compris. Désormais, aujourd'hui, dans la même interface, il est possible de générer des images, des textes, des lignes de code, de demander des conseils, de retrouver des sources... Bref, de travailler ou de s'instruire, de se divertir ou d'étudier, de créer ou de se laisser guider par les connaissances et le savoir-faire de l'IA !

Des systèmes comme ChatGPT intègrent des problèmes complexes et traitent des informations volumineuses, grâce à l'apprentissage automatisé et aux algorithmes développés par des experts en IA utilisant des ordinateurs avancés.

En parallèle, d'autres outils se distinguent : c'est le cas de MidJourney dans la création de visuels, ou de l'IA intégrée dans PhotoShop, qui permet de transformer ses visuels in situ à la force de l'intelligence artificielle. Des chercheurs et développeurs utilisent ces premières machines pour explorer de nouvelles façons d'intégrer l'IA dans la création artistique.

OpenAi, Microsoft, Google, Bing... Tous des grands noms du digital sont désormais dans la course pour créer de nouvelles IA de plus en plus sophistiquées, pour tous les usages. Modèles, programmes, algorithmes : où iront-ils demain, avec l'évolution continue des ordinateurs et des systèmes d'IA ?

Pourquoi l'intelligence artificielle a été créée ?

Invention d'une machine qui pense

L'objectif des innovations a toujours été de pouvoir augmenter les aptitudes de l'être humain. Ainsi, une intelligence artificielle va permettre à l'homme de décupler toutes ses capacités, selon les champs d'action divers et complexes. La recherche dans ce domaine, menée par des experts en systèmes, réseaux et logique, utilise des ordinateurs avancés pour explorer de nouvelles frontières.

L'humain a inventé des objets permettant à ses attributs d'être amplifiés comme les lunettes pour voir de près ou de loin, la voiture pour se déplacer plus rapidement et plus loin, le four micro-ondes pour cuire plus vite des aliments, etc. L'intelligence artificielle de son côté représente une extension de l'intelligence humaine, incorporant la logique et les capacités de calcul des ordinateurs. C'est une sorte de Graal d'innovation car elle recense tous les attributs les plus importants à l'homme en une seule technologie.

Avec elle et à travers les années, les technologies dans le domaine informatique liées à l'intelligence artificielle se sont spécialisées selon les besoins des systèmes. Les experts en informatique et en IA continuent de mener des recherches pour développer ces technologies, en intégrant des systèmes plus complexes et des réseaux plus étendus.

Cette technologie permet aux algorithmes d'apprendre seuls à partir des données récoltées. C'est le système le plus répandu aujourd'hui de traitement de l'information et de transformation de la donnée en réponse rationnelle quand on évoque l'IA. Le machine learning suit un procédé en 4 étapes : la sélection de données d'entraînement pour un appre ntissage profond des connaissances ; la sélection de l'algorithme à exécuter ; la phase d'entraînement du système via un processus de répétition ; l'ajustement des données jusqu'au résultat final. Le machine learning permet un haut niveau de performance, vers la pensée rationnelle de la machine...

Les projets de deep learning vont plus loin dans l'approche de l'IA : ici, les robots sont dotés de réseaux de neurones artificiels, ce qui leur permet d'atteindre un plus grand niveau de complexité dans le traitement de la donnée. Cette technologie a la capacité de mimer les raisonnements humains et de faire des déductions, de reconnaître précisément des objets ou encore de donner une réponse complexe grâce à sa capacité d'apprentissage. La reconnaissance faciale, la reconnaissance d'une pathologie en médecine ou la conduite assistée sont autant de domaines dotés de cet "apprentissage profond".

Le but principal de l'emploi de l'IA : aider l'humain

Le but de l'intelligence artificielle est multiple car, aujourd'hui, l'intelligence artificielle est partout autour de nous et poursuit des trajectoires diverses. Le but principal qui regroupe tous les types d'IA aujourd'hui sur le marché est bel et bien celui d'aider les humains dans leur quotidien. Peu importe la forme que va prendre la machine ou le logiciel qui va aider l'humain : son but sera soit d'améliorer les compétences humaines, soit de rendre accessible des données plus facilement et plus rapidement, soit de s'occuper de tâches complexes à la place de l'homme. Dans tous les cas, cet outil universel est la solution la plus complète pour soutenir l'humain au quotidien.

Comment a évolué l'intelligence artificielle ?

Films et culture : l'intelligence artificielle dans la science-fiction

Le mythe de Frankenstein créé par Mary Shelley et publié en 1818 peut être apparenté à de l'intelligence artificielle : un médecin fou crée une créature pensante de ses mains, une manière primitive d'envisager les systèmes pensants. Le domaine de la science-fiction commence dès le conte de Pinocchio par Carlo Collodi en 1881 : un pantin de bois devient "humain" dans le fait de pouvoir penser et éprouver des sentiments, une logique anticipant les modèles d'IA.

En 1927, le film "Metropolis" fait le portrait d'une société gérée par les robots et l'IA. En 1968, le film de Stanley Kubrick "2001 l'Odyssée de l'espace" est aussi révolutionnaire : un ordinateur est un personnage principal, testant les limites de l'intelligence artificielle. Ce domaine futuriste est aussi largement présent dans les films de la série "Star Wars" ou encore "Star Trek".

Dans les années 1990 et au début des années 2000, la thématique s'accélère dans la culture : "A.I Intelligence artificielle" de Steven Spielberg, la série de films "Matrix", "Aliens", "Terminator"..., tous explorant les réseaux complexes de l'IA et les systèmes de pensée artificiels.

L'utilisation de l'Intelligence artificielle aujourd'hui et sa démocratisation

Aujourd'hui, l'intelligence artificielle, sous forme de modèles et de systèmes logiques, se trouve tout autour de nous : smartphones, ordinateurs, tablettes, voitures, transports en commun, objets connectés... Tout ce qui fait partie d'un réseau est désormais doté d'intelligence artificielle, à des degrés divers.

Algorithme de recommandation sur les plateformes et les réseaux sociaux, détection de dangers en voiture, détection de chute sur une montre connectée, reconnaissance vocale sur les assistants vocaux dans nos maisons... Tous les objets connectés sont dotés d'IA. Les logiciels intégrés, testés rigoureusement, eux-mêmes sont aussi constitués d'IA !

L'automatisation des tâches, une manière de recherche d'efficacité, est désormais au cœur des évolutions techniques souhaitées par les particuliers, les entreprises, pour performer davantage et booster sa productivité, vers toujours plus de résultats.

Les grandes différences de l'année 2023 avec l'IA ont été notables :

1. Plus facile à utiliser : avant, pour utiliser l'IA, il fallait être un peu scientifique ou ingénieur en informatique. Maintenant, l'usage de l'IA est ancrée dans les habitudes de millions de personnes.

2. Moins cher : avant, il fallait débourser parfois des centaines d'euros pour avoir accès à de nouvelles IA limitées. Aujourd'hui, l'IA s'insère gratuitement dans de nombreux outils SaaS en ligne et ne coûte que quelques dizaines d'euros par mois pour d'autres solutions.

3. Éducation : avec l'IA, les connaissances se sont ouvertes à tous et avec une simple question posée, il est possible d'apprendre en quelques clics de nouvelles connaissances et compétences.

4. Outils et usages variés : l'IA est partout, des assistants vocaux comme Siri ou Alexa, jusqu'à des outils plus complexes pour rédiger, apprendre, créer de l'art ou pour aider les médecins.

Dans cette optique, tous les business innovent pour pouvoir proposer les meilleurs services pour faire évoluer chaque levier d'acquisition.

Comment fonctionne l'IA au service du e-commerce ?

Comme nous l'avons vu, l'intelligence artificielle est au service de tous les milieux et de tous les domaines dans tous les secteurs d'activité. Les avantages de l'IA sont très nombreux. Si elle était déjà présente dans de nombreux outils pour apporter de l'aide au quotidien des experts et des particuliers qui souhaitaient avancer de manière optimale pour se différencier de la concurrence, l'intelligence artificielle est aujourd'hui incontournable dans toutes les actions liées au commerce en ligne.

Ce secteur d'activité est d'ailleurs un terrain de jeu idéal pour développer des outils intelligents, car le e-commerce utilise de nombreux services qui peuvent être assistés par la technologie. Logistique, livraison, service client, création de contenu, optimisation de la présence en ligne... le travail dans l'e-commerce peut être encouragé par des neurones artificiels dans le but de répondre plus rapidement à tous les défis rencontrés au quotidien sans minimiser l'action humaine du commerçant.

Les programmes doivent être perçus comme des aides, au même titre que des applications mobiles ou des machines physiques, permettant de gagner du temps et d'accroître la productivité au quotidien. L'intelligence artificielle est aujourd'hui l'alliée des humains, et dans le monde du e-commerce, c'est une opportunité à saisir !

Avec la volonté de créer un e-commerce optimal et accessible à tous, la solution française WiziShop se dote désormais d'intelligence artificielle en créant la première plateforme intégrant la génération automatique de texte directement dans son back-office.

A partir de quelques informations, le texte est automatiquement généré, que ce soit pour votre fiche produit, vos articles de blog ou vos scripts sur les réseaux sociaux.

WiziShop va encore plus loin avec Maia : cet outil IA disponible 24h/7j vous permet de résoudre la plupart de vos problèmes liés à votre boutique WiziShop ou même à vos stratégies directement dans votre espace d'administration. Une ressource exclusive offerte dans la solution !

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Histoire de l'intelligence artificielle : Création & Évolution de l'IA

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Focus sur l'historique de l'intelligence artificielle et ses évolutions à travers les décennies pour mieux comprendre son état actuel et son futur en chemin.

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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? (ISO)

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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ? (ISO)

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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

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L’intelligence artificielle est « un domaine technique et scientifique consacré aux systèmes techniques qui génèrent des sorties telles que du contenu, des prévisions, des recommandations ou des décisions pour un ensemble donné d’objectifs définis par l’homme » [ISO/IEC 22989:2022]. Si cette définition donne une idée précise de l’intelligence artificielle d’un point de vue technique, qu’en est-il pour le néophyte ?

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MOOC “Introduction à l’éthique de l’IA” (edX, Université de Montréal )

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MOOC “Introduction à l’éthique de l’IA” (edX, Université de Montréal )

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Assistant pour créer un prompt avec le modèle ACTIF

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Assistant pour créer un prompt avec le modèle ACTIF

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Cette application web est un générateur de prompt qui respecte le modèle ACTIF pour les enseignants, les formateurs et les apprenants. ACTIF est un modèle de prompt qui permet de définir les éléments importants qui doivent composer un prompt.

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Les outils essentiels d'IAG pour la formation selon Clément Cahagne

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Les outils essentiels d'IAG pour la formation selon Clément Cahagne

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Notion – The all-in-one workspace for your notes, tasks, wikis, and databases.

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A new tool that blends your everyday work apps into one. It’s the all-in-one workspace for you and your team

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Complétez en flashant depuis votre smartphone ou directement sur ce lien depuis votre ordinateur: https://forms.cloud.microsoft/pages/responsepage.aspx?id=r0Jql0VaqE6Znqq2rvXBCD7Sgvs7YnVHmVY9yRL0kx9UNTZOTTNDWEFTSFZDVFBUVUNDTTVPOFRQSC4u&origin=QRCode&route=shorturl

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MOOC CAVILAM: Utiliser l’intelligence artificielle en classe

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MOOC CAVILAM: Utiliser l’intelligence artificielle en classe

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6 "épisodes" = 6 pdf à télécharger

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Vous avez dit intelligence artificielle ?
Souhaitant être utile à la communauté des professeurs de français et des professeurs de langues étrangères en général, l'équipe pédagogique du CAVILAM - Alliance Française met en place une série d'épisodes pour utiliser l'intelligence artificielle (IA) en classe. Vous les trouverez ci-dessous en téléchargement libre. Notre objectif est de partager avec vous réflexions, conseils, bonnes pratiques et exemples d'activités pour faire de l'IA votre meilleur assistant pédagogique.
Episode 1 : Premiers pas Episode 2 : 1, 2, 3... Promptez !

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Utiliser l'intelligence artificielle en classe - Le plaisir d'apprendre

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Vous avez dit intelligence artificielle ? Souhaitant être utile à la communauté des professeurs de français et des professeurs de langues étrangères en général, l'équipe pédagogique du CAVILAM - Alliance Française met en place une série d'épisodes pour utiliser l'intelligence artificielle (IA) en classe. Vous les trouverez ci-dessous en téléchargement libre.

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IA générative (Generative AI) : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?

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IA générative (Generative AI) : Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ?

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Formation Data Science | DataScientest.com

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IA générative (Generative AI) : Qu'est-ce que c'est ? Comment ça fonctionne ?

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C'est grâce à l'IA générative que l'intelligence artificielle s'est mise à la portée du grand public. Le succès d'applications telles que ChatGPT ou Midjourney a marqué l'ère de cette intelligence artificielle en libre service...

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4 applications concrètes de l’IA en éducation et 6 considérations éthiques

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4 applications concrètes de l’IA en éducation et 6 considérations éthiques

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L'Association Edteq a tenu une conférence le mercredi 5 octobre portant sur l'aspect éthique que revêt l'intelligence artificielle en éducation. La conférence a été animée par Carolanne Tremblay, directrice du secteur technopédagogique de la plateforme Dalia chez Optania et Simon Collin, professeur à la Faculté des sciences de l'éducation de l'Université du Québec à Montréal, titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur l'équité numérique en éducation et chercheur au Centre de recherche interuniversitaire sur la formation et la pratique enseignante. En voici un résumé.

Carolanne Tremblay est convaincue que l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine éducatif a pour but d'éviter la surcharge cognitive des acteurs éducatifs tout en garantissant une réduction des tâches répétitives. " L'intelligence artificielle en éducation doit redonner le temps aux intervenants scolaires de construire des relations bienveillantes avec les apprenants et de les aider à atteindre leur plein potentiel ".

4 grands domaines d'application

Elle identifie 4 grands domaines d'application concrète de l'IA en éducation :

Ce sont des outils qui aident les intervenants scolaires à identifier de manière préventive les situations à risque tels quel l'abandon ou encore l'échec scolaire des apprenants. Pour ce faire, les IA génèrent un portrait de la population étudiante afin de déterminer " les modèles " de l'échec de l'abandon et de réagir avant que cela ne se concrétise pas.

Les plateformes d'apprentissage adaptatives

Elles permettent d'estimer la connaissance d'un apprenant sur un sujet à partir de données observables. De plus, elles permettent l'ajustement du cheminement scolaire de l'apprenant afin de travailler ses faiblesses et mettre en valeur ses forces. Tout cela a pour but de favoriser un enseignement individualisé et aboutir à une différentiation pédagogique.

Un exemple de plateforme adaptative : Adapt Coaching Actuaries

Ces outils sont capables d'offrir un soutien aux apprenants et aux membres du personnel indépendamment du jour ou de l'heure. Ces derniers facilitent le contact avec les jeunes et sont conçus pour répondre à un besoin spécifique.

Deux exemples de robots conversationnels : FLO de Alloprof et ALI de Optania.

Les outils d'analyse statistiques en temps réel

Destinés au personnel éducatif en contact direct avec les étudiants, ces outils permettent de dresser un portrait de la situation d'apprentissage en temps réel des apprenants. Tout cela dans l'optique de réaliser des interventions ponctuelles dès qu'une situation risque de s'aggraver.

Un exemple d'outil d'analyse : Mozaïk-Portail qui offre aux membres du personnel un module de veille active à propos des élèves en temps réel.

Un regard sur l'aspect éthique

Dans une deuxième partie de la présentation, Simon Collin a apporté un regard sur l'aspect éthique lié à l'utilisation des systèmes d'intelligence artificielle (SIA). En effet, M. Collin préconise l'intégration des enjeux éthiques dès la conception d'un SIA afin d'éviter tout risque de problème par la suite.

Il identifie 6 sources de tensions susceptibles de survenir lors de l'intégration de SIA en éducation :

La complexité des situations éducatives / la standardisation technique

La standardisation pourrait mener à une industrialisation de l'éducation ou encore à un manque d'adaptabilité des SIA aux situations éducatives.

L'agentivité des acteurs éducatifs / automatisation technique

L'automatisation est susceptible de mener à une baisse de l'agentivité des acteurs éducatifs par un cadrage accru de leurs rôles. De plus, les SIA pourraient imposer un contenu ou une pédagogie qui ne seraient pas forcément adéquats à l'élève ou à son mode d'apprentissage.

Justice scolaire / rationalité technique

Bien que performants, les SIA peuvent manquer de considération pour le bien-être des acteurs éducatifs. Il existerait aussi un manque de diversité dans les équipes de conception des SIA et un manque de considération pour l'équité, la diversité et l'inclusion en éducation.

Gouvernance scolaire / conception technique

Il existe un manque de clarté quant à la responsabilité morale et légale des équipes de conception, des acteurs éducatifs et des institutions. De plus, une ambiguïté quant à la propriété des données peut survenir.

Intelligibilité humaine / opacité de l'IA

Il est compliqué d'expliquer les résultats d'un SIA. Simon Collin souligne également le manque de transparence quant à l'interprétation et l'usage des résultats générés par les SIA. Enfin, le manque de confiance des utilisateurs envers les SIA peut biaiser le rendu.

Dignité des acteurs éducatifs / exploitation des données

Un problème de consentement est généré dans la mesure où dans certains cas, il y a une impossibilité de retirer son consentement. Simon Collin parle alors de collecte de données trop nombreuses ou trop sensibles de la part des SIA qui ne sont pas aussi fiables et aussi robustes que ce que l'on pourrait penser.

Simon Collin prône l'implication de tous les acteurs (concepteurs, chercheurs, acteurs éducatifs...) pour une meilleure prise en compte des enjeux éthiques des SIA en éducation.

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​​4 applications concrètes de l'IA en éducation et 6 considérations éthiques

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L'Association Edteq a tenu une conférence le mercredi 5 octobre portant sur l'aspect éthique que revêt l'intelligence artificielle en éducation.

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Les 7 étapes pour écrire un prompt efficace pour générer un scénario pédagogique

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Les 7 étapes pour écrire un prompt efficace pour générer un scénario pédagogique

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À l'ère de l'intelligence artificielle (IA), la capacité à générer des contenus pédagogiques de qualité devient de plus en plus accessible. ChatGPT, une IA avancée, peut être un outil précieux pour les auteurs de contenu pédagogique. Cependant, pour exploiter pleinement son potentiel, il est crucial de savoir comment formuler des efficaces. Cet article dévoile une méthodologie en sept étapes pour écrire des prompts qui guideront ChatGPT dans la création de scénarios pédagogiques alignés sur vos objectifs d'apprentissage.

Étape 1 - Définir le Rôle

Commencez par préciser le rôle attendu de ChatGPT dans le processus de création. Voulez-vous qu'il agisse en tant "qu'ingénieur pédagogique", en structurant le scénario de A à Z, ou en tant "qu'expert du domaine", en fournissant des contenus spécifiques ? Cette distinction orientera la manière dont vous formulez votre prompt et déterminera l'angle d'approche de l'IA.

Exemple: je suis ingénieur pédagogique...

Étape 2 - Définir la Tâche

Spécifiez clairement le type de scénario pédagogique que vous souhaitez obtenir. Cherchez-vous à créer un module de formation complet ou uniquement certaines parties d'un cours ? En définissant la tâche de manière précise, vous aidez ChatGPT à cibler sa création vers ce dont vous avez réellement besoin.

Exemple : je souhaite créer un scénario pédagogique complet...

Étape 3 - Définir l'Objectif

Il est impératif de formuler clairement les objectifs d'apprentissage de votre scénario pédagogique. Quelles compétences ou connaissances les apprenants devront-ils acquérir à la fin de la formation ? Des objectifs bien définis et mesurables guideront ChatGPT dans la sélection et l'organisation du contenu pédagogique.

Exemple : ...pour former des apprenants au marketing de la formation professionnelle.

Étape 4 - Définir le Contexte

Fournissez à ChatGPT des informations sur le contexte de la formation. Est-elle destinée à un usage interne, pour les employés d'une entreprise, ou pour un public plus large ? Le contexte influencera le ton et la structure du contenu, en le rendant pertinent pour le public cible.

Exemple : les apprenants ont un niveau débutant et la formation se déroule en inter-entreprises.

Étape 5 - Définir les Étapes du Modèle

Indiquez la structure désirée pour votre scénario pédagogique. Voulez-vous intégrer des éléments synchrones (en temps réel) et asynchrones (à la demande) ? Préciser le modèle pédagogique aidera ChatGPT à organiser le contenu de manière logique et engageante.

Exemple : dans un premier temps précise lesmodules du parcours et les compétences à développer pour chaque étape, puis propose des modalités pédagogiques et des objectifs de formation pour chaque étape.

Étape 6 - Définir les Contraintes

Prenez en compte les contraintes pratiques telles que la durée de la formation et le nombre maximum de participants. Ces informations permettront à ChatGPT d'ajuster le scénario pour qu'il soit réalisable et adapté aux limites spécifiées.

Exemple : la formation doit être réalisée en 20 heures et doit contenir des temps synchrones et asynchrones. De plus une séquence ne peut pas durer plus de 4 heures.

Étape 7 - Définir le Format

Demandez à ChatGPT de structurer le scénario sous une forme claire et suivie, comme une liste ou un plan détaillé. Cela facilitera la lecture, le suivi, et l'implémentation du scénario pédagogique.

Exemple : je souhaite que tu affiches une liste des séquences de la formation avec pour chaque étape, un objectif d'apprentissage, la durée, une description de ce que fait le formateur et ce que font les apprenants et les modalités pédagogiques.

En somme, la clé pour maximiser l'efficacité de ChatGPT dans la création de scénarios pédagogiques réside dans la précision et la clarté de vos prompts. En définissant clairement le rôle, la tâche, l'objectif, le contexte, le modèle, les contraintes, et le format, vous fournissez à l'IA un cadre solide pour générer des contenus pédagogiques répondant exactement à vos attentes. Avec la pratique, vous deviendrez de plus en plus habile à exploiter le potentiel de ChatGPT pour créer des contenus de formation adaptés et impactants.

Néanmoins, si ChatGPT est un outil puissant, il ne remplace pas l'expertise humaine. Votre rôle en tant que formateur ou concepteur pédagogique est d'orienter, de vérifier, et d'affiner le contenu généré pour s'assurer qu'il soit non seulement qualitatif et validé mais également pédagogiquement pertinent. Une utilisation raisonnée de ChatGPT, combinée à votre expertise, peut transformer la manière dont vous concevez des scénarios pédagogiques, en rendant le processus plus efficace et plus créatif.

La révolution de l'intelligence artificielle dans le domaine de la formation ne fait que commencer. Maîtriser la formulation d'un prompt est un atout majeur pour votre métier. Si vous souhaitez aller plus loin et vous former, consultez notre module de formation ici.

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Les 7 étapes pour écrire un prompt efficace pour générer un scénario pédagogique

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L'IA ne remplacera pas les ingénieurs en pédagogie et les formateurs. Mais savoir utiliser l'IA pour ces métiers deviendra incontournable. Plutôt qu'un long discours, on vous propose cette semaine, un article pratico-pratique pour vous aider à réaliser un scénario pédagogique avec l'IA.

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MindStudio: une extension d'IA contextuelles à intégrer à votre navigateur web

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MindStudio: une extension d'IA contextuelles à intégrer à votre navigateur web

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MOOC IF Profs: Le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) en FLE : par où commencer ?

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MOOC IF Profs: Le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) en FLE : par où commencer ?

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Le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) en FLE : par où commencer ? - IFprofs

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Ce module de formation est conçu pour permettre aux enseignants de FLE d’exploiter le potentiel de l’IA, en particulier des IA génératives, dans leur pratique pédagogique. Il les guide dans l’acquisition des compétences nécessaires pour maîtriser le prompt engineering et utiliser efficacement les outils IA afin de créer des activités pédagogiques “sur mesure”. À travers des études de cas concrètes, les enseignants apprendront à intégrer ces technologies dans leurs cours, tout en développant une approche critique. Ils seront également formés pour sensibiliser leurs apprenants aux usages des IA génératives, les préparant ainsi à devenir des utilisateurs avertis et responsables de ces outils dans leur apprentissage du français.

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Intelligence artificielle générative : de quoi parle-t-on ?

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Intelligence artificielle générative : de quoi parle-t-on ?

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Le pape François vêtu d'une longue doudoune blanche Balenciaga, Emmanuel Macron en plein sprint à l'occasion d'une manifestation à Paris ou encore Barack Obama mangeant une glace sur la plage en compagnie d'Angela Merkel. La génération d'images par des intelligences artificielles comme Midjourney est bluffant de réalisme. Contrairement à l'IA spécialisée, qui se concentre sur des tâches spécifiques et limitées, cette dernière aspire à une compréhension et des compétences comparables à celles d'un être humain dans une grande variété de domaines. Une avancée technologique majeure non-exempte de quelques points d'interrogation.

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'intelligence artificielle générative (IA générative) est une catégorie d'IA qui se concentre sur la création de données, de contenu ou de choses artistiques, de façon indépendante. Elle diffère de l'IA classique, qui se concentre, quant à elle, sur des tâches spécifiques telles que la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes. L'IA générative vise à produire de nouvelles données qui ressemblent à celles créées par des êtres humains, que ce soit sous forme de texte, d'images ou encore de musique par exemple.

Comment fonctionne l'intelligence artificielle générative ?

L'IA générative fonctionne en utilisant des modèles d'apprentissage automatique (modèle Machine Learning) pour créer du contenu de manière autonome. L'une des techniques les plus couramment utilisées en IA générative est l'utilisation de réseaux de neurones artificiels : les réseaux génératifs adverses (GAN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN). Les GAN reposent sur une architecture composée de deux réseaux de neurones dits concurrents : un générateur qui crée une image et la transmet à un discriminateur qui détermine si l'image est réelle ou synthétique. Quant aux RNN, ils sont le plus souvent utilisés pour générer du texte ou de la musique.

Exemples d'intelligence artificielle générative

ChatGPT : un chatbot développé par OpenAI, capable de générer du texte de haute qualité et de répondre à des questions ;

DALL-E : créé par OpenAI, cet outil permet de générer des images à partir de requêtes textuelles, d'effectuer des retouches sur des images et de créer des variations à partir d'images existantes ;

Midjourney : une intelligence artificielle génératrice d'images très puissante qui rivalise avec DALL-E et Stable Diffusion pour la création d'images synthétiques réalistes ;

Stable Diffusion : une technique d'entraînement de réseaux génératifs permettant de produire des images haute résolution de grande qualité ;

Bard : concurrent de ChatGPT, c'est une intelligence artificielle (IA) développée par Google, conçu pour engager des conversations et générer différents types de texte.

Quelle utilisation de l'IA générative ?

Les applications de l'IA générative sont variées. On peut les utiliser pour créer de l'art généré par ordinateur, des textes automatiques, des modèles 3D, des musiques, des vidéos et bien plus encore. Ils sont également utilisés dans des domaines tels que la génération de contenus pour les jeux vidéo, la création de visuels pour la publicité et même la génération de médicaments. L'intelligence artificielle générative permet donc de créer tout type de contenu, que ce soit du texte, des images, des vidéos ou de la musique.

Texte

Démocratisé par ChatGPT fin 2022, la génération de texte via une intelligence artificielle a explosé en seulement quelques mois. Gagner du temps, être plus efficace ou demander moins de ressources, tous les prétextes sont bons pour avoir recours à l'IA génératrice de texte. Si l'ordinateur n'a pas (encore) remplace l'humain dans son travail, ce que certaines IA sont capables de rédiger est assez bluffant. Ces générateurs de texte ont appris à jongler avec des milliards de mots sur le web, utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique pour transformer une simple requête d'utilisateur en un article complet.

Images

Un générateur d'image avec intelligence artificielle est un type de logiciel qui va être à même de créer des images à partir de données brutes. Voici 10 exemples de générateurs d'images à l'aide d'une IA :

Vidéos

Plusieurs modèles d'intelligence artificielle permettent de créer des vidéos à partir de quelques mots tapés dans une barre de recherche. Les outils de génération de vidéos IA Fliki, Flexclip, Pictory, Elai ou encore Lumen5 progressent à une vitesse folle et sont à même de générer un film ou un clip vidéo en quelques secondes.

Musique

Plus besoin d'être un artiste chevronné pour poster en ligne sa musique. Si depuis quelques années, certains compositeurs utilisent les IA pour générer de la musique, la pratique est désormais accessible au plus grand nombre. Via des intelligences artificielles telles que SongR, Riffusion, Voicemod, Boomy ou encore Beatoven, la création de jingles ou de chansons devient un véritable jeu d'enfants. En témoigne le " faux " titre de la chanteuse belge Angèle, écouté et liké des millions de fois, mais créé de toute pièce grâce à une IA de ce type.

L'intelligence artificielle générative en entreprise

L'IA générative offre de nombreuses possibilités aux entreprises, notamment :

Création de contenu : elle peut générer automatiquement du texte, des articles, des rapports, des emails et même des messages marketing, permettant de gagner du temps dans la production de contenu ;

Conception graphique : l'IA générative peut être utilisée pour la création d'images, de logos et de designs, facilitant ainsi la création visuelle pour les entreprises ;

Optimisation des opérations : l'IA générative peut aider à optimiser les opérations en générant des modèles de prévision, en planifiant la logistique ou en optimisant les chaînes d'approvisionnement ;

Support client : elle peut automatiser les réponses aux requêtes des clients, offrant ainsi un support sans faille via des chatbots ;

Créativité : elle peut stimuler la créativité en générant des idées ou en collaborant avec les équipes créatives ;

Sécurité : elle peut être utilisée pour détecter les menaces de sécurité en analysant des données.

L'usage de l'IA générative dans les TPE et PME

Un besoin de pédagogie sur le fonctionnement des IA génératives

La toute dernière étude Bpifrance Le Lab est sans appel : la révolution des IA génératives n'a pas encore eu lieu dans les TPE et PME. 72 % des dirigeants ayant répondu à cette enquête n'utilisent pas ces outils par choix ou n'en perçoivent pas l'usage. En revanche, un " " est susceptible de s'être développé par endroit : c'est-à-dire un usage masqué, non déclaré au supérieur par les collaborateurs.

Si les dirigeants de TPE et PME commencent tout juste à s'emparer des outils d'intelligence artificielle générative, cela reste encore bien marginal. Les raisons résident dans le manque de connaissance des usages potentiels de ces dernières. Si ces outils peuvent être un accélérateur pour certaines tâches d'écriture, reporting, analyse et construction de différents documents, les dirigeants ne semblent pas en saisir toutes les applications et le niveau de bouleversement qu'ils impliquent. Pour certains métiers, ne pas s'approprier ces outils génèrera un retard qui pourrait leur être fatal. Selon Xavier Lazarus, managing partner du fonds d'investissement Elaia : " Ne pas embrasser totalement ce changement de paradigme, c'est non seulement prendre le risque de rester à l'écart du progrès, mais également de perdre toute pertinence à l'avenir. " Selon le cabinet Roland Berger, 32 % des emplois dans le secteur privé en France sont directement exposés à une automatisation. Et pour tous les autres, cela représente autant d'opportunités manquées.

Moins d'un dirigeant sur cinq utilise les IA génératives...

Selon l'enquête Bpifrance Le Lab, 15 % des dirigeants de TPE et PME déclarent utiliser les IA génératives. L'utilisation varie selon les secteurs et atteint 24 % parmi les patrons du secteur des services. Les moins familiers avec les IA génératives sont les chefs d'entreprise des secteurs de la construction (4 %) et des transports (5 %), alors que les dirigeants de l'industrie et du commerce sont proches de la moyenne (respectivement 12 % et 11 % à les utiliser de manière régulière ou occasionnelle). L'utilisation des IA génératives par les dirigeants de PME (20 %) est légèrement supérieure à celle des dirigeants de TPE (15 %). Si ces résultats semblent faibles, ils sont en réalité en ligne avec le reste des Français, qui sont aussi 16 % à utiliser les IA Génératives selon une étude de l'Ifop / Talan datée de mai 2023. 13 % des dirigeants déclarent néanmoins vouloir s'en servir prochainement, démontrant au moins une curiosité envers ces technologies.

... mais leurs collaborateurs utilisent ces IA dans l'ombre

Dans la grande majorité des dirigeants qui déclarent ne pas vouloir utiliser les IA génératives, 14 % d'entre eux ne les utilisent pas par choix ou en ont interdit l'usage en entreprise. 58 % n'ont d'ailleurs pas l'intention des les utiliser à court terme. Pourquoi ? 10 % des dirigeants craignent une mauvaise utilisation des outils d'IA par leurs collaborateurs, à l'image du partage de données confidentielles ou un manque de vérification des réponses données par les outils. 14% des répondants en ont d'ailleurs interdit l'usage au sein de leur société. Mais selon la même étude Ifop/Talan de mai 2023, parmi les 16% des Français déclarant utiliser les IA, 44 % les utilisent dans le cadre professionnel et privé, et 68 % d'entre eux déclarent ne pas le dire à leur supérieur.

L'utilisation de ces outils en entreprise peut donc être plus répandue qu'on ne le croit, selon Stéphane Amarsy, fondateur de The Next Mind, avec une utilisation " dans l'ombre " (en anglais " shadow AI "). Au lieu d'interdire, les dirigeants gagneraient peut-être à ouvrir un dialogue afin de mieux comprendre les usages qui sont fait de ces outils.

Retrouvez l'intégralité de l'étude Bpifrance Le Lab sur les IA génératives

L'IA générative : évolution ou révolution ?

Chat GPT, QuillBot, DALL-E... Quelques mots clefs tapés dans l'un de ces outils d'IA générative suffisent désormais à un internaute pour générer une image, texte, une vidéo, voire un programme informatique. Si ce phénomène de création n'est pas nouveau, il est aujourd'hui accessible à portée de clics. À l'origine du phénomène, Chat GPT, lancé en collaboration ouverte fin 2022 par la société Open AI, qui a permis au plus grand nombre de se familiariser gratuitement avec l' intelligence artificielle et ses multiples possibilités.

Si Chat GPT 3.5, accessible gratuitement en ligne, n'est qu'une IA spécialisée se limitant au texte, sa version 4, en service payant, est une intelligence artificielle générative. Chat GPT 4 dépasse en effet le simple stade du deep learning (procédé d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées, NDLR) en étant capable de résonner comme un cerveau humain pour produire n'importe quel type de contenu. En ce sens, la démocratisation de ces outils est une révolution. Y compris pour les entreprises, puisqu'elles entrevoient un levier potentiel majeur d'amélioration de la productivité. Néanmoins il convient de garder en tête que ces modèles d'IA s'appuient sur des techniques développées depuis le milieu des années 2010.

Une régulation de l'IA générative possible ?

L'être humain réduit à l'état d'avatars et exploité comme source d'énergie pour alimenter la Matrice ? Le futur dystopique du film Matrix faisait froid dans le dos à sa sortie en 1999. Presque 25 ans plus tard, la réalité n'a heureusement pas dépassé la fiction, mais le développement de l'IA générative n'est pas sans poser des questions d'ordre éthique. Comment être certain que l'intelligence artificielle, qui envahit déjà de nombreux pans de notre quotidien, ne soit pas biaisée ? Capable de réfléchir par elle-même, est-elle à même de duper celui qui s'en sert pour le manipuler ?

Une faille globale (erreur, discrimination...) au sein d'un outil d'intelligence artificielle pourrait avoir un impact mondial et causer un préjudice pour des millions de personnes. Doit-on brider l'innovation et légiférer ou au contraire laisser le champ des possibles aux ingénieurs ? L'Union Européenne, à travers l'IA Act (Artificial Intelligence Act), travaille depuis plusieurs mois déjà sur un projet de réglementation de l'intelligence artificielle. L'objectif est de garantir la sécurité et le droit des utilisateurs tout en permettant le développement des différents outils. Si les approches diffèrent, les Etats-Unis, avec un projet piloté par la National Telecommunications and Information Administration, et la Chine, à travers la Cyberspace Administration of China, souhaitent également une régulation rapide de l'IA.

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Intelligence artificielle générative : de quoi parle-t-on ?

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Capable de générer des images, des vidéos, voire de la musique, l'intelligence artificielle (IA) générative reproduit la capacité cognitive humaine de manière globale et polyvalente. Entre aubaine pour les entreprises et source de questionnement au niveau éthique, on fait le point sur l'une des avancées technologiques majeures de la décennie.

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Pour une utilisation éthique de l’intelligence artificielle en éducation

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Pour une utilisation éthique de l’intelligence artificielle en éducation

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Pourquoi est-il urgent de préparer les enseignants et enseignantes?

Antsa Nasandratra Nirina Avo, étudiante, Université du Québec à Trois-Rivières

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Association pour l'enseignement de la science et de la technologie au Québec

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Association pour l’enseignement de la science et de la technologie au Québec

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Pour une utilisation éthique de l’intelligence artificielle en éducation | AESTQ

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Avec l’évolution du numérique, l’intelligence artificielle (IA) occupe une place de plus en plus importante dans la société, au point où il devient incontournable de se questionner sur les enjeux éthiques et politicojuridiques de son utilisation, notamment lorsqu’il est question d’éducation. Depuis la pandémie de COVID-19, l’intégration de l’IA en milieu éducatif s’est accélérée. De plus, l’apparition récente du robot conversationnel nommé ChatGPT3 (qui s’appuie sur l’IA pour construire des réponses semblant cohérentes à des questions qui s’apparentent à celles qui peuvent être posées dans des travaux scolaires) a mis en exergue l’urgence de mener un débat sur l’éthique de l’utilisation de l’intelligence artificielle en éducation. En effet, encore une fois, la technologie est allée plus vite que les cadres normatifs. Quelles compétences les acteurs et actrices du milieu de l’éducation gagneraient-ils ou elles à développer pour utiliser éthiquement une intelligence artificielle ?

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Je vais t’aider à concevoir ton prompt selon le modèle ACTIF.

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Cours en ligne en 6 modules “Maîtrisez l’IA pour la formation” (Apolearn)

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Cours en ligne en 6 modules “Maîtrisez l’IA pour la formation” (Apolearn)

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Formation Maîtrisez l'IA pour la formation | Apolearn Academy

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Google, Wolfram Alpha et ChatGPT interagissent tous avec les utilisateurs par le biais d'un champ de saisie de texte d'une seule ligne et fournissent des résultats textuels. Google renvoie des résultats de recherche, une liste de pages web et d'articles qui fourniront (si tout va bien) des informations en rapport avec les requêtes de recherche. Wolfram Alpha fournit des réponses liées aux mathématiques et à l'analyse de données.

ChatGPT, en revanche, donne une réponse basée sur le contexte et l'intention de la question de l'utilisateur. Vous ne pouvez pas, par exemple, demander à Google d'écrire une histoire ou à Wolfram Alpha d'écrire un module de code. Mais ChatGPT peut faire ce genre de choses.

La puissance de Google réside dans sa capacité à effectuer d'énormes recherches dans des bases de données et à fournir une série de correspondances. La puissance de Wolfram Alpha réside dans sa capacité à analyser des questions liées à des données et à effectuer des calculs sur la base de ces questions. La puissance de ChatGPT réside dans sa capacité à analyser les requêtes et à produire des réponses et des résultats détaillés basés sur la plupart des informations textuelles accessibles numériquement dans le monde - du moins les informations qui existaient au moment de la formation avant 2021.

Dans cet article, nous verrons comment ChatGPT peut produire ces réponses détaillées. Nous commencerons par examiner les principales phases du fonctionnement de ChatGPT, puis nous aborderons certains des composants essentiels de l'architecture de l'IA qui permettent à l'ensemble de fonctionner.

Outre les sources citées dans cet article (dont beaucoup sont les documents de recherche originaux à l'origine de chacune des technologies), j'ai utilisé ChatGPT pour m'aider à créer ce document.

Les deux phases principales du fonctionnement de ChatGPT

Reprenons l'analogie avec Google. Lorsque vous demandez à Google de rechercher quelque chose, vous savez probablement qu'il ne va pas, au moment où vous le demandez, parcourir l'ensemble du web pour trouver des réponses. Au contraire, Google recherche dans sa base de données les pages qui correspondent à cette demande. Google comporte en fait deux phases principales : la phase d'exploration et de collecte de données, et la phase d'interaction et de recherche avec l'utilisateur.

En gros, ChatGPT fonctionne de la même manière. La phase de collecte des données est appelée pré-entraînement, tandis que la phase de réaction de l'utilisateur est appelée inférence. La magie de l'IA générative et la raison pour laquelle elle a soudainement explosé, c'est que la façon dont fonctionne le préapprentissage s'est soudainement avérée extrêmement évolutive.

Pré-entraînement de l'IA

D'une manière générale, les IA se pré-entraînent en utilisant deux approches principales : supervisée et non-supervisée. Pour la plupart des projets d'IA jusqu'à la génération actuelle de systèmes d'IA génératifs comme ChatGPT, l'approche supervisée a été utilisée.

Le pré-entraînement supervisé

Le pré-entraînement supervisé est un processus dans lequel un modèle est entraîné sur un ensemble de données étiquetées, où chaque entrée est associée à une sortie correspondante.

Par exemple, une IA pourrait être entraînée sur un ensemble de données de conversations de service à la clientèle. Dans cet exemple, les questions et les plaintes de l'utilisateur sont étiquetées avec les réponses appropriées du représentant du service à la clientèle. Pour entraîner l'IA, des questions telles que "Comment puis-je réinitialiser mon mot de passe ?" seraient fournies en tant qu'entrée utilisateur, et des réponses telles que "Vous pouvez réinitialiser votre mot de passe en visitant la page des paramètres du compte sur notre site web et en suivant les invites" seraient fournies en tant que sortie.

Dans une approche de formation supervisée, le modèle global est formé pour apprendre une fonction de mise en correspondance qui peut mettre en correspondance les entrées et les sorties avec précision. Ce processus est souvent utilisé dans les tâches d'apprentissage supervisé, telles que la classification, la régression et l'étiquetage des séquences.

Comme vous pouvez l'imaginer, il y a des limites dans ce processus. Les formateurs humains devraient aller assez loin dans l'anticipation de toutes les entrées et sorties. La formation pourrait prendre beaucoup de temps et être limitée en termes d'expertise.

Mais comme nous l'avons appris, ChatGPT a très peu de limites en matière d'expertise. Vous pouvez lui demander de rédiger le CV de Dark Vador, lui demander d'expliquer la physique quantique, d'écrire du code, d'écrire un court texte de fiction et de comparer les styles de gouvernement des anciens présidents.

Il est en fait impossible d'anticiper toutes les questions qui peuvent lui être posées. Et il est donc impossible d'entraîner ChatGPT à l'aide d'un modèle supervisé. Au lieu de cela, ChatGPT utilise un pré-entraînement non supervisé. Et c'est ce qui change la donne.

Le pré-entraînement non supervisé

Le pré-entraînement non supervisé est le processus par lequel un modèle est entraîné sur des données où aucune sortie spécifique n'est associée à chaque entrée. Au lieu de cela, le modèle est formé pour apprendre la structure et les modèles sous-jacents dans les données d'entrée sans aucune tâche spécifique à l'esprit. Ce processus est souvent utilisé dans les tâches d'apprentissage non supervisé, telles que le regroupement, la détection d'anomalies et la réduction de la dimensionnalité. Dans le contexte de la modélisation linguistique, le pré-entraînement non supervisé peut être utilisé pour entraîner un modèle à comprendre la syntaxe et la sémantique du langage naturel, afin qu'il puisse générer un texte cohérent et significatif dans un contexte conversationnel.

C'est ici que la connaissance apparemment illimitée de ChatGPT devient possible. Comme les développeurs n'ont pas besoin de connaître les résultats obtenus à partir des entrées, il leur suffit de déverser de plus en plus d'informations dans le mécanisme de pré-entraînement de ChatGPT, appelé modélisation linguistique à base de transformateurs.

L'architecture de Transformer

L' architecture de Transformer est un type de réseau neuronal utilisé pour traiter les données du langage naturel. Un réseau neuronal simule le fonctionnement du cerveau humain en traitant les informations par le biais de couches de nœuds interconnectés. Imaginez un réseau neuronal comme une équipe de football : chaque joueur a un rôle, mais ils se passent le ballon entre des joueurs ayant des rôles spécifiques, qui travaillent tous ensemble pour marquer le but.

L'architecture de Transformer traite les séquences de mots en utilisant " l'auto-attention" pour évaluer l'importance des différents mots d'une séquence lors de l'élaboration des prédictions. L'auto-attention est similaire à la manière dont un lecteur peut se reporter à une phrase ou à un paragraphe précédent pour trouver le contexte nécessaire à la compréhension d'un nouveau mot dans un livre. Le Transformer examine tous les mots d'une séquence pour comprendre le contexte et les relations entre les mots.

Le Transformer est constitué de plusieurs couches, chacune comportant plusieurs sous-couches. Les deux principales sous-couches sont la couche d'auto-attention et la couche d'anticipation. La couche d'auto-attention calcule l'importance de chaque mot dans la séquence, tandis que la couche d'anticipation applique des transformations non linéaires aux données d'entrée. Ces couches aident le Transformer à apprendre et à comprendre les relations entre les mots d'une séquence.

Au cours de la formation, le Transformer reçoit des données d'entrée, telles qu'une phrase, et doit faire une prédiction sur la base de ces données. Le modèle est mis à jour en fonction de la correspondance entre la prédiction et la sortie réelle. Grâce à ce processus, le Transformer apprend à comprendre le contexte et les relations entre les mots d'une séquence, ce qui en fait un outil puissant pour les tâches de traitement du langage naturel telles que la traduction et la génération de textes.

Examinons d'abord les données qui alimentent ChatGPT, puis la phase d'interaction avec l'utilisateur de ChatGPT et le langage naturel.

Jeux de données d'entraînement de ChatGPT

Le jeu de données utilisé pour entraîner ChatGPT est énorme. ChatGPT est basé sur l'architecture GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3). L'abréviation GPT a du sens, n'est-ce pas ? Elle est générative, c'est-à-dire qu'elle génère des résultats, elle est pré-entraînée, c'est-à-dire qu'elle est basée sur toutes les données qu'elle ingère, et elle utilise l'architecture transformatrice qui pondère les entrées de texte pour comprendre le contexte.

Le GPT-3 a été entraîné sur un ensemble de données appelé WebText2, une bibliothèque de plus de 45 téraoctets de données textuelles. Lorsque l'on peut acheter un disque dur de 16 téraoctets pour moins de 300 euros, un corpus de 45 téraoctets peut sembler peu volumineux. Mais le texte occupe beaucoup moins d'espace de stockage que les images ou les vidéos.

Cette quantité massive de données a permis à ChatGPT d'apprendre des modèles et des relations entre les mots et les phrases du langage naturel à une échelle sans précédent, ce qui est l'une des raisons pour lesquelles il est si efficace pour générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes aux requêtes des utilisateurs.

Bien que ChatGPT soit basé sur l'architecture GPT-3, il a été affiné sur un ensemble de données différent et optimisé pour les cas d'utilisation conversationnelle. Cela lui permet d'offrir une expérience plus personnalisée et attrayante aux utilisateurs qui interagissent avec lui par le biais d'une interface de chat.

Par exemple, OpenAI a publié un ensemble de données appelé Persona-Chat qui est spécifiquement conçu pour l'entraînement des modèles d'IA conversationnelle comme ChatGPT. Cet ensemble de données se compose de plus de 160 000 dialogues entre deux participants humains, chaque participant se voyant attribuer un personnage unique qui décrit ses antécédents, ses intérêts et sa personnalité. Cela permet à ChatGPT d'apprendre à générer des réponses personnalisées et pertinentes dans le contexte spécifique de la conversation.

Outre Persona-Chat, de nombreux autres ensembles de données conversationnelles ont été utilisés pour affiner ChatGPT. En voici quelques exemples :

Cornell Movie Dialogs Corpus : un ensemble de données contenant des conversations entre des personnages dans des scénarios de films. Il comprend plus de 200 000 échanges conversationnels entre plus de 10 000 paires de personnages de films, couvrant un large éventail de sujets et de genres.

Ubuntu Dialogue Corpus : des dialogues entre des utilisateurs cherchant une assistance technique et l'équipe d'assistance de la communauté Ubuntu. Il contient plus d'un million de dialogues, ce qui en fait l'un des plus grands ensembles de données accessibles au public pour la recherche sur les systèmes de dialogue.

DailyDialog : des dialogues entre humains sur une variété de sujets, allant des conversations de la vie quotidienne aux discussions sur des questions sociales. Chaque dialogue de l'ensemble de données se compose de plusieurs tours et est étiqueté avec un ensemble d'informations sur les émotions, les sentiments et les sujets.

En plus de ces ensembles de données, ChatGPT a été entraîné sur une grande quantité de données non structurées trouvées sur Internet, y compris des sites Web, des livres et d'autres sources de texte. Cela a permis à ChatGPT d'apprendre à connaître la structure et les modèles de langage de manière plus générale, ce qui a ensuite pu être affiné pour des applications spécifiques telles que la gestion du dialogue ou l'analyse des sentiments.

ChatGPT est un modèle distinct qui a été formé en utilisant une approche similaire à celle de la série GPT, mais avec quelques différences dans l'architecture et les données de formation. ChatGPT compte 1,5 milliard de paramètres, ce qui est inférieur aux 175 milliards de paramètres de GPT-3.

Dans l'ensemble, les données d'entraînement utilisées pour affiner ChatGPT sont typiquement de nature conversationnelle et spécifiquement conçues pour inclure des dialogues entre humains, ce qui permet à ChatGPT d'apprendre à générer des réponses naturelles et engageantes dans un format conversationnel.

Imaginez la formation non supervisée de ChatGPT de la manière suivante : On lui a fourni beaucoup de données et on l'a laissé se débrouiller tout seul pour trouver des modèles et donner un sens à tout cela. C'est ce mécanisme qui a permis aux nouveaux systèmes d'IA générative de se développer si rapidement.

Alors que le gros du travail pour l'IA générative de ChatGPT est effectué par le pré-entraînement, elle doit également être capable de comprendre les questions et de construire des réponses à partir de toutes ces données. C'est ce que fait la phase d'inférence, qui consiste à traiter le langage naturel et à gérer le dialogue.

Qu'en est-il de l'implication humaine dans la préformation ?

Malgré l'évolutivité inhérente au préapprentissage non supervisé, certains éléments indiquent qu'une assistance humaine a pu être impliquée dans la préparation de ChatGPT en vue d'une utilisation publique.

La grande révélation a été faite dans un article du magazine TIME qui traite de l'utilisation d'"étiqueteurs de données" humains gagnant entre 1,32 $ et 2 $ de l'heure au Kenya. Ces travailleurs étaient chargés d'analyser les contenus Internet horribles et sexuellement explicites afin de les signaler pour la formation au ChatGPT.

Un autre article, publié dans Martechpost, une lettre d'information sur l'IA, indique que le grand modèle linguistique a été formé à l'aide d' un processus appelé Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) (apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine). Selon l'article, "le processus de formation a impliqué un modèle initial affiné utilisant l'apprentissage supervisé, avec des formateurs humains jouant à la fois le rôle de l'utilisateur et d'un assistant d'IA".

Il y a quelques subtilités ici, quand il s'agit de savoir ce que signifie le mot "formation". Selon ChatGPT lui-même, "OpenAI n'a pas utilisé l'apprentissage par renforcement avec un retour d'information humain pour me former. Au lieu de cela, j'ai été préformé en utilisant une combinaison de techniques d'apprentissage supervisé et non supervisé, telles que la modélisation du langage, l'auto-encodage et la prédiction de séquences. Ma formation a consisté à traiter des quantités massives de données textuelles provenant d'Internet, ce qui m'a permis d'apprendre des schémas et des relations entre les mots et les phrases."

L'IA poursuit : "Cependant, une fois que j'ai été pré-entraînée, les chercheurs et les développeurs peuvent utiliser l'apprentissage par renforcement avec un retour d'information humain pour m'adapter à des tâches ou à des domaines spécifiques, comme répondre à des questions ou générer du texte. Dans ces cas, les humains peuvent fournir un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités, qui peuvent être utilisées pour mettre à jour mes paramètres et améliorer mes performances sur des tâches similaires à l'avenir."

Cela semble correspondre aux articles de Marktechpost et TIME, dans la mesure où le pré-entraînement initial n'était pas supervisé, ce qui a permis d'introduire une énorme quantité de données dans le système. Mais lors de l'élaboration des réponses de dialogue qui communiquent avec les utilisateurs (voir ci-dessous), les moteurs de réponse ont apparemment été formés à la fois aux types de réponses et au filtrage des contenus inappropriés - et cette formation semble avoir été assistée par l'homme.

J'ai contacté OpenAI (le fabricant de ChatGPT) pour obtenir des éclaircissements, mais je n'ai pas encore reçu de réponse. Si la société me répond (en dehors de ChatGPT lui-même), je mettrai à jour l'article avec sa réponse.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP - Natural Langage Processing) vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de générer du langage humain. Avec la croissance exponentielle des données numériques et l'utilisation croissante d'interfaces en langage naturel, le NLP est devenu une technologie cruciale pour de nombreuses entreprises.

Les technologies NLP peuvent être utilisées pour un large éventail d'applications, notamment l'analyse des sentiments, les chatbots, la reconnaissance vocale et la traduction. En tirant parti du NLP, les entreprises peuvent automatiser des tâches, améliorer le service à la clientèle et obtenir des informations précieuses à partir des commentaires des clients et des messages sur les médias sociaux.

L'un des principaux défis de la mise en œuvre du NLP est de gérer la complexité et l'ambiguïté du langage humain. Les algorithmes de NLP doivent être entraînés sur de grandes quantités de données afin de reconnaître des modèles et d'apprendre les nuances du langage. Ils doivent également être continuellement affinés et mis à jour pour s'adapter aux changements dans l'utilisation et le contexte de la langue.

La technologie fonctionne en décomposant les données linguistiques, telles que les phrases ou les paragraphes, en éléments plus petits et en analysant leur signification et leurs relations afin de générer des idées ou des réponses. Les technologies NLP utilisent une combinaison de techniques, notamment la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, pour reconnaître des modèles et apprendre à partir de grandes quantités de données afin d'interpréter et de générer du langage avec précision.

Gestion du dialogue

Vous avez peut-être remarqué que ChatGPT peut poser des questions de suivi pour clarifier votre intention ou mieux comprendre vos besoins, et fournir des réponses personnalisées qui prennent en compte l'ensemble de l'historique de la conversation.

C'est ainsi que ChatGPT peut avoir des conversations à plusieurs tours avec les utilisateurs d'une manière qui semble naturelle et engageante. Cela implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques d'apprentissage automatique pour comprendre le contexte d'une conversation et le maintenir au cours de multiples échanges avec l'utilisateur.

La gestion du dialogue est un aspect important du traitement du langage naturel, car elle permet aux programmes informatiques d'interagir avec les gens d'une manière qui ressemble davantage à une conversation qu'à une série d'interactions ponctuelles. Cela peut contribuer à instaurer la confiance et l'engagement avec les utilisateurs et, en fin de compte, conduire à de meilleurs résultats tant pour l'utilisateur que pour l'organisation qui utilise le programme.

Les spécialistes du marketing souhaitent bien entendu développer la confiance, mais il s'agit également d'un domaine qui pourrait s'avérer effrayant, car c'est l'un des moyens par lesquels une IA pourrait être en mesure de manipuler les personnes qui l'utilisent.

En guise de conclusion, sur ce qui arrive

Même si nous dépassons les 2 500 mots, il s'agit encore d'un aperçu très rudimentaire de tout ce qui se passe à l'intérieur de ChatGPT. Cela dit, vous comprenez peut-être maintenant un peu mieux pourquoi cette technologie a explosé au cours des derniers mois. La clé de tout cela est que les données elles-mêmes ne sont pas "supervisées" et que l'IA est capable de prendre ce qu'on lui a donné et de le comprendre.

C'est assez impressionnant, vraiment.

Pour conclure, j'ai envoyé un brouillon de cet article à ChatGPT et j'ai demandé à l'IA de décrire l'article en une phrase. La voilà :

"ChatGPT est comme le cousin cérébral de Google et Wolfram Alpha qui peut faire des choses qu'ils ne peuvent pas faire, comme écrire des histoires et coder des modules."

ChatGPT est censé être une technologie sans ego, mais si cette réponse ne vous donne pas un peu la chair de poule, c'est que vous n'avez pas été attentif.

Qu'en pensez-vous ? Utilisez-vous ChatGPT ? Quelles sont les questions que vous vous posez encore sur son fonctionnement ? Partagez-les avec nous dans les commentaires ci-dessous.

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Technologie : Cet article vous plonge dans les rouages de ChatGPT, le chatbot d'IA extrêmement populaire. Alors, si vous voulez savoir comment s'opère la magie de l'IA générative, lisez la suite.

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Ce texte a-t-il été écrit par une IA ou par un humain ?

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To see the full schema and try examples yourself, check out our API documentation.

Our classifier returns a document-level score completely_generated_prob that specifies the probability the entire document was AI-generated. We would recommend using this score when deciding whether or not there is a significant use of AI in generating the text.n our validation dataset, here is how the results change when you set all documents with completely_generated_prob under the threshold as human, and above as AI:

At a threshold of 0.88, 85% of AI documents are classified as AI, and 99% of human documents are classified as human

At a threshold of 0.5, 96% of AI documents are classified as AI, and 96% of human documents are classified as human

We recommend using a threshold of 0.88 or higher to minimize the number of false positives, as we think it is currently more harmful to falsely detect human writing as AI than vice versa.

Additionally, we highlight sentences that been detected to be written by AI. API users can access this highlighting through the highlight_sentence_for_ai field. The sentence-level classification should not be soley used to indicate that an essay contains AI (such as ChatGPT plagiarism). Rather, when a document gets a MIXED or AI_ONLY classification, the highlighted sentence will indicate where in the document we believe this occurred.

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GPTZero | The Trusted AI Detector for ChatGPT, GPT-4, & More

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Covered by >100 media outlets, GPTZero is the most advanced AI detector for ChatGPT, GPT-4, Bard. Check up to 50000 characters for AI plagiarism in seconds.

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Cas pratiques → Utilisations concrètes de ChatGPT

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Formation gratuite à ChatGPT - Matthieu Corthésy

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La formation pour comprendre les bases de l'IA et de ChatGPT dans un contexte professionnel. Vous accédez à 7 modules complets et 40 minutes de vidéos.

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MOOC “Intelligence artificielle pour et par les enseignants (FUN/ INRIA)

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MOOC “Intelligence artificielle pour et par les enseignants (FUN/ INRIA)

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Intelligence artificielle pour et par les enseignants

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Explorer et soutenir l'utilisation éclairée de l'IA dans l'éducation.

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Un article qui dézingue les errements des journalistes de Cash Investigation, qui s'emmêlent les pinceaux, comme beaucoup de monde...

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France 2 a diffusé le 10 avril un nouvel épisode de Cash Investigation intitulé " L'Intelligence artificielle a-t-elle déjà pris le contrôle sur notre quotidien ? ". Un reportage censé parler de la révolution technologique qui transforme le monde depuis ChatGPT, mais qui peine à distinguer le numérique, les algorithmes et l'IA.

" Ce soir, vous allez découvrir notre grande enquête sur l'intelligence artificielle ". Le 10 avril 2025, Cash Investigation effectuait son retour sur France 2 avec une émission dédiée à l'IA, les deux lettres les plus tendances du moment. Un programme suivi par près d'1,5 million de téléspectateurs, qui visait à informer les Français sur cette grande révolution numérique.

" L'intelligence artificielle est en train de bouleverser le quotidien des Français ", peut-on lire dans le synopsis du reportage, disponible en replay sur le site france.tv. Cash Investigation met notamment en avant des recrutements par IA, des services de lutte contre la fraude fiscale ou l'emploi de salariés à Madagascar dans des fermes à clics. Le reportage ouvre sur une image d'Elise Lucet qui discute avec ChatGPT, ce qui laisse penser que l'on parle bien de la folie de l'IA générative (quelques mois après le sommet de l'IA en France).

Numerama, qui suit attentivement la révolution de l'intelligence artificielle depuis l'apparition des premiers grands modèles génératifs fin 2023, a regardé le reportage. Et nous avons constaté que les journalistes de France 2, comme de nombreuses autres personnes, ont une définition très floue de l'intelligence artificielle.

" L'IA " partout : Cash Investigation voit de l'intelligence artificielle là où il n'y en a pas

La plupart des sujets évoqués dans le reportage sont essentiels et méconnus du grand public : il est crucial que la télévision les aborde et il ne semble pas anormal qu'un média généraliste les vulgarise. Mais la vulgarisation s'arrête où l'erreur commence.

Le problème est que, dans la très grande majorité des cas, Cash Investigation appelle " IA " ce qui n'en est pas. La numérisation des services publics, l'automatisation de certains procédés ou l'existence d'une main d'œuvre étrangère dédiée à des emplois ingrats n'a pas grand-chose à voir avec la révolution actuelle de l'intelligence artificielle, une nouvelle technologie qui pourrait complètement transformer les interactions homme/machine. Le reportage porte très mal son nom et joue volontairement sur la peur de l'IA pour mentionner des sujets très éloignés de ce qu'il se passe actuellement, sans informer les personnes qui ne connaissent pas l'IA.

Techniquement parlant, il est vrai que le terme IA n'est pas né avant ChatGPT et qu'un algorithme qui utilise du Machine Learning peut être qualifié d'IA ( Gartner a des réflexions intéressantes sur ce sujet et sur l'évolution du terme en 2025). Le problème est que la promesse de Cash Investigation semblait porter sur la technologie récente, celle qui menace de transformer le monde depuis l'apparition des Transformers, mais que le reportage ne mentionne que des choses qui existent depuis longtemps.

Un avatar qui parle avec une voix de synthèse n'est pas une IA

Dans certains cas, Cash Investigation semble s'être fait piéger par des astuces marketing. Les journalistes ont trouvé une startup lyonnaise, Sweeeft.ai, qui prétend avoir créé une IA capable de faire passer des entretiens d'embauche.

Problème, Cash Investigation ne semble pas s'être interrogé sur ce que présentait vraiment l'entreprise. Il explique que " l'IA recruteuse " dispose d'un visage, d'une voix et qu'elle peut analyser des émotions, grâce à une webcam. Le reportage semble oublier deux questions fondamentales quand on parle de nouvelles technologies : est-ce possible ? Et comment ?

Ce que Cash Investigation présente comme " une IA " est très certainement une voix de synthèse juxtaposée à un (très mauvais) avatar 3D. Le talent de Sweeeft.ai n'est pas d'avoir transformé les relations RH, mais de réussir à vendre sa solution à des entreprises qui n'y connaissent sans doute pas grand-chose en IA, sans avoir lui-même inventé sa propre technologie d'intelligence artificielle. Toute la partie sur la lecture d'émotion est très sûrement un leurre : il semble impossible (et illégal) que Sweeeft.ai soit vraiment en mesure de déchiffrer un visage en temps réel. Les courbes d'émotion dénoncées par Cash Investigation se basent sans doute sur les mots prononcés, pas le ton.

Il ne faut pas confondre IA dans le sens moderne et algorithme

Dans le reste du reportage, Cash Investigation a abordé de nombreux sujets qui n'avaient rien à voir avec " l'intelligence artificielle ". L'émission fait le choix de relier tout ce qui touche au numérique et qui utilise des algorithmes au sigle IA. Le reportage aurait pu évoquer la guerre des modèles, les méthodes controversées d'entraînement (avec de nombreux plagiats), le vol du travail des artistes, l'imitation de voix, la transformation de nombreux métiers, les centres géants de données, les enjeux de l'exécution locale ou la création de faux documents, mais il a préféré évoquer les sujets suivants (ou n'importe quel angle positif, ce qui est trop souvent oublié) :

Cash Investigation parle des logiciels d'évaluation du personnel de La Banque Postale, qui ont déjà été dénoncés dans de précédents reportages. La Banque Postale classe son personnel et lui attribue des notes depuis plusieurs années, mais utilise depuis un an " une IA " pour retranscrire la voix en texte, afin d'analyser le contenu des appels. Le scandale est ici sans doute plus le fichage des employés que l'utilisation d'un logiciel de voice-to-text qui, en réalité, n'a pas attendu ChatGPT pour apparaître. Le seul avantage des IA récentes est de pouvoir automatiser l'analyse du texte. La Banque Postale se sert aussi de cet argument pour revendiquer son côté précurseur, alors qu'il n'a rien inventé de susceptible de " prendre le contrôle de notre quotidien ".

Pour lutter contre la fraude fiscale, le fisc a mis en place des logiciels chargés d'analyser de nombreuses données. Cash Investigation parle d'une " nouvelle arme pour cibler les fraudeurs, l'intelligence artificielle ". Le reportage explique que les personnes qui font l'objet d'un contrôle ont été sélectionnées par une IA et rajoute : " Cela fait maintenant plus de 10 ans qu'il utilise cette technologie pour lutter contre la fraude fiscale ". Une affirmation qui veut tout dire : il s'agit de technologies numériques et d'algorithmes d'analyse des données, mais absolument pas d'une intelligence artificielle telle qu'elle a été vendue par le reportage. La révolution actuelle n'était pas en cours il y a 10 ans. L'histoire des piscines du fisc a 2 ans déjà.

À Madagascar, Cash Investigation va à la rencontre d'entreprises qui emploient des annotateurs pour entraîner des logiciels, notamment dans la reconnaissance d'images. Il s'agit bel et bien " d'intelligence artificielle ", mais dans un sens plutôt vaste. Les nouvelles méthodes d'entraînement des IA génératives sont beaucoup plus sophistiquées et tout porte à croire que les employés filmés n'entraînent pas vraiment des IA, mais font du travail de modération et de contrôle d'images envoyées par des grands groupes. Cash Investigation passe énormément de temps à dénoncer les salaires de ces employés, mais n'aborde pas le lien entre ces fermes à clics et l'intelligence artificielle. Il semble y avoir une confusion sur les méthodes d'entraînement des IA.

Dans une séquence plus " IA générative ", Cash Investigation intègre un service public pour essayer Albert, le chatbot développé par la France pour les employés de mairie. Il y révèle que le service est très mauvais et qu'il ne répond correctement qu'à 10 % des questions correctement. Dommage de ne pas dire qu'un autre service basé sur un LLM, comme ChatGPT ou Le Chat de Mistral, répondrait à 99 % des questions correctement. Le Cash Investigation sur l'IA donne l'impression que l'IA est mauvaise ou conçue pour nous fliquer, mais ne montre aucun usage où elle est efficace.

" Désormais, vous le savez, derrière chacune des réponses de l'intelligence artificielle, une femme ou un homme passe de longues heures devant son ordinateur pour faciliter nos quotidiens " est la dernière phrase du reportage. Elle laisse entendre que l'IA est seulement artificielle et qu'elle ne sait rien faire d'elle-même. Une déclaration aussi étonnante que fausse : l'IA dont on parle tant depuis trois ans est capable de s'auto-entraîner. Il est assez fou que le reportage s'achève sur une telle déclaration. Un million de Français se sont couchés en pensant que l'IA dont tout le monde parle depuis 2 ans est en réalité des humains à Madagascar qui créent des images de " Starter pack " ou des photos en style Ghibli à la main.

Bref, nous n'avons pas réellement eu l'impression de regarder une enquête sur le sujet que nous couvrons activement sur Numerama (le débat en fin d'émission était intégralement consacré d'IA générative, alors qu'ils étaient absents de l'enquête). Cash Investigation a mis en avant plusieurs problématiques importantes sur la numérisation de la société, notamment au niveau des emplois, mais n'a jamais discuté de la révolution de l'intelligence artificielle initiée par ChatGPT. Un choix qui va contribuer à renforcer les incompréhensions sur ce qu'est actuellement l'IA, alors que l'Europe peine déjà à accélérer sur ces sujets.

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Le Cash Investigation sur l'IA n'a pas compris ce qu'était l'IA

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France 2 a diffusé le 10 avril un nouvel épisode de Cash Investigation intitulé " L'Intelligence artificielle a-t-elle déjà pris le contrôle sur notre quotidien ? ". Un reportage censé parler de la révolution technologique qui transforme le monde depuis ChatGPT, mais qui peine à distinguer le numérique, les

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L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l'IA 

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L’utilisation pédagogique, éthique et légale de l'IA 

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GUIDE DESTINÉ AU PERSONNEL ENSEIGNANT

2024-2025 - Gouvernement du Québec

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Dans cet épisode, Clément présente un outil peu connu de nos jours : ChatGPT. Plus que l'outil, il y présente une méthode de prompting spécifique : la méthode ACTIF.

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L’IA pour les enseignants : un manuel ouvert

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L’IA pour les enseignants : un manuel ouvert

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écrit par

Colin de la Higuera and Jotsna Iyer
avec les contributions de
Anne Boyer, Azim Roussanaly, Bastien Masse, Blaž Zupan, Fabrizio Falchi, Giuseppe Città, Jiajun Pan, John Hurley, Manuel Gentile, Michael Hallissy, Wayne Holmes

Ce manuel a été produit en tant que livrable pour le projet Erasmus + AI4T 626145-EPP-1-2020-2-FR-EPPKA3-PI-POLICY. Il a profité du travail de tous les partenaires en collaboration.

Le soutien de la Commission européenne à la production de cette publication ne constitue pas une approbation du contenu, qui reflète uniquement le point de vue des auteurs, et la Commission ne peut pas être tenue responsable de toute utilisation qui pourrait être faite des informations qu'elle contient.

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Le manuel – IA pour les enseignants : un manuel ouvert