Soudain, les contenus générés par l'IA sont partout. Une licorne avec une cape bleue sur les médias sociaux. Une image d'une maison en brocoli. Ou un article de blog complet sur les conséquences du changement climatique pour l'agriculture suisse. Les capacités des programmes d'intelligence artificielle comme Midjourney ou ChatGPT sont impressionnantes. Mais quelle est la technologie qui se cache derrière cette intelligence artificielle ? Que peut-elle faire, comment fonctionne-t-elle et que nous apporte-t-elle ?
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Que signifie l'IA et où la rencontrons-nous au quotidien?
Une IA, ou intelligence artificielle, est un logiciel qui s'est focalisé sur l'apprentissage de capacités cognitives semblables à celles des humains. Une IA peut ainsi résoudre des problèmes, comprendre le langage humain ou même prendre des décisions.
Les intelligences artificielles peuvent généralement être classées en "faibles" et "fortes".
Une IA faible signifie une IA qui peut bien résoudre des problèmes spécifiques, tandis qu'une IA forte doit être égale à l'homme dans différents domaines.
Une IA forte est jusqu'à présent inégalée et le restera peut-être encore un certain temps, car les modèles d'IA sont loin d'être aussi complexes que notre cerveau humain. Ainsi, un modèle d'IA ne peut pas non plus utiliser la même créativité et la même interconnexion pour résoudre des problèmes qu'un cerveau humain.
Développer une IA sûre et forte est cependant la vision de l'entreprise OpenAI, qui est en grande partie responsable de l'engouement actuel pour l'IA avec l'introduction de ChatGPT
L'intelligence artificielle - cela sonne comme l'avenir, mais elle est déjà utilisée aujourd'hui dans de nombreux domaines de la vie quotidienne. Par exemple, dans les assistants vocaux comme Siri et Alexa, sous forme de chatbots dans le support client ou, plus généralement, dans le marketing et les logiciels, afin de permettre des expériences utilisateur personnalisées.
Les demandes des clients sur les sites web sont de plus en plus souvent traitées par des chatbots basés sur l'IA. Le bot intelligent analyse les demandes, trouve des réponses ou des produits adaptés et les présente dans le déroulement du chat.
Les recommandations personnelles dans les boutiques en ligne, sur les médias sociaux ou les services de streaming sont également basées sur l'intelligence artificielle. Tout comme les reconnaissances d'images ou de visages dans la photographie ou les techniques de sécurité. L'intelligence artificielle est également de plus en plus utilisée dans l'industrie automobile. Par exemple, lorsqu'il s'agit de la voiture qui se conduit toute seule et qui est déjà testée aujourd'hui sur les routes.
Une intelligence artificielle se base sur des algorithmes qu'elle utilise pour résoudre certaines tâches. Il existe plusieurs approches de l'IA, comme l'apprentissage automatique ou le deep learning. Cela peut paraître compliqué, mais au fond, il s'agit toujours d'une intelligence artificielle qui essaie d'imiter les résultats que nous, les humains, pouvons obtenir en utilisant notre cerveau.
Une intelligence artificielle se base sur des algorithmes qu'elle utilise pour résoudre certaines tâches. Il existe plusieurs approches de l'IA, comme l'apprentissage automatique ou le deep learning. Cela peut paraître compliqué, mais au fond, il s'agit toujours d'une intelligence artificielle qui essaie d'imiter les résultats que nous, les humains, pouvons obtenir en utilisant notre cerveau.
Dans le cadre de l'apprentissage automatique, l'IA tente de saisir des modèles spécifiques dans d'énormes quantités de données et de trouver la réponse la plus probable à une tâche donnée sur la base d'une analyse des données.
Dans le cadre de l'apprentissage automatique, l'IA tente de saisir des modèles spécifiques dans d'énormes quantités de données et de trouver la réponse la plus probable à une tâche donnée sur la base d'une analyse des données.
Le domaine de la vision par ordinateur traite d'innombrables images pour permettre à l'intelligence artificielle d'apprendre à reconnaître les visages et les objets.
L'approche de l'IA la plus répandue à ce jour dans la vie quotidienne est le traitement du langage naturel. L'IA analyse et traite le langage humain, par exemple dans les assistants vocaux ou les chatbots, et apprend à réagir intelligemment aux questions ou aux demandes.
Depuis le lancement de la première version de ChatGPT, l'offre de logiciels d'IA a presque explosé sur le marché. Les outils d'IA d'image et de texte les plus connus s'appellent ChatGPT, DALL-E et Midjourney.
ChatGPT(ouvre une nouvelle fenêtre) est un modèle de langage dont la principale fonction est de comprendre le langage naturel et de répondre aux requêtes sous forme de texte. Cela inclut également les formats de réponse tels que les tableaux, le code ou les formes mathématiques.
Dans les versions les plus récentes de GPT, il est également possible de générer des diagrammes et des illustrations. Grâce à l'intégration du modèle de génération d'images DALL-E, il est également possible de générer des images basées sur une description textuelle. L'organisation de recherche derrière ChatGPT et DALL-E s'appelle OpenAI.
Utilisation depuis: Novembre 2022
Données de formation: Jusqu'au début de 2021
Longueur du contexte: Jusqu'à 4096 jetons*
Capacités multimodales: Texte uniquement
* Un jeton est une unité de base du traitement de texte dans les modèles linguistiques. Les tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou des signes de ponctuation et des espaces.
Utilisation depuis: Mars 2023
Données de formation: Jusqu'à la mi-2023
Longueur du contexte: Jusqu'à 8192 jetons*
Capacités multimodales: Texte et analyse d'image limitée
* Un jeton est une unité de base du traitement de texte dans les modèles linguistiques. Les tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou des signes de ponctuation et des espaces.
Utilisation depuis: Mai 2024
Données de formation: Jusqu'à mi-2023 + optimisations
Longueur du contexte: Jusqu'à 32768 jetons*
Capacités multimodales: Texte et analyse d'image avancée
* Un jeton est une unité de base du traitement de texte dans les modèles linguistiques. Les tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou des signes de ponctuation et des espaces.
Attention: le modèle linguistique a du mal à dire "je ne sais pas". Au lieu de cela, il préfère inventer une solution aussi probable que possible, mais qui n'est pas forcément correcte ; on parle ici aussi d'hallucinations de l'IA. Il est donc toujours important de vérifier les faits et les informations des réponses au chat avec une autre source.
DALL·E(ouvre une nouvelle fenêtre) est un modèle de génération d'images et utilise l'approche Deep Learning pour générer une image réaliste ou une œuvre d'art à partir d'une description en langage naturel. Entre-temps, la version DALL-E 3 est déjà utilisée et n'est plus disponible que dans le cadre de ChatGPT Plus ou Microsoft Copilot.
Utilisation depuis: Janvier 2021
Résolution de l'image: Jusqu'à 256x256
Capacités multimodales: Texte à l'image
Options de saisie: Description du texte
Utilisation d'images de référence: Non
Utilisation depuis: Avril 2022
Résolution de l'image: Jusqu'à 1024x1024
Capacités multimodales: Texte à l'image, traitement d'image
Options de saisie: Description du texte, croquis simples
Utilisation d'images de référence: Limité
Utilisation depuis: Octobre 2023
Résolution de l'image: Jusqu'à 2048x2048
Capacités multimodales: Texte à l'image, traitement avancé des images
Options de saisie: Description du texte, croquis détaillés
Utilisation d'images de référence: Oui
Midjourney(ouvre une nouvelle fenêtre) est, comme DALL-E, un modèle de génération d'images qui utilise des descriptions textuelles pour générer une image correspondante. Les deux modèles sont puissants, mais ont des points forts différents:
Alors que Midjourney offre une plus grande diversité stylistique et une plus grande créativité, DALL-E met l'accent sur le réalisme et la précision.
Et les deux modèles se distinguent également au niveau de l'utilisation: Midjourney est utilisé dans Discord , tandis que DALL-E est intégré dans ChatGPT Plus et Microsoft Copilot.
Il existe en outre de nombreuses autres IA pour des applications aussi diverses que la santé (générer des recettes de dîner ou des assistants médicaux), la finance (outils d'investissement IA ou assistants financiers) ou la recherche (traitement et évaluation intelligents des données).
On trouve ici(ouvre une nouvelle fenêtre) un aperçu de tous les outils possibles.
Le potentiel de l'intelligence artificielle est vaste et varié. Une IA peut permettre des expériences personnalisées, augmenter l'efficacité ou réduire les coûts. Elle est là pour nous simplifier la vie, à nous les humains, grâce à son immense quantité de données, sa capacité de mise en réseau rapide et son analyse précise.
Une IA est alimentée par d'énormes quantités de données pendant son entraînement. Ce vaste pool de données et l'analyse ciblée de ces données créent un potentiel sans précédent pour la science et la société.
Ce sont des opportunités potentielles de l'IA :
De nombreux processus de travail répétitifs peuvent être automatisés grâce à l'IA. L'IA permet d'économiser du temps, de l'argent et de l'énergie grâce à l'exécution rapide et précise des tâches.
Les capacités de travail humaines sont limitées. Ce n'est pas le cas de la capacité de travail d'une intelligence artificielle : une IA peut travailler sans problème 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 ou s'arrêter de travailler en appuyant sur un bouton. L'utilisation de l'IA apporte donc une évolutivité extrêmement flexible.
Grâce à une analyse intelligente des données, l'IA peut apporter un soutien considérable à la recherche et contribuer par exemple à améliorer les soins de santé, à rendre les moyens de transport plus sûrs ou à mettre sur le marché des produits plus durables.
Les outils d'IA qui prétendent transmettre des connaissances offrent, s'ils sont utilisés correctement, une possibilité simple d'acquérir rapidement de nouvelles connaissances.
ChatGPT aide par exemple à répondre à des questions concrètes qu'un moteur de recherche n'est pas en mesure de résoudre facilement. Mais attention aux réponses erronées, même ChatGPT met en garde : "ChatGPT peut faire des erreurs. Vérifie les informations importantes".
Avec la disponibilité des données d'utilisateur correspondantes, une IA peut faire des recommandations individuelles ou mettre à disposition des services qui correspondent aux besoins individuels et personnels.
Des applications comme Stable Diffusion(ouvre une nouvelle fenêtre) sont la muse moderne des créateurs. Ces derniers peuvent visualiser des idées d'images en saisissant uniquement du texte et les retravailler dans leurs propres créations.
La dépendance croissante à l'égard de l'IA s'accompagne de défis qu'il convient de relever. Des questions se posent autour de la transparence, des droits d'auteur ou des risques de sécurité liés à l'utilisation de l'IA. Et les questions éthiques font également l'objet de controverses : Quand et où l'IA va-t-elle nous remplacer ? Allons-nous tous devenir paresseux et chômeurs ? Et à qui appartiennent les énormes quantités de données ?
Chaque nouvelle technologie soulève des questions éthiques et sociales. Il en va de même avec l'IA. Ainsi, les entreprises d'IA ont d'une part la responsabilité de prendre au sérieux la protection et la sécurité des données. D'autre part, elles doivent s'assurer que l'IA est développée et utilisée de manière responsable et réglementée.
Les pertes d'emploi ou la discrimination due à une base de données partiale sont également des dangers potentiels de l'IA. Les questions relatives aux droits d'auteur des informations ou des éléments d'image avec lesquels l'IA travaille ou est entraînée font l'objet d'un débat controversé. Les premières décisions de justice seront déterminantes à cet égard, afin de définir avec quelles données les futurs outils d'IA pourront être entraînés.
Une IA n'est jamais aussi bonne que la qualité de sa base de données. Des données manquantes ou erronées peuvent facilement conduire à des conclusions ou des interprétations erronées. Les conséquences varient selon les cas d'application, de peu problématiques à graves.
En savoir plus : dans un article, le Parlement européen parle de Intelligence artificielle : opportunités et risques(ouvre une nouvelle fenêtre)
Les enfants et les adolescents utilisent eux aussi déjà l'IA au quotidien : dans les assistants vocaux, les jeux avec des éléments d'IA ou les recommandations personnalisées des services de streaming par exemple. Dans Snapchat également, les enfants sont confrontés à un modèle vocal avec "My AI" sur une plateforme très utilisée.
Toutes sortes de questions vous viennent peut-être à l'esprit : mon enfant fera-t-il ses devoirs à l'aide d'outils d'IA? L'IA doit-elle être interdite ou intégrée à l'école ? Les sujets d'examen doivent-ils être adaptés de manière à ce que l'IA ne réduise pas l'effet d'apprentissage ? Ces questions, et bien d'autres encore, constituent aujourd'hui un réel défi que nous devons relever en tant que société.
En tant que parents, il est important que vous puissiez aider vos enfants à utiliser les systèmes intelligents et leur apprendre à les utiliser de manière responsable et sûre. Testez les applications d'IA ensemble et soyez attentifs aux points suivants :
Ne saisissez pas de données personnelles dans les programmes d'intelligence artificielle. Veillez à ce que votre enfant utilise lui aussi ses données de manière consciente et consciencieuse.
Montrez à votre enfant des systèmes d’IA qui sont adaptés à sa tranche d’âge. Trouvez des outils pédagogiques techniquement corrects qui ont été conçus pour les enfants.
Par exemple ZDFtivi: «L’intelligence artificielle expliquée simplement»(ouvre une nouvelle fenêtre), «Intelligence artificielle: cinq exemples»(ouvre une nouvelle fenêtre) ou «Les assistants vocaux numériques»(ouvre une nouvelle fenêtre).
expliquez à votre enfant les liens entre la base de données disponible sur la base de la formation à l'IA et les réponses d'une IA. Apprenez à votre enfant à classer correctement ces réponses et à utiliser les applications IA de manière responsable.
Vérifiez avec votre enfant les réponses données par des applications telles que ChatGPT et comparez-les avec les résultats de recherche sur Google ou avec vos propres connaissances.
Faites des essais ensemble : Quelles formulations permettent d'optimiser les résultats de recherche ? Comment la réponse change-t-elle si vous modifiez la question ? Et quelles sont les affirmations pour lesquelles la prudence est de mise ?
L'intelligence artificielle s'est établie depuis longtemps dans notre quotidien. Mais où l'IA est-elle appliquée partout ? Quelles sont les possibilités ? Que se cache-t-il derrière ChatGPT et comment le modèle linguistique est-il appliqué ?
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Marcel est formateur chez Swisscom. Il est à votre disposition pour toutes les questions autour de l’IA.
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