Déverrouiller le pouvoir de l'IA générative :
Un guide simple pour les propriétaires d'entreprise et les CTO.

L'IA générative change la façon dont les entreprises fonctionnent. Elle aide dans les tâches quotidiennes telles que la création de contenu, le résumé d'informations et même la prise de décisions. Mais qu'est-ce que l'intelligence artificielle générative ? Décomposons cela et découvrons comment elle peut bénéficier à votre entreprise.

L'IA générative expliquée

L'IA générative est un domaine de l'intelligence artificielle qui génère de nouvelles choses, comme du texte, des images et d'autres types de contenu. Elle apprend à partir de grandes quantités de données, puis utilise ce qu'elle a appris pour créer quelque chose de nouveau. Au lieu de suivre des règles strictes, elle reconnaît des motifs et les applique de manière créative.

Cette technologie peut être utile dans de nombreux domaines différents, aidant votre entreprise à économiser du temps et des ressources.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Techniquement, l'IA générative est alimentée par des modèles de langage de grande taille, introduits par Google en 2017. Pensez à un MLG comme à une boîte qui prédit ce qui vient ensuite dans une phrase. Par exemple, si vous lui demandez de "Rédiger une description de produit", le modèle examine tous les mots possibles et choisit celui qui convient le mieux. Ainsi, il pourrait choisir le mot "innovant" et l'ajouter à votre demande, la transformant en "Rédiger une description de produit. Innovant." Le modèle continue ainsi, mot par mot, jusqu'à atteindre un marqueur spécial "fin de phrase".

Comprendre les Transformers : Le cerveau de l'IA générative

Les transformateurs sont la colonne vertébrale des grands modèles de langage (LLMs). Ils aident le modèle à saisir le sens de vos mots en examinant l'ensemble de l'invite à la fois.

Une caractéristique importante des transformateurs est ce qu'on appelle les têtes d'attention. Chaque tête d'attention se concentre sur différentes parties du texte, déterminant comment les mots se rapportent les uns aux autres. Cela est crucial car chaque mot dans votre invite ou la sortie influence les mots qui viennent ensuite. C'est pourquoi il est si important de rédiger soigneusement votre entrée, ce qu'on appelle l'ingénierie des invites. Utiliser les bons mots peut vraiment changer la façon dont l'IA répond.

Si vous souhaitez améliorer vos invites, vous pouvez essayer notre Optimiseur d'invite ChatGPT gratuit pour les améliorer automatiquement.

Le processus de formation : Comment les LLM apprennent

L'entraînement d'un modèle comme GPT se déroule en trois étapes principales :

  1. Pré-entraînement : Tout d'abord, le modèle lit une énorme quantité de texte provenant d'Internet. Il apprend en essayant de deviner le mot suivant dans une phrase. Plus il pratique, mieux il devient pour prédire.
  2. Ajustement fin : Ensuite, le modèle reçoit une formation spéciale avec des instructions spécifiques. Par exemple, on pourrait lui demander de "Rédiger un e-mail marketing" ou "Résumer ce rapport". Cela aide le modèle à comprendre comment suivre des instructions claires.
  3. Apprentissage par renforcement : Enfin, le modèle apprend grâce aux retours des utilisateurs. Lorsque vous évaluez une réponse ou choisissez la meilleure parmi plusieurs options, cette information aide à former un modèle "enseignant". Ce modèle enseignant vérifie la qualité de chaque réponse générée par le modèle original. En fait, une IA forme une autre IA ici. Cette configuration permet au système de s'améliorer au fil du temps.
Illustration of the three main steps in training LLMs: Pre-training, Fine-tuning, and Reinforcement Learning, highlighting the continuous improvement process.
Illustration des trois principales étapes de l'entraînement des LLMs

Ce processus est connu sous le nom de « Humain dans la boucle », et de nombreux experts le considèrent comme la véritable révolution de l'IA moderne. Cela aide l'IA à s'améliorer continuellement, car donner des retours en tant qu'humain est beaucoup plus facile que d'essayer de lui fournir des exemples parfaits de la manière de répondre aux demandes.

Faire des prédictions : Comment le modèle génère des réponses

Lorsque vous donnez une invite à une IA comme GPT, elle utilise une méthode appelée génération auto-régressive. Cela signifie qu'elle prédit chaque mot un à un, en s'appuyant sur ce qui a été dit auparavant.

Pour s'assurer que les réponses sont variées et précises, le modèle utilise des techniques telles que la recherche par faisceau. Cela lui permet de considérer plusieurs réponses possibles en même temps.

Le réglage de la température joue un rôle important dans ce processus. Avec une température basse, le modèle a tendance à choisir les mots les plus courants ou prévisibles. Cela donne des réponses plus simples et précises. En revanche, une température plus élevée signifie que le modèle pourrait choisir des mots moins évidents, optant parfois pour le deuxième ou le troisième meilleur choix. Cela peut conduire à des résultats plus créatifs et intéressants. De cette manière, l'aléatoire ajoute une étincelle de créativité aux réponses.

An illustration of the auto-regressive generation process used by AI, highlighting how temperature settings influence the creativity and predictability of generated responses.
Processus de génération auto-régressif utilisé par un LLM.

Pourquoi cela compte pour votre entreprise

L'IA générative peut vraiment aider votre entreprise de manière pratique. Elle peut automatiser des tâches comme le support client et créer du contenu marketing engageant. Elle peut même aider à concevoir de nouveaux produits. Par conséquent, elle fait gagner du temps et réduit les coûts, ouvrant ainsi de nouvelles possibilités de croissance.

Comprendre l'IA générative et son fonctionnement peut vous aider à l'utiliser efficacement. Il ne s'agit pas seulement de comprendre la technologie. Il s'agit de déterminer comment l'appliquer pour améliorer votre entreprise.

Et c'est là la véritable valeur ajoutée de l'IA générative.