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Technologies : quels sont les enjeux de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle est omniprésente dans de nombreux domaines aujourd’hui. On la retrouve dans les assistants des voitures, dans les téléphones pour faire de la reconnaissance faciale, pour générer des images ou en tant qu’assistants virtuels. Mais d’où vient l’intelligence artificielle et comment s’est-elle démocratisée ? Éléments de réponse.

Elle peut générer des images à la demande, allumer la lumière dans une maison, déverrouiller un téléphone à partir d’un visage ou d’une empreinte digitale ou même aider une voiture à se garer. Depuis plusieurs années, l'intelligence artificielle (IA) est utilisée au quotidien.

L’Union Internationale des Communications (UIT) organise à Genève les 6 et 7 juillet un sommet consacré à l’IA. Il doit réunir quelque 3 000 participants, dont des dirigeants de l'industrie, des universitaires et des décideurs. Par ailleurs en Chine, la conférence annuelle sur l'intelligence artificielle se déroule à Shanghai jusqu'à la fin de la semaine.

L’intelligence artificielle, c’est quoi ?

C’est un domaine informatique qui se concentre sur la création de machines capables de simuler des processus cognitifs humains, tels que l'apprentissage, la perception, le raisonnement et la prise de décision. Cela a pour but de développer des systèmes qui peuvent effectuer des tâches effectuées à l’origine par l’humain. Ces systèmes utilisent des algorithmes et des modèles statistiques pour analyser les données, apprendre des exemples passés et prendre des décisions par eux-mêmes.

Comment fonctionne l’IA ?

L’intelligence artificielle peut fonctionner de plusieurs manières différentes. D’un côté, l'IA peut fonctionner grâce au "machine learning" (apprentissage automatique en français). Il s’agit de nourrir l’IA de données afin qu’elle puisse en tirer des enseignements afin de s’améliorer. De l’autre côté, le "deep learning" (apprentissage profond en français) reproduit le processus d’apprentissage du cerveau humain, avec une précision qui augmente au fil du temps. Un procédé va être privilégié par rapport à l’autre en fonction du résultat souhaité. Par exemple, pour des tâches simples comme activer une commande vocale pour allumer une ampoule, le "machine learning" va être privilégié. Pour déverrouiller un téléphone à l’aide de la reconnaissance faciale, le "deep learning" sera plus largement employé.

Au-delà du domaine professionnel, l’IA est très présente aussi dans la sphère universitaire. Partout sur la planète, les universités contribuent au développement de l’IA à travers la recherche mais aussi leurs programmes académiques. En Suisse, l’Université de Genève et l’ETH Zurich (Institut fédéral technologique suisse) ont lancé en octobre 2021 un Laboratoire pour la diplomatie scientifique. L’objectif de ce pôle est de tenter de répondre à des questions diplomatiques complexes grâce aux nouvelles technologies de machine learning, dont l’IA.

Une technologie source de controverses

Le développement fulgurant de l’intelligence artificielle suscite toutefois de nombreuses craintes. D'une grande complexité technique, les systèmes d'IA fascinent autant qu'ils inquiètent. S'ils peuvent sauver des vies en permettant un bond en avant des diagnostics médicaux, ils sont aussi exploités par des régimes autoritaires pour exercer une surveillance de masse des citoyens. La diffusion sur les réseaux sociaux de fausses images, plus vraies que nature, alertent sur les risques de manipulation de l'opinion et les dangers pour la démocratie.


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Intelligence Artificielle : Tout ce qu’il faut savoir

Définition de l'intelligence artificielle

Selon John McCarthy, l’un des pionniers du domaine, c’est « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes ». L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui cherche à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine.

Cependant, l’IA est souvent considérée comme un concept vaste et multidimensionnel, difficile à définir précisément en raison de sa nature étendue et en constante évolution. Par exemple, des technologies allant des simples algorithmes de recommandation utilisés par Netflix, selon Forbes, aux systèmes complexes de conduite autonome développés par des entreprises comme Tesla, sont tous considérés comme de l’IA. Cette diversité rend le domaine à la fois fascinant et énigmatique, avec des définitions qui évoluent au fur et à mesure que la technologie progresse.

L’histoire de l’intelligence artificielle

L’histoire de l’intelligence artificielle débute en 1943, avec la publication de l’article « A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity. » par Warren McCullough et Walter Pitts. Dans ce document, les scientifiques présentent le premier modèle mathématique pour la création d’un réseau de neurones. En 1950, Snarc, le premier ordinateur à réseau de neurones, sera créé par deux étudiants de Harvard : Marvin Minsky et Dean Edmonds. La même année, Alan Turing publie le Turing Test qui sert encore pour évaluer les IA. De ce test découlent les fondations de l’intelligence artificielle, de sa vision et de ses objectifs : répliquer ou simuler l’intelligence humaine dans les machines.

Mais ce n’est qu’en 1956, que le terme d’intelligence artificielle sera prononcé pour la première fois, durant la conférence « Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence. » de John McCarthy. Lors de cet événement, les chercheurs présentent les objectifs et la vision de l’IA. Beaucoup considèrent cette conférence comme la véritable naissance de l’intelligence artificielle telle qu’elle est connue. Plusieurs années s’écoulent et les travaux sur l’intelligence artificielle continuent. En 1959, Arthur Samuel invente le terme de Machine Learning en travaillant chez IBM. En 1989, le français Yann Lecun met au point le premier réseau de neurones capable de reconnaître des chiffres écrits à la main, cette invention sera à l’origine du développement du deep learning. Et c’est dix ans plus tard, en 1997, qu’un événement majeur marque l’histoire de l’IA. Le système Deep Blue d’IBM triomphe du champion du monde d’échecs Gary Kasparov. Pour la première fois, la machine a vaincu l’Homme.

Quels sont les types d’intelligence artificielle ?

Grâce au développement de l’intelligence artificielle et aux technologies découvertes comme le deep learning ou le machine learning, les chercheurs s’accordent pour discerner 3 types d’intelligence artificielle :

Grâce au développement de l’intelligence artificielle et aux technologies découvertes comme le deep learning ou le machine learning, les chercheurs s’accordent pour discerner 3 types d’intelligence artificielle :

L'intelligence artificielle générale L’IA générale ou profonde, est une intelligence artificielle capable de réaliser n’importe quelle tâche cognitive comme le ferait un humain ou un animal. Toujours considérés comme hypothétiques, certains scientifiques s’interrogent sur GPT-4 et la probabilité qu’il s’agisse d’une première forme d’IA générale. Pour aller dans ce sens, une grande majorité de chercheurs en IA pensent que l’humanité à la technologie nécessaire pour créer une IA générale, notamment grâce aux réseaux de neurones.

L'intelligence artificielle forte On parle d’IA forte ou de superintelligence lorsqu’un modèle fait référence à des connaissances philosophiques et montre des signes d’une conscience propre. Proche d’un scénario de science-fiction, les chercheurs en IA pensent néanmoins que l’IA forte est impossible à créer actuellement. Pour eux, la notion de conscience et de sentiments ne peut voir le jour dans des systèmes mathématiques qui manipulent et répondent par des symboles et des calculs.

L'inteligence artificielle faible La dernière distinction de l’intelligence artificielle est l’IA faible ou étroite. Cette IA est un système capable de réaliser une seule tâche de manière quasi parfaite, sans besoin de supervision humaine. C’est le modèle le plus utilisé et créé pour accélérer divers processus dans différents secteurs d’activité.

Grâce au développement de l’intelligence artificielle et aux technologies découvertes comme le deep learning ou le machine learning, les chercheurs s’accordent pour discerner 3 types d’intelligence artificielle :

À quoi sert l’Intelligence Artificielle ?

L’intelligence artificielle à permis de transformer de nombreux secteurs d’activités, parmi eux on retrouve la médecine, les sciences, la finance, l’automobile et bien d’autres. En médecine, on utilise l’IA pour diagnostiquer et prévoir les maladies, ce qui permet une détection précoce et une intervention rapide. Elle est également appliquée dans la recherche pharmaceutique pour accélérer la découverte de médicaments et améliorer les traitements. Dans la recherche scientifique, l’IA analyse de grandes quantités de données et fait des découvertes dans des domaines tels que l’astrophysique, la génomique, la biologie et la chimie. Elle accélère les progrès scientifiques et ouvre de nouvelles perspectives de recherche. Avec l’arrivée de GPT-3.5 en novembre 2022, un puissant LLM, le potentiel des intelligences artificielles s’est décuplé. Désormais, on utilise aussi l’IA dans des domaines créatifs comme la génération de textes, d’images et même dans l’audiovisuel, grâce à des applications comme VALL-E, Midjouney ou encore GEN-2.

Face aux changements massifs que procure l’intelligence artificielle, de nombreuses personnes commencent également à s’interroger sur les dangers qu’elle pourrait représenter. Considérée aussi dangereuse que la bombe nucléaire par des chefs d’entreprises, comme Sam Altman CEO d’Open AI, ou des chercheurs, ces derniers pensent que l’IA pourrait devenir une menace pour l’humanité. De par sa capacité d’apprentissage et d’évolution, l’IA pourrait un jour surpasser l’homme dans certains domaines, et ainsi le remplacer. C’est en tout cas ce qu’avance l’étude de Goldman Sachs, affirmant que, d’ici quelques années, plus de 300 millions d’emplois viendront à disparaître. Dans le même temps, les populations s’interrogent sur leur vie privée et leurs données personnelles. Ayant besoin de données pour s’améliorer, l’IA aura-t-elle accès aux données personnelles de chacun sous prétexte d’un développement technologique et économique majeur ? Soucieux de ce scénario catastrophe, l’Europe et d’autres entreprises, comme Google, mettent en place des réglementations dans leurs systèmes ou grâce à des textes de loi comme l’AI Act. Mais l’IA n’est pas le seul danger potentiel, tout dépend aussi de comment on l’utilise. Même une IA, en apparence inoffensive, pourrait être détournée de façon malveillante. On peut déjà le constater avec l’essor des “DeepFakes” : de fausses vidéos créées grâce au Deep Learning pour mettre en scène une personne dans une situation compromettante. L’intelligence artificielle va continuer à se développer à vive allure au fil des prochaines années. Il incombe maintenant à l’humanité de la réguler pour développer une IA saine et éthique.

Quelles sont les Intelligences Artificielles populaires ?

L’intelligence artificielle ne fait que croître de jour en jour, à tel point que des applications peuvent maintenant simplifier, voire automatiser les tâches du quotidien. Voici 10 applications, alimentées par l’IA, qui accélèrent la vie au quotidien. ChatGPT : on ne le présente plus, le célèbre générateur de textes d’OpenAI est l’outil IA par excellence. Capable de répondre à toutes sortes de demandes, ce modèle est devenu l’assistant personnel de millions de personnes. DALL-E2 : ce modèle est le générateur d’images par texte le plus célèbre actuellement. Conçu par OpenAI, son nom est un mot-valise entre Wall-E et le peintre Salvador Dali. GEN-2 : cet outil IA développé par Runway permet de transformer les vidéos ou de les créer à partir d’images ou de textes. Disposant de 5 modes de transformation, Gen-2 est un outil complet de création vidéo. TextCortex : compatible avec une trentaine de sites (Facebook, Twitter, LinkedIn…) ce plugin fait appel au machine learning pour traduire plus de 25 langues en quelques secondes. GitHub Copilot : cette extension d’environnement de développement intégré basé sur l’intelligence artificielle est développée par GitHub et OpenAI. Elle aide les développeurs en complétant automatiquement leur code. Adobe Firefly : ce moteur IA d’Abode n’utilise que des photos libres de droits pour générer ses nouvelles créations. Adobe met un point d’honneur à ce que son IA soit la première IA éthique de génération d’images. Bard AI : bard est le chatbot intelligent de Google. Pas encore disponible en Europe, Google veut mettre en place une politique de l’IA éthique qui ne désinforme pas ses utilisateurs. Jasper : le logiciel s’adresse à tous les créateurs de contenu écrits. Il permet d’écrire des articles 5 fois plus rapidement avec des tonalités et des angles différents. Spotify DJ : même la plateforme de musique Spotify s’est essayée à l’intelligence artificielle. Grâce à DJ, l’application peut proposer des playlists entièrement basées sur les goûts de l’utilisateur et évoluent en fonction de ses choix. Gamma.app : cet outil d’intelligence artificielle très impressionnant permet la réalisation de présentations visuelles de type diaporama en seulement quelques clics.


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Prompt Library : qu’est-ce qu’une bibliothèque de prompts IA, et comment créer la vôtre ?

Une Prompt Library est une bibliothèque de prompts de haute qualité prêts à l’usage pour donner des instructions aux IA génératives comme ChatGPT. Elle permet d’obtenir les meilleurs résultats sans avoir besoin de recommencer à rédiger à prompt en partant de zéro à chaque requête. Découvrez tout ce qu’il faut savoir ! Les IA génératives comme DALL-E, ChatGPT ou MidJourney offrent de formidables possibilités… à condition de savoir leur parler ! Ces puissants outils sont capables de générer des images, du texte, de l’audio ou même du code informatique. Il suffit de leur demander à l’aide d’une requête en langage naturel : le prompt. Toutefois, pour créer un contenu correspondant exactement à ce que l’on attend, il est souvent nécessaire de formuler sa demande de façon extrêmement précise et détaillée. Cela peut s’avérer fastidieux, et requiert souvent d’essayer de multiples itérations du même prompt jusqu’à trouver satisfaction. Générer une grande quantité d’éléments peut donc vite devenir un travail de titan. Fort heureusement, il existe d’ores et déjà des collections complètes de prompts déjà rédigés pour une large variété de cas d’usage, avec la possibilité de les modifier pour répondre à des besoins spécifiques : les Prompt Libraries, ou bibliothèques de prompts. Après un bref retour sur le concept de prompts, nous vous présenterons les meilleures bibliothèques existantes et nous vous expliquerons comment créer votre propre Prompt Library. Suivez le guide !

L’ingénierie de prompts, ou l’art de parler aux IA

Le prompt est un mode d’interaction entre un humain et un large modèle de langage (LLM) permettant de générer le résultat souhaité grâce à l’IA. Il peut prendre la forme d’une question, d’un texte, d’un exemple ou même d’un extrait de code informatique. Sa complexité peut aller du simple mot au paragraphe complet. Pour chaque prompt, une IA peut fournir plusieurs résultats basés sur la façon dont le prompt est formulé. L’objectif est donc de fournir suffisamment d’informations pour que le modèle puisse produire un résultat pertinent. Cela peut servir à générer du texte, des images, à traduire des phrases, ou encore à obtenir des informations et des réponses à des questions. Chaque fois qu’un modèle IA reçoit un prompt, il se base sur les connaissances acquises à partir de ses données d’entraînement pour générer une réponse contextuellement pertinente. C’est ce qu’on appelle l’inférence, et elle implique le calcul de probabilités et de corrélations entre diverses séquences de mots. Plus un prompt est spécifique, plus le résultat généré se rapprochera de celui souhaité. Pour produire un texte, par exemple, il s’agira notamment de préciser le type, le sujet, le ton, l’audience cible ou encore le nombre de mots voulu.

Quel que soit le cas d’usage, il est donc essentiel que les prompts soient confectionnés soigneusement pour obtenir le niveau de pertinence et de précision désiré. C’est le Prompt Engineering, ou l’ingénierie de prompt. Toutefois, plutôt que de se creuser la tête pour construire un nouveau prompt à chaque utilisation de l’IA, les utilisateurs expérimentés savent qu’il existe une solution permettant d’accélérer le processus…

La Prompt Library : un de prompts prêts à l’emploi

Une Prompt Library est une plateforme numérique permettant aux utilisateurs de partager ou de vendre les prompts qu’ils créent à d’autres utilisateurs pour les différents outils IA. Si vous êtes talentueux dans l’ingénierie de prompts, vous pouvez donc profiter de ces plateformes pour atteindre une large clientèle et accroître vos bénéfices. Par ailleurs, il est possible d’y acheter des prompts créés pour différents cas d’usage. Ceci permet de se procurer des prompts de qualité professionnelle. Certaines plateformes proposent également des prompts gratuits. Si vous débutez en tant que Prompt Engineer, c’est aussi l’occasion d’examiner les prompts créés par des experts pour perfectionner les vôtres.

Quels sont les avantages ?

Une telle collection de prompts permet d’obtenir des résultats cohérents d’une session à l’autre, de préserver des prompts optimisés pour des tâches spécifiques, et d’automatiser partiellement le processus d’ingénierie de prompts. Tous les prompts sont organisés et centralisés en un même emplacement, ce qui permet de les retrouver facilement en cas de besoin. Cette centralisation élimine le besoin de chercher sur de multiples sources séparées. L’intérêt est aussi d’améliorer les performances des IA génératives grâce à des prompts spécifiquement conçus pour des cas d’usage ou des applications. Le risque d’erreurs s’en trouve également réduit. De plus, au-delà d’une ressource précieuse pour l’ingénieur de prompt, c’est aussi un atout pour la collaboration et le partage de connaissances entre les professionnels du secteur.

Il existe déjà de nombreuses Prompt Libraries. Nous vous proposons quelques exemples parmi les plus populaires. L’une des plus connues est PromptHero, sur laquelle vous trouverez des prompts pour ChatGPT, MidJourney ou encore StableDiffusion. Il s’agit principalement de prompts conçus pour les générateurs d’images. Les utilisateurs partagent également le nombre d’étapes, les méthodes de sampling et différentes informations sur le processus ayant permis d’obtenir le résultat partagé. De son côté, PromptBase permet de vendre et d’acheter des prompts pour les principaux modèles IA tels que DALL-E, GPT, Stable Diffusion ou MidJourney. La plateforme prend une commission de 20% sur chaque vente, et les prix vont de 1,99$ à 9,99$. Citons aussi la plateforme FlowGPT, entièrement dédiée aux prompts ChatGPT. Il est possible de tester les prompts directement sur le site web pour vérifier le résultat produit. Une large partie du catalogue est proposée gratuitement. L’IA générative est encore une nouvelle technologie, et de nombreuses nouvelles bibliothèques de prompts verront le jour au fil du temps ! Toutefois, il est aussi possible de créer votre propre Prompt Library sur mesure.

Comment créer sa propre Prompt Library ?

Si vous souhaitez créer votre propre Prompt Library, utilisez un outil de tableur comme Excel ou Google Sheets afin de conserver vos prompts. Ceci vous permettra de les retrouver facilement grâce aux fonctionnalités de recherche et de tri ! Vous pouvez également trier vos prompts par catégories, par sujets ou encore par fréquence d’utilisation. Une bonne bibliothèque doit être constituée d’un assortiment de recettes et de prompts, pour faciliter la création et le test. La première étape est de bien identifier l’objectif et la portée de votre Prompt Library. Tenez compte du type de projet et des cas d’usage pour lesquels vous aurez besoin de ce catalogue. Il est possible de rédiger vos propres prompts, ou de les agréger à partir de diverses sources comme les Prompt Libraries en ligne ou d’autres projets existants.


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Conclusion : la Prompt Library, véritable boîte à outils du professionnel de l’IA générative

En évitant d’avoir à créer un nouveau prompt à chaque utilisation de l’IA générative, la Prompt Library permet à l’ingénieur de prompt de gagner un temps précieux. Il s’agit donc d’une mine de ressources dans laquelle puiser indéfiniment. Et si vous êtes doué pour créer des prompts, vous pouvez même les vendre à d’autres utilisateurs. S’il est possible d’utiliser les nombreux catalogues disponibles sur le web, créer sa propre bibliothèque permet un plus haut niveau de personnalisation. Afin de devenir un véritable expert, vous pouvez suivre la formation Prompt Engineering & Generative AI de DataScientest ! En seulement deux jours, ce cursus vous permettra d’apprendre à formuler les meilleurs prompts pour ChatGPT, DALL-E ou encore Canva et ElevenLabs. À l’issue du parcours, vous aurez toutes les clés en main pour utiliser l’IA afin de générer du texte, des images, de l’audio, ou même des vidéos et des sites web. Idéal pour commencer à créer votre Prompt Library ! Notre organisme est reconnu par l’État, et toutes nos formations sont éligibles au CPF pour le financement. N’attendez plus et lancez votre carrière dans l’IA générative avec DataScientest !