L’intelligence artificielle comment ça marche ?
J’aime comprendre comment les choses fonctionne. L’IA on lit beaucoup d'articles sur le sujet (et il y en a vraiment beaucoup). Aussi j’avais envie de partager son fonctionnement avec vous.
Mais avant de commencer, voici mon récap de la semaine !
Cette semaine a été assez scolaire. Je suis dans ma 2ème semaine de formation avec MIT pour approfondir l’usage de l’IA dans des stratégies business. J’ai également passé beaucoup de temps chez Narratiiv pour donner des cours en conception rédaction avec un soupçon d’IA of course. J’ai préparé mes cours en stratégie digitale et IA pour l’école PPA que je démarre lundi. J’ai aussi eu l’occasion de recroiser mes anciens collègues de chez Yahoo ! Un moment fort en émotion car pour certains nous ne nous étions pas revus depuis 15 ans !
Bienvenue dans cette 64 ème édition de la newsletter d’Elodie Chenol. Nous sommes désormais 674 ! Que vous soyez les premiers à me suivre ou que vous veniez de me découvrir, merci de me lire 🫶🫶🫶 !
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L’IA est un outil. Aussi sophistiquée, rapide et impressionnante soit-elle, cela reste un outil. Son rôle est d’assister l’humain qui donne l’instruction (le prompt). Évidemment, le fonctionnement est plus complexe et je vais vulgariser au maximum ici.
Comprendre l'IA
Des assistants comme Google Home ou Alexa, le guidage GPS, les véhicules autonomes et les outils d'IA générative (comme ChatGPT d'OpenAI) ne sont que quelques exemples de l'IA présente dans notre vie quotidienne.
Au cœur de l’IA se trouvent le machine learning et deep learning, modélisés sur les processus de prise de décision du cerveau humain, qui peuvent 'apprendre' à partir des données disponibles et faire des classifications ou des prédictions de plus en plus précises avec le temps.
Pourquoi s’en soucier ?
Les applications de l'IA sont vastes et en expansion rapide. Elle améliore l'efficacité, la productivité et l'innovation dans divers secteurs.
Si vous travaillez dans le marketing, les outils peuvent vous aider à : générer des posts, des newsletters, générer des visuels, générer des audios, des vidéos …. Gagner du temps sur de la production de contenus.
Si vous travaillez dans la médecine, Google a développé une IA dédiée aux professionnels : Amie. Cet outil IA est optimisé pour le raisonnement diagnostique et les conversations. Ses performances ont été comparées à celles de vingt médecins de premiers recours, sur de nombreux axes, dont le recueil d’antécédents médicaux, la précision diagnostique et l’empathie.
Si vous travaillez dans le juridique, l'avènement de l'intelligence artificielle ne se contente pas d'introduire de nouvelles technologies ; il redéfinit le paysage concurrentiel auquel les directions juridiques sont confrontées. Cette révolution stimule l’émergence de Legaltech, des plateformes de services juridiques à la demande qui révolutionnent l'accès au droit et la prestation de services juridiques.
Quelque soit votre métier, vous serez impacté de près ou de loin par l’usage de l’IA.
Pour les entrepreneurs, l’IA est une mine d’or pour aller plus vite et développer votre créativité. C’est un super assistant !
Au-delà de son utilité pourtant, réside un aspect qui monte en puissance dans l’intérêt général : l'éthique et la responsabilité. À mesure que l'intégration de l'IA s'accélère, il est nécessaire de prendre en compte les considérations éthiques.
Si vous voulez approfondir ce sujet, vous pouvez lire l’excellent le livre blanc réalisé par Valérie Chavanne : à télécharger ici
Les types d'IA
L'IA faible, appelée IA étroite ou intelligence artificielle étroite (ANI), est une IA formée et axée sur l'exécution de tâches spécifiques. Elle alimente la plupart des IA qui nous entourent aujourd'hui et permet certaines applications très robustes, comme Siri d'Apple, Alexa d'Amazon, IBM watsonx™ et les véhicules autonomes.
L'IA forte est composée d'intelligence artificielle générale (AGI) et d'intelligence artificielle super (ASI).
L'AGI, ou IA générale, est une forme théorique d'IA où une machine aurait une intelligence égale à celle des humains ; elle serait consciente d'elle-même avec une conscience qui aurait la capacité de résoudre des problèmes, d'apprendre et de planifier pour l'avenir.
L'ASI, appelée super-intelligence, surpasserait l'intelligence et les capacités du cerveau humain. On s’en inspire notamment dans les œuvres de science-fiction. Terminator, le Créateur et ex-Machina par exemple sont des films inspirés directement de ces théories.
Pour le moment nous sommes sur des IA étroites. Même si certains prédisent une arrivée dans un avenir proche d’une AGI, il n’y a aujourd’hui aucun élément concret qui permettent de valider ce point. Cela ne veut pas dire que les scientfiques ne travaillent pas sur le sujet 😉
L’histoire de l’IA ne date pas d’hier car elle commence dans les années 50. Elle a connu des avancées incroyables mais aussi des moments de néant comme le AI Winter dans les années 80 pendant lesquelles il ne se passait rien sur le sujet.
Pas d’inquiétude, donc pour le moment.
Machine Learning vs Deep Learning
Le Machine Learning et le Deep Learning sont des sous-ensembles de l'IA. Ils utilisent des réseaux neuronaux pour 'apprendre' à partir de vastes quantités de données. Ces réseaux neuronaux sont des structures programmatiques modélisées sur les processus de prise de décision du cerveau humain.
Alors que le machine learning repose sur des données structurées et l'intervention humaine, le deep learning extrait de manière autonome des caractéristiques de vastes ensembles de données non structurées.
L'essor des modèles génératifs
Avec des outils comme ChatGPT et Dall-E, l’IA générative crée des sorties réalistes à partir de données brutes.
Par exemple, l'IA générative fait référence à des modèles de deep learning qui peuvent prendre des données brutes - par exemple, Wikipedia ou les œuvres complètes de Van Gogh - et "apprendre" à générer des sorties statistiquement probables lorsqu'ils sont sollicités. À un niveau élevé, les modèles génératifs codent une représentation simplifiée de leurs données d'entraînement et créent une nouvelle œuvre similaire, mais non identique, aux données d'origine.
Exemple ici avec Midjourney et le prompt : a landscape with yellow and blue in a vincent van gogh style.
Applications de l'IA
Les applications réelles de l'Intelligence Artificelle générative sont diverses :
Reconnaissance vocale : améliore l'accessibilité et les capacités de recherche vocale.
Service client : Les agents virtuels et les chatbots simplifient les interactions avec les clients.
Vision par ordinateur : tire des enseignements des entrées visuelles pour des applications telles que la santé et l'automobile.
Chaîne d'approvisionnement : optimise les opérations grâce à des robots adaptatifs et à l'analyse prédictive.
Prévisions météorologiques : améliore la précision et permet une prise de décision proactive.
Détection d'anomalies : identifie les irrégularités dans les ensembles de données, aidant dans la cybersécurité.
Perspectives d'avenir
L'avenir de l'IA générative est prometteur, avec des modèles stimulant l'innovation et l'efficacité au coeur des entreprises. L'IA générative n'est pas qu'un simple mot à la mode ; c'est une force transformative qui remodèle les industries et révolutionne notre façon de travailler, de vivre et d'interagir avec la technologie.
En tant qu'entrepreneurs, adopter l'IA n'est pas seulement une option, c'est une nécessité pour rester compétitif et stimuler la croissance.
Et vous, utilisez-vous quels outils d’IA générative utilisez-vous ?
A bientôt
With love 🫶
Elo