L’Intelligence Artificielle pour les Novices (Partie1)
Introduction
L’intelligence artificielle est un domaine fascinant qui transforme notre monde de manière significative. Si vous êtes novice dans ce domaine, cet article est fait pour vous !
Nous allons explorer les concepts de base de l’IA en utilisant des termes simples. Tout d’abord, il faut connaître et comprendre les mots utiles. Puis, comprendre l’avantage que l’on peut tirer de l’IA. Nous allons essayer dans cette première partie de vous expliquer l’Intelligence artificielle pour que ce sujet si complexe soit désormais à votre portée !
I. Les mots indispensables à maîtriser quand on parle de l’IA
1) l’intelligence artificielle :
L’intelligence artificielle, souvent abrégée en IA, est la capacité des machines à effectuer des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine. Cela inclut des activités comme la parole, la réflexion, la prise de décisions et la traduction. En fait, l’IA simule l’intelligence humaine. Cela inclut des systèmes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir de manière autonome.
Depuis quelques temps nous entendons parler d’IA et d’IA générative ou IAGen.
Quelles sont les différences ?
L’IA ou l’IA “classique” existait avant l’IA générative et n’a pas exactement le même usage.
L’intelligence artificielle classique se réfère à des systèmes programmés pour résoudre des problèmes spécifiques en suivant des règles prédéfinies. Par exemple, un programme d’échecs qui utilise un ensemble de règles et d’algorithmes pour déterminer le meilleur coup possible. Qu’est-ce qu’un algorithme ? Il s’agit d’une suite d’instructions claires et précises permettant d’accomplir une tâche ou de résoudre un problème.
Alors que l’IA générative ou IAGen est un type d’IA capable de créer du contenu nouveau. On peut par exemple utiliser l’IA générative pour écrire un nouveau contenu, pour générer de nouvelles images… Elle utilise des modèles avancés pour générer des résultats qui semblent avoir été créés par des humains.
Chez ALLONIA on utilise ces 2 formes d’IA. En effet, nous avons pensé notre entreprise pour répondre aux enjeux des entreprises et des collectivités publiques pour mener à bien n’importe quel(s) projet(s) d’IA. Par exemple : utiliser l’IA pour faciliter les inspections des centrales nucléaires, ou dans la rénovation des bâtiments pour analyser de manière précise les zones à rénover mais aussi dans le tourisme pour analyser les flux de touristes. On pourrait citer beaucoup d’exemples divers avec des problématiques différentes sur des secteurs d’activité très différents. Car en fait, l’IA classique peut répondre à toutes les problématiques métiers.
La deuxième forme d’IA, donc l’IA générative est arrivée chez ALLONIA en juin 2023 par l’intermédiaire de nombreux partenariats et l’avancée des LLM (Large Language Model).
Qu’est-ce qu’un LLM ? Un LLM, ou modèle de langage de grande taille, est un type de modèle d’IA conçu pour comprendre et générer du texte humain. Ces modèles sont entraînés sur de vastes ensembles de données textuelles et peuvent répondre à des questions, écrire des essais, traduire des langues et bien plus encore.
Vous connaissez surement Mistral AI, Open AI, META AI… il s’agit de LLM et ces LLM sont repris dans notre outil CHAT SECURE. Qui permet aux entreprises et aux collectivités publiques d’utiliser un chatbot ou agent conversationnel puissant et sécurisé pour gagner du temps dans leurs tâches quotidiennes.
Comment ça fonctionne ? Les personnes se connectent à notre outil, chargent leurs documents, puis posent leurs questions. Les réponses sont instantanées tout comme le fait aujourd”hui un ChatGPT ou un Gemini. Mais, nous ce qu’on propose, c’est un modèle entraîné sur un corpus documentaire (Mistral).
L’agent conversationnel répond uniquement aux informations contenues dans les documents chargés et non sur l’intégralité d’internet. Et, nous utilisons une infrastructure souveraine (Numspot) totalement SecNumCloud !
Pour que cela fonctionne correctement, vous devez comprendre le terme : RAG.
Le RAG ou génération augmentée par récupération, est une technique d’IA qui combine la génération de texte et la récupération d’informations. Cela permet de générer des réponses plus précises et informatives en consultant des bases de données ou des documents pendant le processus de génération de texte. On utilise la méthode RAG dans notre CHAT SECURE.
Nous n’allons pas nous étendre sur nos offres dans cet article car vous pouvez tout retrouver directement sur notre site web et bien évidemment, n’hésitez pas contactez nos experts pour mettre en place l’IA dans votre structure : Contactez nos experts ALLONIA
Vous l’aurez compris, un chatbot est un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des utilisateurs humains. Les chatbots peuvent répondre à des questions, fournir des informations et même aider à effectuer des tâches en ligne.
2) Les mots associés à l’univers de l’intelligence artificielle :
Dans le mot “intelligence artificielle” il y a le mot “intelligence ”et “artificielle” et on entend très souvent le terme : “réseaux de neurones” car le cerveau humain est composé ainsi et l’IA possède également ses réseaux de neurones, tout droit inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de couches de neurones artificiels qui se connectent entre eux et permettent à la machine d’apprendre et de prendre des décisions.
En IA, le terme Machine Learning est très employé mais de quoi s’agit-il ? Le machine learning ou ML est un sous-domaine de l’IA qui se concentre sur la création d’algorithmes qui peuvent apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Ces algorithmes peuvent identifier des schémas, faire des prédictions et prendre des décisions basées sur les données qu’ils ont été entraînés.
En d’autres termes, le ML est un outil puissant qui peut être utilisé pour créer des systèmes d’IA, mais ce n’est pas la seule approche pour créer une intelligence artificielle.
On ne peut pas parler d’IA sans parler de data (en français : la donnée). Pourquoi ? Parce que l’IA a besoin de grandes quantités de données pour apprendre et fonctionner. Plus elle a de données, plus l’IA est performante.
La data science notamment, utilise des techniques scientifiques, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des insights des données. Les data scientistes utilisent des outils comme les statistiques, l’apprentissage automatique et la data pour analyser et interpréter des données complexes.
Il y a beaucoup de termes et de spécificités dans l’IA par exemple : L’IA prédictive qui est un type d’intelligence artificielle qui utilise des modèles et des données historiques pour prédire des événements futurs. Par exemple, une IA prédictive peut anticiper les ventes d’un produit, prévoir les tendances du marché ou même détecter des pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent. Chez ALLONIA nous pouvons mettre en place ce type d’IA pour vous permettre de prendre les bonnes décisions.
Conclusion
Dans cette partie 1, nous avons commencé à vous donner quelques clés importantes pour comprendre les bases fondamentales de l’IA tout en restant simple dans nos explications.
Le domaine de l’IA évolue très rapidement et nous devons apprendre avec son évolution.
En comprenant ces concepts de base, vous pouvez appréhender de manière plus sereine l’IA. Et pourquoi pas, vous lancez à l’utilisée dans votre quotidien.
Que vous soyez simplement curieux(se) ou intéressé(e) par ce domaine et ces enjeux, il est essentiel de comprendre ces termes pour naviguer dans le monde de l’IA.
Nous vous préparons une partie 2 plus avancée et nous avons également mis en place un DICO de l’IA ou vous allez pouvoir retrouver l’intégralité des mots en rapport avec l’IA.
Et, si vous avez besoin de mettre en place un projet d’IA dans votre structure, nos experts se feront un plaisir de vous aider : Contactez nos experts ALLONIA