L’intelligence artificielle (IA) est un domaine vaste et complexe, dont les termes techniques peuvent sembler déroutants.
Dans cet article, nous vous proposons une explication simple de certains des termes les plus courants utilisés dans les discussions sur l’IA, des modèles de langage à l’hallucination des IA, en passant par les réseaux neuronaux et l’apprentissage supervisé.
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AGI
L’AGI, ou intelligence artificielle générale, désigne des systèmes d’IA capables de réaliser une grande variété de tâches intellectuelles au moins aussi bien que les humains. Contrairement aux IA spécifiques, comme celles que l’on trouve dans des assistants vocaux, l’AGI pourrait accomplir n’importe quelle tâche cognitive humaine. Selon Dario Amodei, le PDG d’Anthropic, l’AGI pourrait être à portée d’ici quelques années. Cependant, il existe encore des divergences sur sa définition exacte, certains chercheurs estimant qu’elle doit surpasser les capacités humaines dans de nombreux domaines.
Les modèles de langage (LLM)
Les modèles de langage de grande taille (LLM pour Large Language Models) sont des systèmes d’IA utilisés pour générer et comprendre du texte. Ces modèles sont formés sur de vastes quantités de données textuelles et peuvent accomplir des tâches comme la traduction, la rédaction de texte ou la réponse à des questions. ChatGPT, développé par OpenAI, est un exemple célèbre de LLM. Ces modèles sont constitués de milliards de paramètres qui leur permettent de prédire le mot suivant dans une phrase en se basant sur les mots précédents.
L’hallucination dans les IA
L’hallucination est un terme utilisé pour décrire un phénomène où l’IA génère des informations incorrectes ou inventées. Cela peut se produire lorsqu’un modèle d’IA, au lieu de se baser sur des faits réels, crée des réponses fictives ou erronées. Par exemple, un assistant virtuel pourrait répondre à une question médicale en fournissant un conseil erroné. Les hallucinations représentent un défi majeur pour l’IA, car elles peuvent mener à des informations fausses ou dangereuses, en particulier dans des domaines sensibles.
Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux sont au cœur de l’IA moderne. Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux sont constitués de couches de neurones artificiels qui traitent des données et apprennent à partir d’exemples. Plus un réseau neuronal contient de couches, plus il est capable de traiter des informations complexes, telles que des images ou des sons. C’est cette architecture qui permet à l’IA de reconnaître des objets dans des photos, de comprendre la parole ou de traduire des langues.
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L’IA est un domaine en constante évolution, et bien que des termes comme AGI, LLM et hallucination puissent paraître complexes, ils sont essentiels pour comprendre les avancées actuelles. Grâce à l’apprentissage continu, ces technologies promettent de transformer de nombreux secteurs, de la santé à l’éducation. Toutefois, leur développement soulève aussi des questions cruciales sur la sécurité et la fiabilité, notamment concernant les phénomènes comme les hallucinations.
