Plonge dans le monde passionnant de l'intelligence artificielle ! Dans ce guide, tu découvriras les termes clés que tu devrais connaître pour exploiter pleinement le potentiel des outils IA. Que tu sois débutant ou déjà un peu familier avec le sujet, les explications claires de termes tels que « Prompt », « modèle » et « IA générative » t'aideront à approfondir tes connaissances. Comme si cela ne suffisait pas, à la fin, tu auras également un aperçu pratique de l'application de ces termes avec une démonstration en direct.
Principales conclusions
- Un prompt est la demande que tu envoies à l'IA. Plus cette demande est précise, meilleure sera la réponse.
- Un modèle est le système IA entraîné qui traite ces demandes.
- L'IA générative est la catégorie de l'IA capable de créer de nouveaux contenus.
Guide étape par étape
Qu'est-ce qu'un prompt ?
Un prompt est ta propre commande à l'IA. Imagine que tu es dans un restaurant et que tu passes ta commande. Dans le monde de l'IA, un prompt est le texte que tu saisis dans un outil IA pour obtenir une réponse appropriée ou un résultat souhaité. Par exemple : "Écris un post Instagram sur des conseils de télétravail".
Pour optimiser la qualité de tes réponses, tu devrais essayer de formuler ton prompt aussi clairement et précisément que possible. Au lieu de simplement saisir « télétravail », tu pourrais formuler une commande spécifique, comme : « Écris un post Instagram décontracté avec cinq conseils pour un travail ergonomique en télétravail ».
Qu'est-ce qu'un modèle ?
Le modèle est le cœur de l'application IA. C'est le moteur qui traite les entrées. Un modèle est un système IA entraîné qui a été alimenté avec d'énormes quantités de données, y compris des livres et des sites Web. Essentiellement, le modèle apprend à reconnaître des motifs et à accomplir des tâches telles que la génération de texte ou la reconnaissance d'images.
Chaque modèle est entraîné avec des milliards de paramètres qui aident à modéliser les relations dans le texte. Lorsque tu saisis ton prompt, ces paramètres utilisent les informations entraînées pour générer une sortie appropriée. Un exemple est ChatGPT-4, un modèle linguistique qui a appris à comprendre le langage humain et à former de nouvelles phrases.
IA générative
L'IA générative fait référence à des systèmes IA capables de créer de nouveaux contenus, que ce soit sous forme de texte, d'images, de musique ou d'audio. Contrairement aux IA de reconnaissance, qui analysent des données existantes, une IA générative produit de nouvelles données qui n'existaient pas auparavant. Elle est basée sur des informations préalablement apprises et te permet de travailler de manière créative.
Parmi les applications connues, on trouve ChatGPT, qui génère des textes, DALL-E et Midjourney, qui produisent des images à partir de descriptions, et Jukebox d'OpenAI, qui peut composer des pièces musicales complètes. Cela ouvre des possibilités passionnantes dans la création créative et la production de contenu.
Entraînement et inférence
Quelle est la différence entre l'entraînement et l'inférence ? Ce sont deux processus centraux dans le développement de l'IA. L'entraînement est le processus complexe au cours duquel le modèle apprend. Pendant ce temps, le modèle est alimenté avec d'énormes jeux de données et optimisé. L'inférence, en revanche, fait référence au moment où le modèle entraîné réagit à tes prompts.
Paramètres vs Hyperparamètres
Dans l'IA, on distingue les paramètres et les hyperparamètres. Les paramètres sont les valeurs que le modèle apprend pendant l'entraînement, tandis que les hyperparamètres sont fixés à l'avance pour contrôler le processus d'apprentissage. Ils déterminent par exemple la vitesse à laquelle un modèle est entraîné sur un ensemble de données.
Ensemble de données et ajustement fin
Un ensemble de données est l'ensemble complet des données avec lequel un modèle est entraîné. Les contenus peuvent provenir de textes, d'images, d'audio ainsi que de nombreuses autres sources. Il est également important de mentionner l'ajustement fin, c'est-à-dire l'entraînement ciblé d'un modèle avec des données spécifiques pour des cas d'utilisation particuliers.
Un exemple d'ajustement fin serait un modèle spécifiquement formé sur des textes juridiques ou médicaux, de sorte qu'il fonctionne exceptionnellement bien dans ce domaine particulier.
Application pratique
Avec les connaissances acquises sur les prompts, les modèles et l'IA générative, il est maintenant possible de formuler des demandes ciblées et de haute qualité aux applications IA. L'exemple suivant montre comment transformer un simple prompt en un prompt efficace pour obtenir de meilleurs résultats.
Tout d'abord, utilise un prompt simple : « Écris-moi un e-mail à un client avec une offre sur les réseaux sociaux. » Celui-ci est très général et produira probablement des résultats insuffisants.
Maintenant, optimisons le prompt : « Formule un e-mail amical et professionnel à [nom du client], dans lequel tu proposes une offre de gestion des réseaux sociaux mensuelle avec trois publications par semaine. Souligne la valeur ajoutée et demande un retour d'information. » Grâce à cette spécification, tu obtiendras un résultat considérablement amélioré.
Si tu souhaites visualiser l'offre, tu peux utiliser Midjourney pour créer une image d'en-tête appropriée. Cela peut aider à rendre l'e-mail plus attrayant et à présenter le contenu de manière engageante pour le destinataire.
Résumé – Assistants ChatGPT : Définition des termes IA expliquée simplement
Dans ce guide, tu as appris ce qu'est un prompt, comment fonctionnent les modèles et ce que signifie l'IA générative. Tu connais désormais les différences entre l'entraînement et l'inférence, ainsi qu'entre les paramètres et les hyperparamètres. Tu as également compris l'importance des ensembles de données et de l'ajustement fin. L'application pratique des termes te montre comment rendre tes demandes à l'IA plus efficaces et obtenir des résultats de haute qualité.
FAQ
Qu'est-ce qu'un prompt ?Un prompt est l'entrée ou la demande que tu fais à l'IA pour obtenir une réponse.
Qu'est-ce qu'un modèle ?Un modèle est un système IA entraîné conçu pour effectuer des tâches telles que générer des textes ou reconnaître des images.
Qu'est-ce que l'IA générative ?L'IA générative crée de nouveaux contenus tels que des textes, des images ou de la musique, au lieu de simplement analyser des données existantes.
Quelle est la différence entre l'entraînement et l'inférence ?L'entraînement est le processus d'apprentissage pour le modèle, tandis que l'inférence est le moment où le modèle réagit à tes prompts.
Qu'est-ce que les paramètres et les hyperparamètres ?Les paramètres sont des valeurs que le modèle apprend, et les hyperparamètres sont des réglages qui sont définis avant l'entraînement.
