La compréhension des termes fondamentaux associés à l'intelligence artificielle est essentielle pour pouvoir utiliser ces technologies efficacement. Dans ce contexte, nous allons aborder des termes clés tels que « Prompt », « Modèle » et « IA générative ». L'explication se fera dans un langage clair et simple, afin que tu puisse immédiatement avoir un aperçu. De plus, tu vivras une démo en direct dans ChatGPT et Midjourney, qui te montrera comment appliquer pratiquement ces termes.
Principales conclusions
- Un prompt est le texte que tu saisis dans un outil d'IA pour obtenir une réponse.
- Un modèle est un système d'IA entraîné qui a appris à accomplir des tâches spécifiques.
- L'IA générative crée de nouveaux contenus tels que des textes, des images et de la musique en fonction de tes prompts.
Importance d'un prompt
Le terme « prompt » est essentiel dans l'interaction avec l'intelligence artificielle. Imagine que tu es dans un restaurant et que tu passes ta commande au serveur. Ton prompt est dans ce cas la commande que tu transmets à l'IA. La définition est simple : un prompt est le texte que tu saisis pour obtenir une réponse ou un output quelconque de l'IA.
Par exemple, si tu demandes dans ChatGPT un post Instagram sur des conseils pour le télétravail, c'est ton prompt. Plus tu le formules de manière claire et précise, meilleur sera le résultat. Un prompt général comme « Télétravail » est trop vague, tandis qu'un prompt spécifique comme « Rédige un post Instagram décontracté avec cinq conseils pour un travail ergonomique en télétravail » est beaucoup plus efficace.
Le modèle
Passons au terme suivant : le modèle. Un modèle est le cœur de l'IA et d'une certaine manière le moteur qui traite tes prompts. C'est un système d'IA entraîné qui a été alimenté avec de grandes quantités de données — cela comprend des livres, des sites web et de nombreuses autres sources.
Son fonctionnement est déterminé par des paramètres et une interface. Les paramètres sont les milliards de valeurs que le modèle apprend pendant l'entraînement. Lorsque tu saisies ton prompt, le modèle utilise ces paramètres pour générer un output approprié. Par exemple : ChatGPT est un modèle de langage qui a appris à comprendre la structure et le sens de la langue et à former de nouvelles phrases.
IA générative
Lorsque nous parlons d'IA générative, nous faisons référence à des systèmes capables de produire de nouveaux contenus. Cela peut inclure des textes, des images, de l'audio et même de la musique. Les modèles d'IA générative créent des résultats créatifs en fonction des prompts. Contrairement à l'« IA de reconnaissance », qui n'analyse que, l'IA générative produit de nouvelles données et textes qui n'existaient pas auparavant.
Un exemple : ChatGPT peut rédiger des textes, tandis que Midjourney peut générer des images à partir de descriptions. Ces technologies varient considérablement dans leurs capacités et domaines d'application, c'est pourquoi la compréhension des termes est essentielle pour choisir la technologie appropriée pour ton projet.
D'autres termes importants
Un autre aspect important est constitué par des termes tels que l'entraînement et l'inférence.
- L'entraînement est le processus long et compliqué par lequel un modèle apprend.
- L'inférence désigne le processus par lequel le modèle entraîné fournit des réponses à tes prompts.
De plus, il existe des paramètres et des hyperparamètres : les paramètres sont les valeurs qu'un modèle apprend pendant l'entraînement, tandis que les hyperparamètres sont les réglages définis avant l'entraînement, comme le taux d'apprentissage et le volume de données.
Le concept de finetuning est également essentiel. Il fait référence à la réentraînement d'un modèle existant sur des données spécifiques pour optimiser ses performances pour des applications particulières — par exemple pour la détection d'images médicales ou de textes juridiques.
Application de l'IA dans la pratique
Nous en venons maintenant à l'application pratique de tous ces concepts théoriques. Commençons par générer un prompt simple. Écrivons un e-mail à un client dans lequel nous lui faisons une offre pour la gestion des réseaux sociaux.
Un prompt simple pourrait être : « Écris un e-mail à un client avec une offre pour la gestion des réseaux sociaux. » Cependant, ce n'est pas encore optimal. Optimisons maintenant ce prompt. Nous allons le formuler plus précisément et ajouter des informations spécifiques — par exemple, le nom du client et des détails sur l'offre.
Un prompt optimisé pourrait alors être : « Formule un e-mail amical et professionnel à [nom du client], dans lequel tu présentes une offre pour une gestion mensuelle des réseaux sociaux, incluant trois posts par semaine. Souligne la valeur ajoutée et demande un retour. »
Avec ce prompt spécifique, nous obtenons un résultat bien meilleur, adapté aux besoins du client. Les textes pour l'e-mail au client sont ainsi créés.
Nous avons maintenant besoin d'une image d'en-tête appropriée pour notre e-mail. Ici, nous utilisons Midjourney et saisissons également un prompt précis pour générer l'image.
Auparavant, l'utilisation de Midjourney était limitée aux serveurs Discord, mais désormais, il existe des interfaces conviviales qui simplifient le processus. Tu peux générer ton image simplement en décrivant le contenu souhaité, et le résultat sera produit.
Résumé – Explication des termes de l'IA simplifiée : Prompt, Modèle et IA Générative
Un prompt est l'entrée, et plus il est précis, meilleur sera le résultat. Le modèle fonctionne comme un moteur d'apprentissage avec des milliards de paramètres, tandis que l'IA générative crée des contenus sous différents formats. Une compréhension approfondie des termes tels que « entraînement », « inférence » et « finetuning » t'aide à optimiser et à utiliser les systèmes de manière ciblée. Dans la démo en direct, tu as vu comment un exemple simple peut être affiné pour obtenir des résultats précis et efficaces.
Si tu as des questions, je suis à ta disposition. Je pars du principe que tu as maintenant une compréhension claire des termes centraux de l'IA. Dans le prochain chapitre, nous nous consacrerons à l'ingénierie des prompts, où tu apprendras à formuler des prompts de manière à ce que les outputs de ton IA soient pertinents dès le départ.
FAQ
Qu'est-ce qu'un prompt ?Un prompt est le texte que tu saisis dans un outil d'IA pour obtenir une réponse ou un output.
Qu'est-ce qu'un modèle ?Un modèle est un système d'IA entraîné capable d'accomplir des tâches spécifiques.
Qu'est-ce que l'IA générative ?L'IA générative désigne des modèles d'IA qui produisent de nouveaux contenus tels que des textes, des images ou de la musique en fonction de prompts.
Pourquoi un prompt précis est-il important ?Plus le prompt est précis, meilleur et plus pertinent sera le résultat de l'output de l'IA.
Qu'est-ce que le finetuning ?Le finetuning est le réentraînement d'un modèle existant sur des données spécifiques pour des cas d'application particuliers.
