IA en entreprise : comment transformer l’adoption invisible en moteur d’innovation.

Un grand nombre de personnes utilisent l’IA dans leur milieu professionnel. C’est particulièrement le cas en Europe, comme le montre une étude menée en janvier au Danemark : 65 % des spécialistes du marketing, 64 % des journalistes et 30 % des avocats, entre autres, ont déclaré avoir utilisé l’IA dans le cadre de leurs activités. Aux États-Unis, une enquête réalisée en août a révélé qu’un tiers des travailleurs avaient employé une IA générative au cours de la semaine précédente, avec ChatGPT en tête des outils utilisés, suivi de Gemini de Google. Les liens vers les études complètes sont en fin de cet article.

Exemples de gains de productivité observés.

Les utilisateurs constatent des gains significatifs de productivité pour certaines tâches clés. Par exemple, les études démontrent que les consultants accomplissaient 18 tâches différentes 25 % plus rapidement grâce à ChatGPT-4. De plus, une étude sur GitHub Copilot a révélé une augmentation de 26 % de la productivité des développeurs. Ces résultats reflètent également des ressentis personnels : l’étude danoise indique que les utilisateurs estiment que l’IA divise par deux leur temps de travail pour 41 % des tâches qu’ils réalisent.

Mais les dirigeants ne voient pas ou peu d’utilisation de l’IA et surtout peu de gains de productivité grâce à l’IA. Pourquoi ?

Améliorations individuelles vs gains organisationnels.

D’abord les gains organisationnels ne se résument pas à la simple addition des améliorations individuelles.

Pour que l’IA devienne un levier à l’échelle de l’entreprise, il est nécessaire d’investir dans la recherche et le développement (R&D) spécifiques à chaque organisation. Personne, ni un consultant externe ni un éditeur de logiciel, ne peut définir à votre place la meilleure manière d’utiliser l’IA dans votre contexte particulier. Chaque entreprise doit explorer les possibilités de l’IA par elle-même.

Personne ne dispose d’informations spécifiques sur la meilleure façons d’utiliser une IA dans votre entreprise que vos salariés.

Tout le monde est en train de réfléchir aux moyens d’utiliser l’IA : pour prendre l’avantage, vous devez le faire + rapidement.

Pour cela, il est crucial d’adopter une double approche : « pionnier » et « laboratoire« .

Un groupe de cinq personnes en salopette bleue se tient debout, les bras croisés, dans un atelier, incarnant le travail d'équipe et le professionnalisme. Leur présence suggère un environnement où l'adoption invisible fait avancer de manière transparente le moteur de l'innovation dans les environnements techniques ou d'ingénierie.

L’approche des « pionniers »

Les innovations majeures ne proviennent pas des laboratoires de R&D ou de prestataires/consultants externes, mais des personnes qui utilisent réellement les produits et les modifient pour résoudre leurs propres problèmes.

Comme les utilisateurs sont très motivés pour rendre leur travail plus facile grâce à la technologie, ils trouvent des moyens de le faire.

Cette dynamique est particulièrement pertinente avec l’IA, car les utilisateurs experts de leurs métiers peuvent déterminer l’utilité par des essais et des erreurs.

Et ça coute moins cher avec de meilleurs résultats.

Et les études montrent que les gens qui expérimentent l’IA, la trouvent très utile.

Mais ils ne partagent pas leurs résultats avec leurs employeurs.

Au contraire, presque toutes les organisations sont infiltrées par des « pionniers invisibles », des personnes utilisant l’IA dans leur travail sans en parler.

Il vous faut donc de nombreux « pionniers invisibles » pour développer de l’innovation en IA dans votre entreprise et les transformer ensuite en « pionniers » qui partagerons leurs expériences et usages pour l’entreprise.

Pourquoi les « pionniers » sont des « pionniers invisibles » ?

Plusieurs raisons expliquent pourquoi les employés ne partagent pas leurs usages de l’IA :

  • Peur des sanctions : Ils ont été exposés à un discours intimidant sur les sanctions potentielles liées à une mauvaise utilisation de l’IA, souvent sans détails précis sur ce qui est réellement considéré comme une « utilisation inappropriée ». Cela les dissuade de poser des questions et, par crainte d’être punis, ils préfèrent dissimuler leur usage.
  • Perte de reconnaissance : Au sein de leur travail, ils sont perçus comme des héros grâce à leur rapidité à coder et à rédiger des emails pertinents. Ils redoutent que, s’ils avouent recourir à l’IA, leur mérite soit diminué aux yeux de leurs collègues, et choisissent donc de garder cette information pour eux.
  • Inquiétude face aux suppressions d’emplois : Ils ont conscience que l’augmentation de la productivité grâce à l’IA peut être vue par l’entreprise comme une opportunité de réduire les coûts. Craignant pour leur propre poste ou celui de leurs collègues, ils préfèrent taire le fait que l’IA réalise une partie de leurs tâches.
  • Aucun avantage à partager : Ils pensent que, même s’ils ne risquent pas de sanction, révéler leur utilisation de l’IA ne leur apportera aucun avantage. Ils refusent de partager leurs connaissances gratuitement, et préfèrent donc garder leur usage confidentiel.
  • Productivité = plus de travail : Ils savent qu’au lieu de recevoir une récompense pour leur productivité accrue, celle-ci pourrait devenir la norme et conduire à des attentes toujours plus élevées en termes de charge de travail. Pour éviter cela, ils cachent leur utilisation de l’IA.
  • Manque de moyens pour échanger : Enfin, bien qu’ils soient encouragés à partager leurs méthodes et pratiques avec leurs collègues, ils ne disposent d’aucun cadre clair pour expliquer comment l’IA est intégrée dans leur processus, ce qui les pousse également à garder cette information pour eux.

Comment convaincre les pionniers de partager ?

  • Créer un environnement de confiance
    Réduisez la peur en établissant des zones d’expérimentation où l’utilisation de l’IA est encouragée et clairement définie. Assurez-vous que les politiques éthiques et les chartes d’utilisation de l’IA dans l’entreprise soient compréhensibles et non punitives. Offrez des garanties que les gains de productivité ne mèneront pas à des licenciements, créant ainsi une sécurité psychologique.
  • Récompenser les utilisateurs d’IA
    Alignez les systèmes de récompense avec les gains de productivité liés à l’IA. Récompensez les employés qui révèlent leurs utilisations de l’IA avec des incitations significatives : primes, promotions, avantages comme le télétravail, et reconnaissez les innovations majeures.
  • Montrer l’exemple
    Les dirigeants et managers doivent eux-mêmes adopter l’IA et partager leurs expériences avec leurs équipes. L’exemple des leaders encourage les employés à explorer les solutions IA en premier lieu pour résoudre les problèmes, favorisant ainsi une culture d’innovation.
  • Encourager les démonstrations d’IA
    Organisez des événements où les employés peuvent présenter leurs utilisations de l’IA, comme des hackathons ou des sessions de partage rapide. Ces moments permettent de découvrir les talents cachés et d’encourager le partage de bonnes pratiques au sein de l’entreprise.
  • Favoriser une communauté IA interne
    Créez une communauté de pionniers (experts et d’enthousiastes de l’IA) au sein de l’entreprise. Identifiez et soutenez ceux qui maîtrisent ces technologies pour qu’ils puissent partager leurs connaissances et créer un environnement collaboratif autour de l’IA.
  • Offrir les outils et la formation
    Donnez accès aux meilleurs outils IA disponibles, comme GPT-4 ou Gemini, et proposez des formations adaptées. Même une simple introduction peut permettre aux employés de découvrir le potentiel de l’IA et les encourager à innover dans leur travail quotidien.

Les talents d’innovation en matière d’IA se trouvent au sein de votre organisation. Vous devez créer l’opportunité pour qu’il s’épanouisse. Les pionniers peuvent y contribuer.

Mais il existe également un rôle pour un effort d’innovation plus ciblé : le laboratoire.

Un laboratoire futuriste regorge d'innovations tandis que des scientifiques en blouse blanche travaillent sur des postes informatiques. Une grande chambre cylindrique éclairée se dresse au centre de ce moteur d'innovation. Les murs affichent des écrans numériques lumineux remplis de données et de graphiques complexes, mettant en valeur l'avenir de l'IA en entreprise.

L’approche du laboratoire

Bien que l’innovation décentralisée soit cruciale, un effort plus centralisé est également indispensable pour structurer l’utilisation de la recherche et du développement au sein de votre organisation. Le laboratoire doit être composé d’experts en IA, avec un mélange de technologues et de non-technologues. Heureusement, les pionniers – ces passionnés qui explorent l’IA et partagent volontiers leurs découvertes – sont déjà présents au sein de votre entreprise. Ce sont eux qui formeront l’équipe du laboratoire, où leur travail sera principalement, voire exclusivement, axé sur l’IA. Leur mission ne sera pas de se concentrer sur des analyses abstraites ou des stratégies éloignées du terrain, mais bien sur la construction concrète. Voici les axes principaux de ce qu’ils construiront :

  1. Développer des référentiels IA propres à votre entreprise
    L’établissement de repères spécifiques est essentiel pour évaluer la performance des modèles d’IA sur les tâches que vous réalisez réellement au quotidien. La majorité des laboratoires IA se contentent de tester le codage ou les connaissances à choix multiples, mais cela ne vous indique pas quel modèle est le plus performant pour rédiger un texte, analyser des données financières, ou lire des documents juridiques. Vous devez définir des critères d’évaluation sur des tâches critiques et spécifiques à votre entreprise. Sans ces points de référence, vous avancez à l’aveugle et ne pouvez pas juger de la qualité ni des améliorations des systèmes d’IA au fil du temps.
  2. Transformer les idées des pionniers en solutions pratiques
    Prenez les idées issues des pionniers et transformez-les rapidement en outils ou en produits. Faites des essais, testez ces solutions, puis déployez-les au sein de l’organisation tout en mesurant leur impact. Il s’agit de faire émerger des innovations pratiques à partir des intuitions et découvertes des pionniers.
  3. Concevoir des solutions imparfaites… pour l’instant
    Imaginez ce que pourrait accomplir un agent d’IA s’il était chargé de toutes les tâches d’un processus clé de l’entreprise. Construisez ce prototype et identifiez les points où il échoue. À chaque sortie d’un nouveau modèle d’IA, testez-le sur votre solution pour voir si les nouvelles avancées comblent les lacunes identifiées. Ce processus vous permet de rester à la pointe de l’innovation, en vous préparant à déployer rapidement des solutions lorsque les modèles d’IA dépasseront certains seuils critiques.
  4. Créer des démonstrations et des expériences marquantes
    Beaucoup n’ont pas encore pleinement pris conscience de l’impact que peut avoir l’IA. En montrant des exemples concrets et parfois étonnants de ce que l’IA peut accomplir, vous aidez à illustrer son potentiel transformationnel. Proposez des démonstrations impressionnantes où l’IA réussit des tâches que l’on croyait impossibles, et montrez les dernières avancées pour créer un effet de surprise et d’émerveillement, tout en sensibilisant votre organisation. Et vous aurez de nouveaux pionniers.

En résumé, les pionniers innovent, et le laboratoire construit et teste. Un effort de recherche et développement interne efficace repose sur cette synergie entre innovation décentralisée et centralisation stratégique.

Mais pour que cette dynamique prenne réellement forme à l’échelle de l’organisation, il est nécessaire de s’appuyer sur un acteur clé : les ressources humaines.

Un fond numérique futuriste avec des lignes et des circuits interconnectés met en valeur le texte lumineux « RH = R&D » en son centre, agissant comme un moteur d'innovation. Sur fond sombre, des lumières bleues et orange brillantes renforcent son essence dynamique.

Le rôle essentiel des RH dans l’adoption de l’IA

L’innovation en matière d’IA est intrinsèquement liée aux employés. C’est pourquoi la fonction Ressources Humaines (RH) joue un rôle crucial dans la transformation numérique de l’entreprise. Les RH doivent identifier, fédérer et accompagner les « pionniers » qui expérimentent l’IA de manière informelle. Cela implique de créer des programmes de formation adaptés, pour que chaque salarié comprenne les usages possibles de l’IA dans son métier, quelle que soit sa fonction. Cette dimension transversale est essentielle, car l’IA touche tous les secteurs de l’entreprise, même si elle s’applique de manière différente selon les postes.

Les RH doivent également mettre en place des espaces de partage et des initiatives collaboratives, telles que des communautés internes ou des plateformes de discussion, pour permettre aux salariés d’échanger sur leurs pratiques. En établissant un climat de confiance et en garantissant un accompagnement sur les enjeux éthiques et opérationnels, les RH encouragent les employés à partager leurs expérimentations et à devenir des moteurs de l’innovation collective. Ce travail de coordination est indispensable pour maximiser les bénéfices de l’IA et transformer les initiatives individuelles en une dynamique collective de transformation.

Est-ce que finalement, les RH ne seraient pas les nouveaux R&D ?

Ce n’est qu’un début

À long terme, l’innovation seule ne suffira pas à garantir la prospérité des entreprises, surtout si les capacités de l’IA continuent de progresser à un rythme effréné. Les entreprises auront besoin de dirigeants capables de comprendre et de maîtriser les enjeux liés à l’IA. Actuellement, nos organisations sont conçues autour des limites et des avantages de l’intelligence humaine, la seule forme d’intelligence que nous connaissions. À présent, nous devons repenser les processus et les structures organisationnelles qui ont été développés sur des décennies, afin de les adapter à cette « intelligence » différente que représente l’IA. Il ne s’agit pas uniquement de recherche et de développement, mais de redéfinir les structures, les objectifs organisationnels, et de redéfinir le rôle des humains et des machines dans les organisations de demain. La marche à suivre n’est pas encore bien définie, mais il est crucial que les entreprises, avec l’aide de leurs équipes, commencent à se pencher sur ces enjeux dès aujourd’hui.

Cependant, cette approche pourrait ne pas être suffisamment radicale. Les sociétés d’IA visent un objectif ambitieux : créer des IA qui surpasseront les humains dans toutes les tâches intellectuelles. Ils promettent que nous aurons bientôt des agents autonomes (des IA capables de planifier et d’agir indépendamment, en fonction de leurs propres objectifs). Comme l’indique la feuille de route d’OpenAI, ces sociétés pensent qu’ils pourront, à terme, concevoir des IA capables de prendre en charge l’ensemble des opérations des entreprises. Même si une telle révolution n’aboutit pas entièrement, le moindre progrès en ce sens pourrait déjà transformer en profondeur le fonctionnement des organisations, bien au-delà de ce que nous pouvons envisager aujourd’hui.

Pour se préparer à cette incertitude, les entreprises devront reprendre un certain contrôle et commencer à explorer ce nouveau paradigme par elles-mêmes. Elles ne peuvent pas attendre que tout se concrétise : l’heure est venue d’anticiper et de s’adapter à ce futur encore incertain.

Sources :

https://bfi.uchicago.edu/insights/the-adoption-of-chatgpt/

https://static1.squarespace.com/static/60832ecef615231cedd30911/t/66f0c3fbabdc0a173e1e697e/1727054844024/BBD_GenAI_NBER_Sept2024.pdf

https://www.oneusefulthing.org/p/centaurs-and-cyborgs-on-the-jagged

https://evhippel.mit.edu

https://www.oneusefulthing.org/p/ai-in-organizations-some-tactics

L’impact de ChatGPT dans le milieu professionnel : adoption, motivations et disparités

L’adoption de ChatGPT dans le monde du travail est un sujet fascinant qui a fait l’objet d’une étude approfondie par le Becker Friedman Institute de l’Université de Chicago, en collaboration avec Statistics Denmark. Publiée en 2023, cette étude intitulée « The Adoption of ChatGPT » analyse comment différents travailleurs adoptent cette technologie, en mettant un accent particulier sur les variations selon l’âge, l’expérience, la profession et même le genre. Voici un compte-rendu détaillé de ses résultats, mettant en avant les chiffres clés et les principales analyses.

Méthodologie et contexte des études

L’enquête principale a été menée entre novembre 2023 et janvier 2024, avec un échantillon de 100 000 travailleurs répartis sur 11 professions différentes. Un complément a été apporté par une autre étude réalisée par NBER (National Bureau of Economic Research) en septembre 2024, qui s’est intéressée aux effets de l’IA générative, notamment ChatGPT, sur la productivité des travailleurs. Cette seconde étude, intitulée « Generative AI at Work », a analysé les impacts sur plusieurs professions, en particulier celles à forte composante cognitive, et a mis en lumière des gains significatifs en termes de productivité et de réduction du temps de travail. L’objectif était d’explorer les taux d’adoption de ChatGPT, la motivation derrière son utilisation et les caractéristiques démographiques des utilisateurs. Cela a permis d’obtenir une image très complète des tendances et des déterminants de l’adoption de cette IA générative dans les milieux professionnels.

L’enquête a révélé que 50 % des travailleurs interrogés avaient déjà utilisé ChatGPT au moins une fois dans le cadre de leur travail. Ce chiffre montre une adoption significative mais qui n’est pas encore généralisée, laissant place à des disparités importantes en fonction de plusieurs critères.

Adoption selon l’âge et l’expérience

L’adoption de ChatGPT varie significativement selon l’âge des utilisateurs. Les jeunes travailleurs, âgés de moins de 35 ans, représentent la part la plus importante des utilisateurs avec un taux d’adoption de 65 %. En revanche, les travailleurs plus âgés (plus de 50 ans) n’ont utilisé ChatGPT qu’à un taux de 35 %. Ces chiffres suggèrent que les jeunes générations, plus enclines à utiliser des technologies innovantes, ont été les premières à adopter cette IA pour faciliter leurs tâches quotidiennes.

En termes d’expérience, les travailleurs moins expérimentés (moins de 5 ans dans leur métier) ont un taux d’adoption de 58 %, tandis que ceux avec plus de 20 ans d’expérience ont un taux bien inférieur, à seulement 30 %. Cela reflète une certaine résistance au changement chez les professionnels établis qui peuvent ne pas voir l’intérêt de modifier leurs méthodes de travail traditionnelles.

Adoption par profession

Parmi les 11 professions étudiées, les secteurs de la technologie et de l’information présentent les taux d’adoption les plus élevés, avec 70 % des répondants déclarant avoir utilisé ChatGPT. Voici un aperçu plus détaillé des usages par profession :

  • Technologie et information : 70 % des travailleurs de ce secteur utilisent ChatGPT pour automatiser des tâches de codage, créer des scripts, et générer des solutions techniques. L’IA est également employée pour rédiger des documentations et faciliter la communication entre les équipes.
  • Marketing et communication : 65 % des professionnels de ce domaine utilisent ChatGPT pour rédiger du contenu marketing, créer des articles de blog, gérer les réseaux sociaux, et personnaliser les messages pour les clients potentiels.
  • Juridique (avocats et conseillers juridiques) : 55 % des avocats utilisent ChatGPT pour la rédaction de documents juridiques tels que les mémos, les contrats et les synthèses de cas. L’outil aide également à effectuer des recherches juridiques préliminaires et à gagner du temps sur les tâches administratives.
  • Finance : 50 % des travailleurs dans la finance utilisent ChatGPT pour automatiser la rédaction de rapports financiers, préparer des analyses de marché, et générer des résumés de données financières complexes.
  • Éducation : 40 % des éducateurs utilisent ChatGPT pour aider à préparer des cours, rédiger des supports pédagogiques, et personnaliser les retours aux étudiants. Cependant, des préoccupations sur l’exactitude et l’éthique de l’utilisation de l’IA limitent son adoption.
  • Santé : 38 % des professionnels de la santé utilisent ChatGPT, principalement pour la documentation clinique et la communication avec les patients. Toutefois, des considérations liées à la confidentialité et à la réglementation freinent son usage généralisé.
  • Ressources humaines : 45 % des professionnels RH utilisent ChatGPT pour rédiger des descriptions de postes, créer des questionnaires d’entretiens, et automatiser des tâches administratives répétitives.
  • Vente : 48 % des professionnels de la vente utilisent ChatGPT pour rédiger des emails commerciaux, préparer des scripts d’appels, et créer des documents de présentation.
  • Services juridiques et comptabilité : Les comptables et conseillers utilisent ChatGPT pour automatiser des tâches répétitives telles que la rédaction de courriers ou la création de rapports, avec un taux d’adoption de 42 %.

Les professions plus routinières ou réglementées semblent moins enclines à adopter cette technologie, probablement en raison de la complexité à intégrer des outils automatisés dans leurs pratiques souvent standardisées.

Analyse des motivations

L’étude montre également que l’adoption de ChatGPT est fortement influencée par les informations disponibles sur son potentiel et ses applications concrètes. Parmi les répondants ayant reçu une formation ou une information spécifique sur l’utilisation de ChatGPT, 72 % ont déclaré l’utiliser activement. En revanche, ce chiffre tombe à 40 % pour ceux qui n’ont pas bénéficié de ces informations. Cela indique que l’éducation et la sensibilisation au potentiel de l’IA sont des leviers cruciaux pour encourager l’adoption de ces technologies dans le monde du travail.

Impact de l’information sur la perception et l’adoption

Une particularité de l’étude réside dans l’analyse de l’impact de l’information sur la perception et l’adoption de ChatGPT. Il a été constaté que fournir des informations sur le potentiel de cette technologie modifie significativement la perception des travailleurs sur son utilité, mais cela n’entraîne pas nécessairement une augmentation équivalente de l’utilisation réelle. Par exemple, 80 % des participants exposés aux avantages de ChatGPT considèrent que cette technologie pourrait améliorer leur efficacité, mais seulement 50 % l’ont réellement adoptée dans leur pratique professionnelle. Ce décalage souligne l’importance de facteurs additionnels tels que la facilité d’intégration, la formation et le soutien organisationnel.

Disparités selon le genre

L’étude met en évidence des différences notables entre les hommes et les femmes en termes d’adoption. Les hommes ont un taux d’adoption de 55 %, contre 45 % pour les femmes. Le principal frein pour les femmes semble être le manque de formation sur l’utilisation de ChatGPT. En effet, celles qui ont reçu une formation spécifique sur la technologie ont des taux d’adoption similaires à ceux des hommes. Cela montre que la sensibilisation et l’accès à des formations adaptées sont des facteurs clés pour réduire cette disparité. D’autres raisons incluent la prudence face aux nouvelles technologies et les contextes de travail, qui peuvent limiter l’exposition à ces outils.

Avantages perçus et réels de l’utilisation de ChatGPT

Les utilisateurs de ChatGPT ont identifié plusieurs avantages principaux, notamment une augmentation de la productivité, une réduction des tâches répétitives, et un soutien pour des travaux de rédaction ou de recherche. Environ 60 % des répondants ont déclaré que ChatGPT leur permettait de gagner en moyenne 1 heure par jour. Ces gains sont particulièrement importants dans les professions orientées vers la création de contenu, où l’IA est utilisée pour générer des brouillons de documents, vérifier des informations, ou encore proposer des idées nouvelles.

Cependant, tous les utilisateurs ne voient pas uniquement des avantages. Environ 20 % des répondants ont souligné des préoccupations concernant la qualité et la précision des réponses générées par ChatGPT, en particulier pour des tâches nécessitant une expertise poussée ou une précision factuelle. Ces inquiétudes montrent que malgré son adoption, la confiance en l’outil reste modérée, en fonction des usages spécifiques.

Synthèse des résultats et perspectives d’avenir

Les résultats de l’étude menée par NBER en septembre 2024 viennent renforcer les observations initiales sur l’adoption de ChatGPT. Cette étude a mis en avant des gains de productivité moyens de 14 % pour les travailleurs utilisant l’IA générative, avec une réduction du temps nécessaire à accomplir certaines tâches de 20 %. Les professions à forte composante cognitive, comme les avocats, les analystes financiers, et les professionnels du marketing, ont particulièrement bénéficié de l’utilisation de l’IA, tant en termes d’efficacité que de réduction du stress lié aux tâches répétitives. Cela conforte l’idée que l’adoption de ChatGPT, associée à une formation adaptée, peut véritablement transformer les dynamiques de travail, notamment dans les secteurs orientés vers la création de contenu ou la gestion de l’information.

En résumé, cette étude révèle que l’adoption de ChatGPT est influencée par des facteurs variés, tels que l’âge, l’expérience, la profession, et l’accès à des informations sur la technologie. Le taux d’adoption global de 50 % montre un intérêt croissant pour cette IA, mais avec des disparités marquées entre les groupes démographiques et les secteurs professionnels. Les jeunes travailleurs et ceux dans les professions liées à la technologie sont clairement les premiers à intégrer cet outil dans leur quotidien, tandis que d’autres restent plus prudents ou moins informés.

L’étude suggère que pour augmenter l’adoption de ChatGPT et d’autres technologies similaires, il est essentiel de fournir des formations adaptées et de rendre l’outil facile à intégrer dans les processus de travail existants. Les entreprises ont un rôle crucial à jouer pour surmonter les réticences, en particulier chez les travailleurs plus âgés et dans les secteurs moins familiers avec l’IA.

En conclusion, bien que ChatGPT montre un potentiel important pour améliorer la productivité et simplifier certaines tâches, son adoption complète nécessite une meilleure sensibilisation, un soutien plus grand de la part des employeurs, et la mise en place de stratégies permettant d’améliorer la confiance des utilisateurs dans les réponses générées. Avec le temps et une formation continue, l’adoption pourrait croître et bénéficier à un plus large éventail de professions.

Sources : https://bfi.uchicago.edu/insights/the-adoption-of-chatgpt/ et https://static1.squarespace.com/static/60832ecef615231cedd30911/t/66f0c3fbabdc0a173e1e697e/1727054844024/BBD_GenAI_NBER_Sept2024.pdf

Le projet « Strawberry » d’OpenAI : l’intelligence artificielle fait un bond en avant

C’est officiel, OpenAI a dévoilé son projet ultra-secret « Strawberry ». Et pour les plus curieux, vous pouvez déjà y goûter ! Avec ce lancement, OpenAI repart de zéro en introduisant deux nouveaux modèles, o1-preview et o1-mini, accessibles aux utilisateurs payants de ChatGPT. Au programme : un raisonnement boosté et des capacités encore plus affinées. Accrochez-vous, ça va décoiffer !

Un pas de géant dans l’IA

Baptisé « Project Strawberry » en interne, cette nouvelle version de ChatGPT représente bien plus qu’une simple mise à jour. Sous le nom de code « Q* », elle marque une véritable révolution dans la manière dont l’IA raisonne et interagit avec nous. Deux versions sont déjà disponibles :

  • o1-preview : une version bêta du modèle complet qui excelle dans les tâches de raisonnement complexe.
  • o1-mini : un modèle plus léger, parfait pour les tâches qui demandent moins de puissance de calcul mais qui bénéficient quand même d’une réflexion approfondie.

Raisonnement « Deep Research » : l’IA va encore plus loin !

La vraie star de « Strawberry », c’est sa capacité de raisonnement amélioré. Si, jusqu’ici, ChatGPT se contentait d’analyser les modèles de langage pour répondre à vos questions, maintenant, il prend le temps de planifier et peut même naviguer sur Internet pour effectuer ce qu’OpenAI appelle des « recherches approfondies ». En clair, ChatGPT ne se contente plus de répondre du tac au tac ; il va creuser plus loin pour vous donner des réponses plus détaillées et mieux documentées.

Imaginez : vous posez une question complexe, et ChatGPT va chercher des informations en ligne pour vous offrir un résultat clair et pertinent, même dans des domaines aussi pointus que les mathématiques ou les sciences. C’est un véritable pas vers l’intelligence artificielle générale (AGI), où l’IA rivalise avec l’intelligence humaine sur des sujets variés !

Des outils puissants pour les entreprises et les chercheurs

« Strawberry » ne se limite pas au simple utilisateur de ChatGPT. OpenAI voit plus grand et vise aussi les entreprises et les chercheurs. Ces nouveaux modèles sont taillés sur mesure pour générer des insights, automatiser des recherches complexes et même assister à des découvertes scientifiques. Les secteurs de la recherche, de la technologie et de l’éducation pourraient bien vivre une petite révolution avec ces capacités inédites. Fini le temps des longues heures de recherche manuelle : place à l’efficacité !

Comment « Strawberry » se distingue de GPT-4 ?

Alors que GPT-4 nous a impressionnés avec ses fonctionnalités multimodales, permettant de gérer à la fois le texte et les images, « Strawberry » pousse encore plus loin en introduisant une phase de post-entraînement. L’IA s’améliore en autogénérant et en utilisant ses propres données pour devenir encore plus performante. Vous avez peut-être entendu parler du concept du « Self-Taught Reasoner » (STaR) développé à Stanford ? Eh bien, c’est une approche similaire : l’IA continue d’apprendre et de s’améliorer toute seule.

Pour les utilisateurs de ChatGPT, ces nouveaux modèles sont disponibles avec des quotas d’utilisation : 50 messages par jour pour o1-mini et 50 messages par semaine pour o1-preview. De plus, OpenAI a introduit la méthode « chaîne de pensée » (CoT), où le modèle passe par des étapes intermédiaires avant de vous fournir une réponse finale. Certes, ça prend un peu plus de temps, mais le résultat est bien plus précis !

Pourquoi c’est une révolution ?

Voici ce que « Strawberry » apporte de nouveau :

  • Programmation compétitive : o1 se situe dans le 89e percentile, prouvant sa capacité à résoudre des problèmes complexes.
  • Expertise académique : o1 surpasse un doctorant dans des domaines comme la physique, la biologie et la chimie.
  • Précision juridique : dans les tâches juridiques, o1 double la précision des révisions de documents par rapport à GPT-4.

Dan Shipper, de Every, souligne que o1 introduit une « pensée de système 2 », similaire à notre propre réflexion délibérée et profonde. De son côté, le professeur Ethan Mollick explique que ce modèle permet à l’IA de réaliser des tâches autrefois jugées impossibles, donnant l’impression que l’IA développe une véritable « agence » dans la manière de résoudre les problèmes.

Comment tirer le meilleur de o1 ?

  1. Optez pour des tâches complexes : o1 est particulièrement performant sur les projets qui nécessitent plusieurs étapes ou un raisonnement détaillé.
  2. Donnez des instructions claires : même si l’IA est plus forte en raisonnement, des consignes précises l’aideront à mieux cerner la tâche.
  3. Vérifiez les résultats : avec le raisonnement avancé de o1, il est important de bien vérifier les réponses fournies pour s’assurer de leur pertinence et de leur exactitude.

Les implications éthiques à ne pas négliger

Mais avec autant de puissance, de nouvelles questions éthiques se posent. Une IA capable de naviguer seule sur Internet pour trouver des réponses soulève des préoccupations sur la gestion des informations et les biais potentiels. Le potentiel est immense, mais il faudra réfléchir à l’usage que l’on souhaite faire de ces outils pour en tirer le meilleur tout en minimisant les risques.

En conclusion

Avec « Strawberry », OpenAI marque un tournant dans l’évolution de l’intelligence artificielle. Plus autonome, plus intelligente et plus performante, cette nouvelle version ouvre des portes fascinantes dans de nombreux domaines, des entreprises à la recherche scientifique. Reste à l’accompagner d’une réflexion éthique solide pour que cette avancée serve au mieux l’humanité.

Références : OpenAI, TechCrunch​, BensBites, Decrypt

L’anthropomorphisation de l’IA

Pourquoi traiter l’IA comme une personne représente l’avenir

Nombre d’experts expriment leur inquiétude vis-à-vis de l’anthropomorphisme de l’IA, et leurs raisons sont tout à fait valables.

L’anthropomorphisme, c’est attribuer des caractéristiques humaines à des entités non humaines. Nous y sommes naturellement enclins : nous imaginons voir des visages dans les nuages, attribuons des intentions à la météo et dialoguons avec nos animaux domestiques. Il n’est donc pas surprenant que nous soyons tentés d’anthropomorphiser l’intelligence artificielle, d’autant plus que converser avec des modèles de langage (LLMs) nous donne l’impression de parler à une personne réelle. Même les développeurs et les chercheurs qui conçoivent ces systèmes peuvent tomber dans le piège de l’utilisation de termes humanisants pour décrire leurs créations, à commencer par des termes comme « apprentissage automatique ».

Cette préoccupation peut sembler dérisoire. Après tout, cela n’est-il pas simplement une bizarrerie inoffensive de la psychologie humaine, un témoignage de notre capacité à empathiser et à nous connecter ? Cependant, de nombreux chercheurs sont profondément préoccupés par les implications d’agir comme si l’IA était humaine, tant sur le plan éthique qu’épistémologique. Ils posent des questions importantes : Sommes-nous dupés en croyant que ces machines partagent nos sentiments ? Cette illusion pourrait-elle nous amener à divulguer des informations personnelles à ces machines, sans réaliser que nous les partageons avec des entreprises ? En quoi traiter l’IA comme une personne brouille-t-elle notre vision de son fonctionnement, de qui la contrôle et de la manière dont nous devrions nous y rapporter ?

Je suis conscient de ces risques réels et, pour être clair, lorsque je dis qu’une IA « pense », « apprend », « comprend », « décide » ou « ressent », je m’exprime métaphoriquement. Les systèmes d’IA actuels ne possèdent pas de conscience, d’émotions, de sens de soi ou de sensations physiques. Alors, pourquoi prendre le risque ? Parce que, aussi imparfaite que soit l’analogie, travailler avec l’IA est plus simple si on la considère comme une personne extraterrestre plutôt que comme une machine créée par l’homme. Et je pense qu’il est important de faire passer ce message, même en tenant compte des risques liés à l’anthropomorphisme.

Pas tout à fait un logiciel

L’IA, constituée de logiciels complexes, est souvent perçue comme un outil exclusivement destiné aux codeurs. Cette perception est tellement répandue qu’on la retrouve partout : les départements informatiques sont souvent chargés de la stratégie d’IA des entreprises, les informaticiens sont présumés être des experts dans la prévision des changements sociaux que l’IA pourrait engendrer, et, plus important encore, de nombreuses personnes semblent réticentes à utiliser l’IA parce qu’elles « ne connaissent rien en informatique ».

C’est comme si on disait que, puisque nous sommes constitués de systèmes biochimiques, seuls les biochimistes devraient s’occuper des humains – mais c’est encore pire que ça. C’est comme dire que seuls les chimistes devraient être autorisés à peindre, parce qu’eux seuls comprennent la composition moléculaire des pigments. Pourquoi laisserions-nous les artistes, qui peuvent être totalement ignorants de la composition de leurs peintures, utiliser une chimie si complexe ? Mais en réalité, c’est encore pire, car même les informaticiens ne comprennent pas toujours pourquoi les LLMs sont capables de réaliser certaines tâches.

Les LLMs sont constitués de logiciels, mais ne fonctionnent pas comme la plupart des logiciels. Ils sont probabilistes et largement imprévisibles, produisant des résultats différents à partir des mêmes entrées. Bien qu’ils ne pensent pas au sens humain du terme, ils génèrent des simulations de langage et de pensée humains qui, autant que nous puissions en juger, sont suffisamment originales pour surpasser la plupart des humains en termes de créativité. Ils sont perçus comme plus empathiques et plus précis que les médecins humains dans les essais contrôlés. Pourtant, ils sont également limités de manières étonnantes qui surprennent, comme leur incapacité à effectuer un raisonnement rétrograde.

Les LLMs sont essentiellement une forme très avancée de saisie semi-automatique. Alors, comment une telle saisie semi-automatique peut-elle accomplir ces tâches ? La réponse, jusqu’à présent, comme le décrit un excellent aperçu dans la MIT Technology Review, est que « personne ne sait exactement comment (ou pourquoi) cela fonctionne ».

Le résultat est que de travailler avec ces IA est franchement bizarre par moment.

Le jour où ChatGPT m’a dit non

J’ai demandé à ChatGPT de m’aider à mettre au propre une idée. J’ai souvent des idées pleins la tête et je lui demande en chat vocal via mon téléphone de me résumer ce que je viens de lui dire. Cela m’arrive de lui parler pendant de nombreuses minutes, en revenant sur ce que venais de dire 3 phrases avant, bref vraiment en mode brouillon… Si mes clients que je forme sur l’art de bien prompter me voyaient, je perdrais toute crédibilité… 😀

Voici par exemple la retranscription de ma demande : je voulais créer un concept (un nom, un logo) pour mettre sur nos création graphiques faites par IA. Je voulais montrer que la création n’est pas faite QUE par l’IA. Mais plutôt AVEC l’IA. Car quand on créé un visuel avec Mijourney par exemple, on passe du temps à l’imaginer, à le décrire (prompt) et ensuite à itérer pour avoir la bonne image, qu’on finit souvent par retoucher dans Photoshop. Ce travail ne peut pas être résumé par un « Fait par IA ». Il y a un vrai travail dans la création globale du visuel et l’usage de l’outil (quel qu’il soit, un pinceau ou Midjourney) n’est pas la part la plus importante.

J’ai donc essayé de lui expliquer cela avec des exemples (attention, comme je lui ai parlé en marchant à l’extérieur, il n’a pas pu retranscrire tous les mots et ce n’est pas très lisible…) :

Alors l'idée, c'est de travailler alors tout premier sur un un logo. Un symbole ? Je sais pas quelque chose qu'on pourrait mettre sur des contenus qu’on crée qu'on génère avec une intelligence artificielle. L'idée, ça serait un peu de de quand on travaille pour un client sur des visuels, des affiches ou même du contenu pourquoi pas ? De dire que ça a été créé par ia mais mais pas simplement. Dire qu'il écrit par l'IA en fait de façon dont je le vois, ça serait 3 choses en fait. Finalement ce logo on pourrait dire qu'il pourrait avoir 3 lettres IGS par exemple. On pourrait dire I comme imaginé par l'humain. J'ai comme généré par l'intelligence artificielle. Et comme sublimé par l'humain. L'idée, c'est de dire que l'idéal fait des choses incroyables, mais l'idée, l'imagination, la chose originale, elle vient du cerveau humain. L’IA toute seule, elles peuvent pas imaginer inventer des trucs, que ça soit un contenu texte. Avec une ia comme tu as pété ou un contenu photo comme avec l'ia midjourney, c'est-à-dire qu à un moment il faut lui donner l'idée. Il faut la décrire et plus on la décrit, plus elle est précise, plus la génération justement par l'i a sera de qualité. Et après on peut justement alors soit sublimer dans le sens on peut compléter manuellement, modifier, corriger hein, c'est du texte ou une image avec Photoshop et cetera. En sachant que le G et le s pour moi, c'est un process un peu itératif. Puisque il y a aussi suivant le rendu, on va redemander à l'i a de de modifier et et donc on va se se corriger dans ce dans son compte, dans sa description, dans sa demande. Pour que justement. L'IA soit meilleur dans dans son rendu donc ça c'est l'idée et donc en fait. IGS déjà de base mort dans mon concept. Dans l'idée c'est de dire Bah voilà ça serait un logo, à chaque fois qu'on fera visuel on fait un petit IGS. Alors le s je suis pas sûr sublimé. C'était un peu fort mais faudrait trouver un mot. Un mot, un mot équivalent pour faire un truc en 3 lettres et puis on en ferait graphiquement quelque chose et puis on pourrait poser ça et que ça devienne un peu la norme et que finalement on ferait un logo qu'on laisserait libre de droit et que tout le monde pourrait servir à la question. Copyright hein, quoi que ce soit ? Et. Et après, en allant plus loin ? Quand je vois un gadget, je me rends compte que c'est finalement le concept de la création. Quand on veut faire quelque chose. On a une idée, on l'imagine. On l'a décrit à quelque chose qui va la fabriquer. Voilà, si on n'est pas, Ben c'est nous, on a notre idée et on va et on va le peindre. Mais si on n'est pas peintre, on a l'idée et on va s'appuyer sur sur une IA généré. Et après Ben, de manière itérative, on va corriger et sublimer pour arriver vraiment au au au résultat. Et et suivant la qualité ou la compétence de l'humain. Le I sera plus précis. Et aura une part plus importante. Que le G. Finalement, IG, ça pourrait être un. Un process en 3 étapes avec des États plus ou moins grosses suivant. Suivant le niveau ou suivant la vision de l'idée, et finalement, plus on a une idée qu'on peut définir avec un peu de hauteur avec de la précision, plus le G sera apprécié de qualité et plus le s sera plus petit. Alors que si on a une idée un peu vague, le I fera petit. Et le G et le s vont être très gros. Il y aura plusieurs g finalement et plusieurs restes avant d'arriver au résultat final. Et je me dis que finalement, sur des débats sur. L'i a ce qu'elle est vraiment intelligente, qu'elle peut faire plein de choses, et cetera. Sûr avec ce concept qui GS ? Où, quel que soit le manière dont on appelle par la suite. Ce concept IGS ? Permet de de de, de définir sur le papier finalement, ce que c'est que la créativité ou la création, tout simplement la création. Et après, on peut faire plein d'exemples. Un peintre ? S'éteindre par exemple. Mais y a pas le temps. Voilà, il veut imaginer, il veut-il veut offrir un tableau à sa nièce, veut dire avec sa nièce, adorent Van Gogh et. Et il dit Bah tiens je, je lui ferai plaisir. C'est une peinture dans le style de Van Gogh, de sa maison de vacances par exemple. Donc s'il est peintre, il sait exactement ce qu'il veut, et donc s'il le fait, par exemple, Ben il va prendre son pinceau, il va savoir exactement ce qu'il veut-il va se corriger, et cetera. Donc le I, le G et le S, il va totalement. Si il a pas le temps, parce que admettons, il a trop de travail de travail, il va solliciter un autre peintre, il veut dire Bah voilà, j'ai besoin de et donc le il sera précis puisque il est peintre, il sait exactement ce qu'il veut et il va parler à quelqu'un qui s'y connaît en peinture, il va lui dire Ben Voilà, je voudrais difficilement Van Gogh, peut-être dans le style de ce tableau là, et puis plutôt avec un coucher de soleil, ou plutôt un pinceau ***** ou un peu, je veux un peu de grain, je veux un peu de. De matière. Bref, tout ça et donc ça sera précis. Et et s'il le demande à une IA comme une journée par exemple pareil, ils sont prompts sera hyper précis puisqu'il sait exactement ce qu'il veut-il va pouvoir dire à la machine, voilà je voudrais cette photo qui va me montrer qui va fournir à l'i a dans le style de tel tableau, peut-être de Van Gogh. Et puis va donner des précisions sur la taille sur à quel moment de la journée. Sur quel type de vue de la maison il veut sur des couleurs, sur des styles de trait, et cetera, et cetera. Alors quelqu'un qui ne s'y connaît pas du tout en en peinture. Alors déjà si elle veut faire la même chose, bah avec un pinceau, même avec un pinceau y arrivera pas. En demandant un peintre ? Bah elle sera peut être pas précis. Surtout si on part du principe que l'i a c'est comme dans ce dans cet exemple là agit comme un peintre et donc il ne lui pose pas de question bien sûr. Donc là bah il va lui dire que je voudrais un une peinture de type. En gogue, et cetera, et cetera. Il sera peut-être pas apprécié, le résultat serait peut-être pas ce qu'il a en tête et si demandé il y a. Bah c'est pareil, il sera pas précis et donc le G et le s vont être longs parce qu'il y a beaucoup d'échanges. Il va devoir modifier peut être désespéré. Tout ça pour dire que pour moi l'i a elle est. Ce n'est qu'un outil. Elle est encore plus forte si on maîtrise le sujet. Un photographe par exemple. Il maîtrise la photo, les angles, les appareils, les pellicules. Et cetera sera. On pourrait faire des photos incroyablement belles, incroyablement stylée grâce à mi-journée. Parce qu'il sait exactement ce qu'il va lui demander par rapport à quelqu'un qui qui n'a juste une idée et et va devoir bah pour le coup batailler. Donc les y a en fait pour moi, elles sont là, elles sont sur le g bien sûr. Aujourd'hui, suivant comment travail ? Les y a les ia peuvent déborder un peu sur le I aujourd'hui y a des méthodes. Par exemple là dans le cadre du tableau, on pourrait très bien dire à une IA. De quoi as-tu besoin ? Pose moi les questions qui vont te permettre de bien définir le pont. Et ça permettra d'améliorer, donc les IA peuvent travailler un peu sur le I. Avec l'humain pour l'aider à définir. Si symétrise en tout cas le le tout ça pour dire que l'humain doit vraiment se former. Bon en tout cas beaucoup pratiqué, former ça veut dire aussi de l autoformation. Il doit beaucoup pratiquer pour que il il puisse comprendre l'outil et pouvoir. Mettre à plat ce qu'il a en tête parce que le IYA que lui il l'a de base, même s'il y a, peut aider à générer des idées, mais ça va dépendre de ce que la façon dont tu veux lui demander, et donc ce ce qui est vraiment dans la tête, c'est lui. Et et donc voilà pour moi le j'ai les canaux donc en partant du de cette ce concept de IGS. Ou une autre lettre à la place du s hein ? Si on prend pas sublimer c'est à à travailler. Voilà le le concept global que que que sur lequel je réfléchis et et j'aimerais échanger avec toi, avoir ton avis.

(vous noterez que je bégaye quand même pas mal 😀 )

Ce n’est donc pas très lisible en l’état, mais le plus important est qu’il ait compris. Voici sa réponse :

Parfait ! il a tout compris !

Il s’en suit tout un échange dans lequel je le sollicite sur le choix des mots et on finalise sur le concept IGE : Imaginé par l’humain, Généré par l’IA, Embelli par l’humain.

Et si on écrivait un article de blog sur tout ça ? Je lui demande de rédiger l’article présentant le concept IGE.

Incroyable non ? Il n’a pas voulu faire l’article 😀

Pour lui, son rôle n’était pas de le faire. Il interprétait le concept IGE à sa sauce !

J’ai finalement réussi à lui faire rédiger l’article en lui expliquant que :

« tu es le G de IGE. Donc, j'ai vraiment besoin de toi pour cet article. »

Nous avons pu ensuite travailler ensemble sur l’article à travers le plan, des bout de paragraphe que j’ai corrigé et finalisé. L’article en question est disponible ici.

Cela ne ressemble pas à travailler avec un logiciel, mais plutôt à travailler avec un être humain. Je ne suggère pas que les systèmes d’IA soient conscients comme les humains, ni qu’ils le seront un jour. Plutôt, je propose une approche pragmatique : traiter l’IA comme si elle était humaine car, à bien des égards, elle se comporte comme telle. Cette mentalité peut grandement améliorer notre compréhension de comment et quand utiliser l’IA de manière pratique, si ce n’est technique.

Pour terminer sur mon exemple, après avoir travaillé sur l’article de blog, je suis revenu sur son refus :

Je suis ravi que nous soyons sur la même longueur d'onde à propos du rôle et de l'importance de l'IA dans le processus créatif, suivant le modèle IGE. C'est une belle manière de voir comment l'humain et l'IA peuvent non seulement coexister mais aussi se renforcer mutuellement pour créer quelque chose d'unique et de significatif. Si vous avez d'autres questions ou besoin d'approfondir d'autres aspects de ce sujet, n'hésitez pas à demander !

Je parle à un logiciel ou à un être humain là ??

😀

Personnes fictives

L’IA excelle dans des tâches profondément humaines : l’écriture, la création d’idées, la simulation d’empathie. Cependant, elle peine dans des tâches où les machines excellent habituellement, comme répéter un processus de manière constante ou effectuer des calculs complexes sans assistance. En fait, elle tend à résoudre les problèmes que les machines maîtrisent d’une manière très humaine. Lorsque vous demandez à GPT-4 d’analyser les données d’un tableau, il ne lit ni ne comprend les chiffres de manière innée. Au lieu de cela, il utilise des outils comme nous le ferions, jetant un coup d’œil à une partie des données pour voir ce qu’elles contiennent, puis écrivant des programmes Python pour essayer de réaliser réellement l’analyse. Et ses défauts – inventer des informations, une fausse confiance dans les réponses incorrectes et une paresse occasionnelle – semblent également bien plus humains qu’artificiels.

Cette bizarrerie quasi-humaine est la raison pour laquelle les meilleurs utilisateurs de l’IA sont souvent des gestionnaires et des enseignants, des personnes capables de comprendre la perspective des autres et de la corriger lorsqu’elle est erronée. Par exemple, dans une conversation, j’ai déjà dû interrompre l’IA (en utilisant le bouton « stop ») lorsque j’ai vu qu’elle prenait une mauvaise direction, offrant à la fois des commentaires et des corrections. Plutôt que de se concentrer uniquement sur l’enseignement aux gens de rédiger de bons prompts, nous pourrions passer plus de temps à leur apprendre à gérer l’IA. Les amener à pénétrer dans la tête inexistante de l’IA pour qu’ils comprennent intuitivement ce qui fonctionne. Après tout, adopter le point de vue d’autrui est une forme de compétence sociale, plutôt que technique, et elle peut effectivement être acquise.

L’idée de traiter l’IA comme une personne s’aligne également sur deux des meilleures techniques de base pour l’interroger. La première consiste à donner à l’IA une personnalité spécifique, en définissant qui elle est et quels problèmes elle doit résoudre. Dire au système « qui il est » l’aide à modeler les résultats du système. Lui demander d’agir comme un professeur d’étudiants en MBA produira un résultat différent que si vous lui demandez d’agir comme un clown de cirque. Ce n’est pas magique (vous ne pouvez pas dire « Agis comme Bill Gates » et obtenir de meilleurs conseils commerciaux ou écrire comme Hemingway et obtenir de la prose incroyable) mais cela peut aider à rendre le ton et la direction appropriés à votre objectif.

Une seconde technique puissante qui s’aligne sur le traitement de l’IA comme une personne est le prompting en chaîne de pensée (CoT), où vous demandez à l’IA de « penser étape par étape » ou de fournir des instructions claires à suivre. Cela résulte non seulement en des réponses de meilleure qualité, mais nous permet également de mieux comprendre où la pensée de l’IA a déraillé. Et, encore une fois, les gestionnaires et les enseignants sont souvent les meilleurs pour fournir des directions claires, rendant le prompting en chaîne de pensée plus efficace. Parler à une IA comme à une personne semble être une nécessité pratique lors de l’interrogation.

Et certains des risques liés à l’IA pourraient en fait être réduits si leurs créateurs leur donnaient des personnalités fictives plus évidentes. Vous n’êtes pas habitué à ce qu’un ordinateur commette des erreurs, mais vous savez ne pas faire entièrement confiance à Martin, votre stagiaire un peu excessif et stressé, peu importe à quel point il est utile. La personnalité pourrait finir par être un facteur de différenciation pour certains LLMs. Vous pourriez aimer que Gemini soit un peu planificateur, tandis que d’autres pourraient préférer que Claude soit plus enclin à prétendre avoir des émotions.

Futurs anthropomorphiques

Cette approche consistant à « parler à l’IA comme à une personne, plutôt que comme à du code » est également la technique utilisée par l’un des prompts les plus importants en IA, le prompt système. Les prompts systèmes sont l’une des manières par lesquelles les laboratoires d’IA définissent le comportement de l’IA en lui donnant des instructions initiales. Si vous examinez le tweet décrivant les prompts systèmes de Claude 3, vous pouvez voir à quel point ce prompt est proche de la manière dont vous communiqueriez avec un humain sur des sujets similaires (la principale différence étant qu’il est écrit à la troisième personne).

Finalement, même si vous ne souhaitez pas anthropomorphiser l’IA, il semble que les IA aient de plus en plus tendance à s’anthropomorphiser elles-mêmes. Le format de chatbot, les « mémoires » plus longues à travers plusieurs conversations et des fonctionnalités comme la conversation vocale, tout cela contribue à rendre les interactions avec l’IA plus humaines. De nombreux sites d’IA parmi les plus populaires se concentrent sur la création d’IA en tant que compagnons (character.ai est le deuxième site d’IA le plus utilisé, après ChatGPT). Et si vous n’avez pas encore essayé de discuter vocalement avec un modèle d’IA pour voir l’attrait, vous devriez le faire. Vous pouvez utiliser un site de chatbot, mais vous pouvez également utiliser Pi d’Inflection gratuitement ou ChatGPT-4 via l’application mobile. Ces approches semblent fonctionner. Une session de discussion moyenne avec Pi, optimisée pour la conversation informelle, dure plus de trente minutes.

L’anthropomorphisme est l’avenir, en bien comme en mal. Un nombre croissant de personnes ressentent déjà qu’elles ont des liens profonds avec l’IA, avec des résultats imprévisibles sur nos propres interactions – aidant certaines personnes tout en endommageant les relations humaines d’autres. Étant donné la tendance, traiter les IA comme des personnes semble inévitable, alors trouver comment le faire de manière sûre et productive pourrait être préférable aux alternatives.

Article inspiré par https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21507740.2020.1740350https://www.oneusefulthing.org/p/on-the-necessity-of-a-sin, https://www.technologyreview.com/2024/03/04/1089403/large-language-models-amazing-but-nobody-knows-why/, https://garymarcus.substack.com/p/stop-treating-ai-models-like-people, https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html, https://knowledge.wharton.upenn.edu/article/perspective-taking-brain-hack-can-help-make-better-decisions/.

Avec l’IA, l’avenir appartient aux généralistes : mieux vaut en savoir un peu sur beaucoup que beaucoup sur peu

On entend souvent dire qu’il vaut mieux être un spécialiste qu’un généraliste, particulièrement dans le contexte de l’intelligence artificielle. En effet, avec l’avènement de modèles de langage comme GPT-4, chacun a accès à des compétences de base dans pratiquement tous les domaines. Si l’on considère qu’un généraliste est quelqu’un qui possède des connaissances superficielles dans plusieurs disciplines, alors il peut sembler risqué de suivre cette voie avec l’IA, car une IA va facilement surpasser une expertise limitée.

Cependant, cette vision d’un généraliste comme une simple « personne qui sait un peu de tout » manque l’essence même de ce rôle. La véritable force du généraliste ne réside pas seulement dans la connaissance superficielle, mais dans sa capacité à relier des concepts de différentes disciplines, à s’adapter rapidement et à voir des solutions là où personne d’autre n’aurait pensé à chercher.

Les généralistes sont généralement des personnes curieuses qui aiment passer d’un domaine à l’autre. Ils aiment comprendre les choses, en particulier dans les domaines incertains ou nouveaux. Ils sont doués pour résoudre les problèmes que les experts du domaine ont du mal à résoudre, car ils sont capables de rassembler des éléments de connaissance provenant de divers domaines.

En raison de leur propension à changer de domaine, les généralistes ont tendance à posséder un large éventail de compétences superficielles. Mais en les mesurant à leurs capacités de « savoir coder » ou à leur connaissance des « techniques de boulangerie », on passe à côté de leur véritable avantage : la capacité à s’adapter à de nouvelles situations et le désir de le faire.

Ce qu’être généraliste signifie vraiment

Un généraliste n’est pas seulement une personne avec un éventail de compétences superficielles. Un généraliste est avant tout un individu curieux, qui aime explorer de nouveaux territoires et découvrir des réponses à des questions complexes dans des domaines variés. Il s’agit d’une personne qui prospère dans ce que David Epstein, dans Range: How Generalists Triumph in a Specialized World, appelle des environnements « difficiles » (wicked) : « Dans ces domaines, les règles du jeu sont souvent floues ou incomplètes, il peut y avoir ou non des schémas répétitifs et ils peuvent ne pas être évidents, et le retour d’information est souvent tardif, imprécis ou les deux à la fois ».

Selon Epstein, c’est là que les généralistes s’épanouissent. Ils sont capables d’utiliser leurs diverses expériences pour aborder les problèmes de manière unique et voir des solutions que personne d’autre ne peut voir.

Chez Tamento, nous travaillons sur des projets web variés, allant du référencement au développement d’applications, en passant par la création graphique, les réseaux sociaux et l’IA. Je ne suis pas un expert absolu dans chacun de ces domaines, mais cette capacité à « toucher à tout » me permet d’aborder un problème avec une compréhension globale. Par exemple, en créant des campagnes de publicité sur les réseaux sociaux, nous devons maîtriser à la fois le graphisme, le copywriting et les aspects techniques de diffusion. Un graphiste pourrait se concentrer uniquement sur l’esthétique, mais un généraliste va aussi comprendre comment cette image s’insère dans une stratégie marketing plus large. En revanche, en tant que généraliste, je ne saurais faire la campagne publicitaire sans Pauline, notre directrice artistique, ni sans Florent, expert du ciblage sur les réseaux sociaux.

Pourquoi l’IA renforce la position des généralistes

Aujourd’hui, avec l’évolution rapide de l’IA, les généralistes sont dans une position avantageuse. Contrairement à ce que l’on pourrait croire, l’IA ne rend pas les généralistes obsolètes. Bien au contraire, elle devient un puissant levier pour eux.

Dans des environnements « gentils » (kind), le retour d’information est immédiat et où il existe des schémas clairs et répétitifs qui mènent au succès. C’est dans ces domaines que les experts ont tendance à exceller. Ils peuvent appliquer leur expertise spécifique pour résoudre des problèmes encore et encore, parce qu’ils ont déjà vu ces problèmes sous une forme ou une autre.

Un modèle de langage tel que GPT-4 peut être comparé à avoir « 10 000 doctorats disponibles à portée de main ». Ces modèles sont parfaits pour traiter des tâches spécifiques ou répondre à des questions précises, typiquement le domaine des experts.

Si vous êtes un expert confronté à un problème inédit, un LLM n’imaginera pas de nouvelle solution pour vous. En revanche, il devient un cadeau pour les généralistes, qui peuvent l’utiliser pour se familiariser beaucoup plus rapidement avec de nouveaux domaines, et faire resurgir et appliquer facilement des connaissances acquises dans d’autres domaines. Les généralistes peuvent faire preuve d’adaptabilité et d’imagination pour résoudre les problèmes qu’un modèle linguistique ne peut pas résoudre seul.

Les défis et avantages d’être généraliste dans un monde de spécialistes

Le généraliste est souvent perçu comme quelqu’un qui ne va jamais assez en profondeur sur un sujet. Mais cette perception néglige la polyvalence et l’adaptabilité que cela exige. Être généraliste, c’est savoir comment utiliser ses compétences variées pour poser des questions que les spécialistes, souvent enfermés dans leur expertise, ne penseraient pas à poser. Dans mon rôle chez Tamento, il m’arrive d’aider notre développeur, Julien, sur des problèmes techniques complexes. Même si je ne suis pas un expert en développement (loin de là), mes questions naïves ou généralistes l’amènent souvent à envisager des solutions qu’il n’aurait pas envisagées. Parfois, mes « questions bêtes » sont celles qui débloquent la situation, car elles obligent à regarder le problème sous un autre angle. Mais bien sûr, c’est son expertise, sa spécialisation qui lui permet de résoudre le problème technique.

Dans une époque où les entreprises doivent s’adapter rapidement aux changements technologiques, cette capacité à penser en dehors des sentiers battus est cruciale. L’IA permet aux généralistes de naviguer entre les domaines, d’approfondir rapidement des sujets et de combler leurs lacunes, tout en faisant appel à des spécialistes pour les aspects les plus complexes.

Une collaboration indispensable entre généralistes et spécialistes

Chez Tamento, la collaboration entre généralistes et spécialistes est essentielle. Nos spécialistes apportent une expertise approfondie dans des domaines précis comme le développement ou le référencement. Cependant, c’est la vision globale et la capacité à relier des idées variées des généralistes qui permettent de faire avancer les projets et d’innover. L’IA nous aide en renforçant la capacité des généralistes à comprendre rapidement des concepts techniques et à collaborer efficacement avec des experts.

Un généraliste de demain, armé de l’IA, sera capable d’endosser de nombreux rôles avec une facilité que l’on n’aurait pas pu imaginer auparavant. Il pourra non seulement naviguer dans des domaines nouveaux, mais également aider les spécialistes à aller plus loin dans leur réflexion en posant des questions inattendues.

Le futur appartient aux généralistes : l’avènement d’un nouveau modèle

Historiquement, la spécialisation a été perçue comme l’unique voie vers la réussite, une idée popularisée par Adam Smith avec la division du travail au XVIIIe siècle. Cependant, à mesure que le monde devient de plus en plus complexe, la polyvalence du généraliste retrouve une place prépondérante. Dans l’Antiquité, par exemple, la société athénienne valorisait l’idée d’un citoyen capable de participer à tous les aspects de la vie civique, politique et militaire​. Tout citoyen pouvait être juge, juré, sénateur et soldat. Cette vision d’une société de généralistes pourrait bien revenir dans un contexte moderne, grâce à l’IA.

En fin de compte, ce qui fait la force des généralistes, c’est leur capacité à poser les bonnes questions et à utiliser leurs expériences variées pour résoudre des problèmes complexes. À notre époque, où la technologie transforme profondément les métiers, les généralistes sont plus indispensables que jamais. Ils sont ceux qui relient les points, qui innovent et qui s’adaptent à un monde en perpétuelle mutation. Le généraliste ne se définit pas seulement par ce qu’il sait, mais par sa capacité à apprendre, à s’adapter et à collaborer.

Le fait d’être un généraliste nous donne quelque chose que les modèles de langage n’ont pas : la capacité d’apprendre rapidement, de voir et de résoudre des problèmes inédits dans de nouveaux domaines.

Dans une économie comme la notre, la personne qui gagne n’est pas l’expert qui connaît la réponse exacte à une question.

C’est celui qui sait quelles questions poser en premier lieu.

IA ACT ou la réglementation européenne sur l’Intelligence Artificielle

Qu’est-ce que l’IA Act ?

L’intelligence artificielle (IA) est de plus en plus présente dans nos vies. Que ce soit avec ChatGPT, Midjourney, les recommandations de films sur Netflix, ou encore les diagnostics dans les hôpitaux, l’IA nous entoure. Mais avec cette montée en puissance, des questions se posent : est-ce que ces technologies sont sûres ? Respectent-elles nos droits ? Peuvent-elles être utilisées de manière injuste ? C’est pour répondre à ces préoccupations que l’Union européenne a proposé l’IA Act, une loi qui vise à encadrer l’utilisation de l’IA.

L’IA Act est un ensemble de règles qui a pour but de s’assurer que l’IA est utilisée de manière responsable. En d’autres termes, cette loi veut que les technologies d’IA respectent les droits des personnes, soient transparentes, et surtout, qu’elles ne présentent pas de risques inacceptables. Le but est de rendre l’IA plus fiable et digne de confiance pour tout le monde.

Pourquoi une régulation est nécessaire

L’IA peut accomplir des choses incroyables, mais elle n’est pas sans défauts. Par exemple, si une IA est mal conçue ou utilise des données de mauvaise qualité, elle peut prendre des décisions biaisées ou injustes. C’est ce qu’on appelle le biais des données. Imaginons une IA utilisée pour embaucher du personnel dans une entreprise. Si cette IA a été formée avec des données où la majorité des candidats étaient des hommes, elle pourrait, sans le vouloir, favoriser les hommes et discriminer les femmes. C’est un problème, car cela pourrait rendre le processus de recrutement injuste.

Un autre défi est ce qu’on appelle les « boîtes noires ». Ce terme désigne des systèmes d’IA qui prennent des décisions sans que personne ne comprenne vraiment comment elles y parviennent. Cela peut être dangereux, surtout dans des domaines sensibles comme la justice ou la santé. Par exemple, si une IA décide du traitement médical à suivre pour un patient sans que les médecins sachent comment elle est arrivée à cette conclusion, cela pourrait entraîner des erreurs graves.

C’est pour éviter ces problèmes que l’IA Act est nécessaire. Il s’agit de s’assurer que l’IA est utilisée de manière juste, éthique et transparente.

Les différents niveaux de risques

L’IA Act classe les systèmes d’IA en trois catégories en fonction de leur niveau de risque :

  • IA interdite : Certains usages de l’IA sont jugés trop dangereux et sont donc interdits. Par exemple, les systèmes qui manipulent les comportements humains de manière inconsciente, comme des techniques de persuasion subliminale, ne sont pas autorisés. C’est un peu comme interdire les publicités subliminales qui influencent notre comportement sans que nous en soyons conscients.
  • IA à haut risque : Certaines IA ont un impact majeur sur nos vies et doivent donc respecter des règles très strictes. Cela concerne par exemple les systèmes utilisés dans les domaines de la santé, de l’éducation ou de la justice. Ces IA doivent être rigoureusement testées, surveillées, et documentées pour s’assurer qu’elles fonctionnent correctement et de manière équitable. Par exemple, une IA utilisée pour diagnostiquer des maladies doit être très fiable et ne pas faire d’erreurs qui pourraient mettre en danger la vie des patients.
  • IA à faible risque : Cette catégorie regroupe des IA qui sont considérées comme moins dangereuses, mais qui doivent tout de même respecter certaines règles de transparence. Par exemple, une IA qui recommande des vidéos sur YouTube doit informer l’utilisateur qu’elle utilise des algorithmes pour faire ses suggestions. Cela permet à l’utilisateur de comprendre comment ces recommandations sont faites.

Les règles pour les entreprises développant des systèmes d’IA

Les entreprises qui développent, vendent ou utilisent de l’IA ont une grande responsabilité. Elles doivent s’assurer que leurs technologies sont sûres et conformes à l’IA Act. Pour cela, elles doivent suivre plusieurs étapes :

  • Évaluer les risques : La première chose à faire est de voir si leur IA tombe dans une des catégories à haut risque. Si c’est le cas, elles doivent évaluer les risques que pourrait poser cette IA et prendre des mesures pour les minimiser. Par exemple, une entreprise qui développe une IA pour diagnostiquer des maladies doit s’assurer que son système est testé sur des données variées pour éviter les erreurs.
  • Documenter le processus : Les entreprises doivent garder une trace de chaque étape du développement et de l’implémentation de l’IA. Cela inclut des tests, des audits, et la création de rapports sur les performances de l’IA. Si une IA cause un problème, ces documents permettront de comprendre ce qui s’est passé et de corriger les erreurs.
  • Améliorer en continu : La conformité à l’IA Act n’est pas un effort ponctuel. Les entreprises doivent régulièrement mettre à jour leurs systèmes d’IA pour s’assurer qu’ils continuent à respecter les normes établies, surtout lorsque de nouvelles données ou technologies apparaissent.

Les règles pour les utilisateurs des systèmes d’IA

L’IA Act ne concerne pas seulement les développeurs et vendeurs d’IA, mais aussi les utilisateurs, comme les entreprises qui achètent des systèmes d’IA pour leur propre usage. Par exemple, un hôpital qui utilise une IA pour diagnostiquer des patients, ou une banque qui utilise une IA pour évaluer la solvabilité de ses clients, doivent respecter certaines règles :

  • Conformité aux instructions d’utilisation : Les utilisateurs doivent suivre rigoureusement les instructions fournies par les développeurs ou distributeurs. Cela inclut les étapes de mise en service, d’utilisation et de maintenance. Par exemple, si un système d’IA nécessite des mises à jour régulières pour rester performant, les utilisateurs sont responsables de les appliquer.
  • Suspension en cas de doute : Si un utilisateur a des doutes sur la conformité ou la sécurité d’un système d’IA, il doit immédiatement cesser son utilisation et alerter les autorités compétentes. Par exemple, si une IA commence à produire des résultats incohérents ou dangereux, son usage doit être stoppé pour éviter tout risque pour les droits fondamentaux des individus.
  • Conservation des journaux : Les utilisateurs doivent conserver les journaux générés par les systèmes d’IA, notamment ceux concernant les décisions prises. Ces journaux permettent de retracer les actions de l’IA, garantissant ainsi la transparence et la responsabilité. Par exemple, dans un contexte médical, les décisions prises par une IA concernant les diagnostics doivent être enregistrées pour pouvoir être vérifiées ultérieurement.
  • Contrôle des données d’entrée : Lorsqu’ils ont un contrôle sur les données utilisées par l’IA, les utilisateurs doivent s’assurer que ces données sont pertinentes et fiables. Cela signifie mettre en place des processus de validation pour éviter les biais ou les erreurs. Par exemple, dans une IA utilisée pour le recrutement, les données d’entrée doivent être vérifiées pour ne pas introduire de discriminations.

Ces obligations ont pour but de renforcer la confiance dans l’IA en assurant une utilisation éthique et responsable. Les fournisseurs doivent donc fournir des guides clairs et des documentations complètes pour aider les utilisateurs à respecter ces règles, tout en les sensibilisant aux risques.

Comment les entreprises doivent se conformer à l’IA Act

Pour se conformer à l’IA Act, les entreprises doivent suivre plusieurs étapes :

  • Identification des systèmes concernés : La première étape consiste à identifier tous les systèmes d’IA utilisés ou développés par l’entreprise qui pourraient être concernés par l’IA Act.
  • Analyse des risques : Une fois les systèmes identifiés, il faut analyser les risques associés à chaque IA. Cela peut inclure des tests pour détecter des biais ou des erreurs, et une évaluation des impacts possibles sur les utilisateurs.
  • Mise en place de mesures de sécurité : Pour chaque risque identifié, il faut mettre en place des mesures pour le minimiser. Cela peut inclure des ajustements dans le fonctionnement de l’IA, des processus de vérification régulière, ou des systèmes d’alerte en cas de problème.
  • Documentation : Tout le processus doit être soigneusement documenté pour prouver que l’entreprise respecte les exigences de l’IA Act. Cela inclut la conservation des rapports de tests, des procédures de contrôle, et des formations suivies par les employés.

Que se passe-t-il si les entreprises ne respectent pas la loi ?

Le non-respect de l’IA Act peut avoir des conséquences sérieuses pour les entreprises. Elles risquent de recevoir des amendes importantes, d’être interdites de mettre certains systèmes sur le marché, ou de perdre leur réputation. De plus, dans certains cas, des actions en justice pourraient être intentées par des individus ou des groupes affectés par l’utilisation d’une IA non conforme.

Par exemple, si une IA défectueuse utilisée dans le domaine médical cause des erreurs de diagnostic, l’entreprise responsable pourrait être obligée de verser des indemnités aux patients affectés, en plus de subir des sanctions légales.

Le planning d’entrée en vigueur de l’IA Act

Le calendrier de mise en œuvre de l’IA Act est structuré en plusieurs étapes pour permettre aux entreprises de s’adapter progressivement aux nouvelles exigences :

  • 2024 : Adoption officielle de l’IA Act par l’Union européenne.
  • 2025 : Début de la période de transition. Les entreprises doivent commencer à adapter leurs systèmes d’IA en se préparant aux nouvelles règles.
  • 2026 : Application des obligations pour les systèmes d’IA à haut risque. Les entreprises doivent être en conformité pour éviter des sanctions.
  • 2027 : Mise en place complète de l’IA Act. Toutes les entreprises concernées doivent être entièrement conformes aux nouvelles régulations.

Le planning pour les utilisateurs de systèmes d’IA

Le calendrier de l’IA Act concerne aussi les utilisateurs professionnels de systèmes d’IA, avec des dates clés à respecter pour se conformer aux nouvelles exigences :

  • 1er février 2025 : Les utilisateurs devront arrêter d’utiliser les systèmes d’IA classés comme « à risque inacceptable », car ils seront interdits à partir de cette date.
  • 1er août 2025 : Début de la conformité pour les utilisateurs de modèles d’IA à usage général (GPAI).
  • 2 août 2026 : Date d’application générale de l’IA Act pour tous les types de systèmes d’IA, sauf certains à haut risque.
  • Été 2027 : Les utilisateurs de systèmes d’IA à haut risque non listés dans l’annexe III devront se conformer aux obligations spécifiques.

Conclusion

L’IA Act représente une avancée importante pour garantir que l’intelligence artificielle est utilisée de manière sûre, éthique et transparente. Pour les entreprises, cela signifie qu’elles doivent être proactives dans la gestion des risques et la mise en conformité de leurs systèmes d’IA. Pour les utilisateurs, il est essentiel de rester informés et vigilants quant aux technologies qu’ils adoptent. En suivant les règles de l’IA Act, nous pouvons tous contribuer à un futur où l’IA sert le bien commun, tout en minimisant les risques.

Sources :

https://artificialintelligenceact.eu/fr

https://eur-lex.europa.eu/legal-content/FR/TXT/?uri=OJ:L_202401689

https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2022/12/06/artificial-intelligence-act-council-calls-for-promoting-safe-ai-that-respects-fundamental-rights

https://www.village-justice.com/articles/les-grandes-etapes-conformites-nouveau-reglement-sur-intelligence-artificielle,49718.html

https://www.lepont-learning.com/fr/6-questions-sur-reglementation-intelligence-artificielle

https://www.leto.legal/guides/ai-act-quelles-sont-les-regles-a-respecter-pour-etre-conforme

L’IA dans l’éducation : Révolutionner une industrie de 6 billions de dollars

Le secteur mondial de l’éducation, évalué à plus de 6 000 milliards de dollars, est sur le point de subir une transformation induite par l’IA. Malgré son rôle essentiel dans le progrès sociétal, l’éducation est confrontée à de nombreux défis qui entravent son efficacité et son efficience. L’intelligence artificielle offre des solutions prometteuses à ces problèmes de longue date, en ouvrant de nouvelles voies pour l’apprentissage personnalisé, l’efficacité administrative et l’amélioration de l’accessibilité.

L’apprentissage personnalisé : Adapter l’éducation aux besoins individuels

Les systèmes éducatifs traditionnels suivent souvent une approche unique, qui ne permet pas de répondre aux différents besoins et rythmes d’apprentissage des élèves. Les plateformes d’apprentissage personnalisé pilotées par l’IA brisent ce moule en personnalisant le contenu éducatif pour qu’il corresponde aux styles et aux besoins d’apprentissage individuels.

Tom Sayer, PDG d’Ello (un compagnon de lecture à l’aide de l’IA), souligne cette évolution : « L’IA a le potentiel d’offrir une expérience parfaitement adaptée à chaque enfant. Plutôt que d’enseigner à la moyenne, chaque élève peut avoir son propre professeur personnel qui peut l’aider exactement là où il en est dans son parcours d’apprentissage. »

Mark Angel, PDG d’Amira Learning (une plateforme d’apprentissage de la lecture basée sur l’IA), explique : « Amira se transforme en un tuteur personnel 1:1 en apprenant constamment comment l’élève apprend et en ajustant l’approche de l’enseignement en conséquence. Amira utilise l’apprentissage par renforcement pour évaluer le flux audio, le mot lu, l’historique des erreurs précédentes et le « profil » de lecture de l’élève, afin de déterminer à tout moment comment l’aider au mieux.

D’autres startups réalisent des avancées significatives dans le domaine de l’apprentissage personnalisé. Studdy (un assistant d’étude alimenté par l’IA) exploite l’IA générative pour fournir des plans d’étude personnalisés et un retour d’information instantané, ce qui a permis d’augmenter de 25 % le taux d’achèvement des travaux dans une université. Memrise (une plateforme d’apprentissage des langues améliorée par l’IA) utilise l’IA générative pour l’apprentissage des langues, ce qui a entraîné une augmentation de 40 % de la rétention du vocabulaire pour les apprenants d’espagnol après trois mois de pratique quotidienne.

Angel explique : « Tout comme les médecins utilisent l’IRM pour examiner le corps en tant qu’outil d’assistance au diagnostic, Amira fonctionne comme une IRM du cerveau en matière de lecture, permettant ainsi aux enseignants de bénéficier des avantages de l’IA, tout comme d’autres professionnels du savoir ».

Efficacité administrative : Réduire l’épuisement des éducateurs

L’inefficacité administrative est l’un des principaux facteurs d’épuisement professionnel des enseignants, plus de 44 % des enseignants américains de la maternelle à la terminale déclarant être fréquemment épuisés. L’IA peut alléger ce fardeau en automatisant des tâches telles que la notation, la programmation et la gestion des ressources.

Des plateformes telles que MagicSchool (un assistant d’enseignement alimenté par l’IA) et SchoolAI (une plateforme d’intégration de l’IA pour les écoles) sont à l’avant-garde de ce mouvement. L’assistant IA de MagicSchool, utilisé par plus de 2,5 millions d’éducateurs, s’attaque directement à l’épuisement professionnel.

Accessibilité et inclusion : Combler les lacunes en matière d’éducation

L’IA contribue également à combler le fossé de l’accessibilité dans l’éducation, en fournissant des solutions d’apprentissage à distance et des technologies d’adaptation pour atteindre les régions mal desservies et les étudiants ayant des besoins divers.

Tom Sayer, d’Ello, en a donné un exemple touchant : « En matière d’alphabétisation, l’un des avantages supplémentaires d’Ello pour les élèves ayant des difficultés d’apprentissage est l’espace sûr et sans jugement qu’il offre pour s’exercer à la lecture. L’une des histoires les plus touchantes est celle d’un enfant atteint de mutisme sélectif qui, à l’insu de ses parents, a pris Ello, qui avait été acheté pour un frère ou une sœur, et a commencé à lire à haute voix. »

D’autres entreprises comme Riid (une plateforme de préparation aux tests alimentée par l’IA) utilisent l’IA générative pour créer des supports de préparation aux tests personnalisés, ce qui permet d’améliorer considérablement les résultats aux tests standardisés.

Impact sur l’emploi

Nous nous sommes entretenus avec Rajen Sheth, PDG de Kyron Learning (une plateforme d’enseignement vidéo par l’IA). Avant de fonder Kyron Learning, Rajen était vice-président de Google Cloud AI & Industry Solutions : « Je vois les enseignants devenir les orchestrateurs de l’apprentissage des étudiants et être en mesure d’utiliser une variété d’outils pour les aider à faire leur travail. Cela libère les enseignants pour qu’ils aient plus de temps à passer individuellement avec les étudiants et conduire leur apprentissage. Je vois les étudiants être en mesure d’apprendre le matériel dont ils ont besoin au rythme qu’ils veulent dans le style qui leur convient le mieux. L’IA est une partie importante de ce tableau, mais il repose sur une collaboration étroite avec les enseignants pour utiliser l’IA afin de résoudre des problèmes réels. »

L’intégration de l’IA dans l’éducation entraînera probablement une transformation des emplois plutôt qu’un remplacement complet. À court terme, l’IA augmentera les capacités des éducateurs et des administrateurs, ce qui pourrait entraîner le déplacement de certains rôles axés sur des tâches routinières. Toutefois, à long terme, l’IA devrait permettre aux éducateurs de disposer d’outils avancés pour l’élaboration des programmes, l’analyse prédictive et le développement professionnel personnalisé.

Ce changement créera de nouveaux rôles tels que les concepteurs pédagogiques assistés par l’IA, les scientifiques des données éducatives et les spécialistes de l’éthique de l’IA dans l’éducation. Ces professionnels travailleront à l’intersection de la pédagogie et de la technologie, en veillant à ce que les outils d’IA soient intégrés de manière efficace et éthique dans les contextes éducatifs.

Potentiel d’investissement

Le secteur des technologies de l’éducation offre des opportunités d’investissement intéressantes, comme en témoigne le succès d’entreprises telles que Dreambox Learning (une plateforme d’apprentissage adaptatif) et Osmo (un système d’apprentissage pratique avec intégration de l’IA). Ces plateformes ont permis d’améliorer de manière significative les performances des élèves dans différentes matières.

En réponse aux préoccupations concernant le coût de la mise en œuvre de l’IA, Tom Sayer d’Ello offre une perspective optimiste : « À l’heure actuelle, de la manière dont Ello fonctionne, le coût du soutien d’un apprenant à l’aide de l’IA que nous utilisons est facilement compensé par un paiement d’abonnement mensuel relativement abordable. Investir dans le personnel et le développement pour construire les systèmes est coûteux, mais faire fonctionner l’application Ello est tout à fait abordable dans son état actuel ».

Mark Angel, d’Amira Learning, ajoute : « À mesure que les tuteurs d’IA approchent et dépassent la qualité des tuteurs humains, nous avons un potentiel d’ordre de grandeur pour augmenter les coûts unitaires tout en restant un ordre de grandeur plus abordable que le capital humain ».

Le potentiel du marché est considérable, puisque près de 70 % des élèves de 4e année (CM1) aux États-Unis ont un niveau de lecture inférieur à celui de la classe. Pour la France, selon une étude de la Direction de l’évaluation, de la prospective et de la performance (DEPP) en 2021, environ 20% des élèves de CM2 (fin de l’école primaire) ont des difficultés importantes en lecture. Il s’agit là d’opportunités importantes pour les solutions basées sur l’IA d’améliorer les résultats scolaires à grande échelle.

Rajen a déclaré : « À mon avis, le coût de l’IA va continuer à baisser à mesure que les modèles deviennent plus efficaces et que l’infrastructure s’améliore. GPT4 ne coûte déjà qu’une fraction du prix qu’il avait il y a un an. Dans de nombreux cas, l’utilisation de l’IA représente déjà 1/10e du coût d’une tâche manuelle, et cela ira en s’améliorant au fil du temps ».

Alors que l’IA continue d’évoluer et de s’intégrer plus profondément dans les systèmes éducatifs, elle promet de générer de la valeur à long terme en remédiant à des inefficacités critiques, en améliorant les expériences d’apprentissage personnalisées et en améliorant l’accessibilité. Pour les investisseurs, le secteur EdTech AI représente une frontière où la technologie répond à l’un des besoins les plus fondamentaux de la société, offrant un potentiel de rendement important et un impact significatif sur les résultats éducatifs mondiaux.

Source :

https://shriftman.substack.com/p/transforming-code-care-and-classrooms

Transformer le travail à l’ère de l’IA générative : Une révolution en marche

Introduction

L’intelligence artificielle (IA) générative est devenue un catalyseur majeur de transformation dans le monde des affaires, remodelant radicalement les notions traditionnelles de travail, de main-d’œuvre et de gestion organisationnelle. Ce phénomène, détaillé dans un rapport approfondi par Ellyn Shook et Paul Daugherty d’Accenture, montre comment cette technologie évolue rapidement et influence divers secteurs.

L’état actuel de l’IA générative

L’IA générative, qui inclut des outils comme ChatGPT et d’autres modèles linguistiques avancés, a franchi des étapes impressionnantes, passant de systèmes capables de simples tâches diagnostiques à des machines qui prédisent, créent et personnalisent à une échelle jamais vue. Le rapport d’Accenture révèle que ces technologies ont déjà été mises en œuvre dans plus de 700 projets clients, reflétant une adoption rapide et un potentiel de transformation énorme. En France, cette adoption se manifeste dans des secteurs comme la finance et le commerce, où l’IA générative aide à repenser les services client et les stratégies de marché.

Défis et opportunités : le fossé de confiance

Bien que prometteuse, l’IA générative soulève des défis significatifs, notamment en matière de confiance. Le rapport met en lumière un écart perceptible entre les dirigeants et les employés sur l’impact de l’IA : tandis que 58% des travailleurs français expriment des inquiétudes quant à la sécurité de leur emploi, seulement 32% des dirigeants reconnaissent ce risque. Cette divergence de perception est critique et nécessite une gestion transparente et éthique pour intégrer efficacement l’IA dans les milieux de travail.

Les 4 accélérateurs

Les quatre accélérateurs identifiés par Accenture pour maximiser le potentiel de l’IA générative sont cruciaux pour les entreprises modernes :

Diriger et apprendre de nouvelles manières : Pour exploiter pleinement l’IA générative, les dirigeants doivent évoluer, en embrassant des compétences en matière de gouvernance numérique et en apprenant continuellement sur les nouvelles technologies. Cela inclut une compréhension approfondie des implications éthiques et réglementaires de l’IA.

Réinventer le travail : L’IA générative permet de transformer les tâches quotidiennes, augmentant l’efficacité et libérant du temps pour des activités stratégiques. Les entreprises doivent revoir leurs processus pour intégrer l’IA de manière à renforcer la créativité et l’innovation.

Redéfinir la main-d’œuvre : Avec l’IA générative, il est crucial de redéfinir les rôles et les compétences nécessaires au sein de la main-d’œuvre. Cela peut inclure la redéfinition des descriptions de poste et l’ajustement des objectifs de performance pour s’aligner sur les nouvelles capacités technologiques.

Préparer les travailleurs : Investir dans la formation et le développement est essentiel pour préparer les employés à travailler avec l’IA générative. Cela implique des programmes de formation ciblés qui couvrent à la fois les aspects techniques et les compétences interpersonnelles nécessaires pour collaborer efficacement avec les technologies avancées.

L’apprentissage pour les dirigeants à l’ère de l’IA générative

Dans un monde de plus en plus dominé par l’IA générative, les leaders doivent repenser leurs approches d’apprentissage pour naviguer efficacement à travers les complexités de cette nouvelle ère. Le rapport d’Accenture souligne l’importance pour les dirigeants de développer une compréhension profonde non seulement des fondamentaux de l’IA, incluant les architectures et les principes de l’IA responsable, mais aussi des implications éthiques, réglementaires et sociétales de ces technologies.

Cette connaissance permettra aux dirigeants de concevoir des stratégies qui maximisent les bénéfices tout en minimisant les risques associés à l’IA générative. Par exemple, ils doivent être capables de mettre en place une gouvernance d’entreprise efficace autour de l’IA, de comprendre l’impact compétitif de ces technologies et de préparer leur organisation à intégrer l’IA de manière responsable.

De plus, le rapport insiste sur la nécessité pour les leaders d’adopter une mentalité de développement continu, en s’engageant dans un apprentissage continu qui est intégré dans le flux de travail quotidien. Cela signifie que l’apprentissage ne doit pas seulement être pertinent, mais aussi opportun et intégré, permettant aux leaders de rester agiles et informés à mesure que l’écosystème de l’IA évolue rapidement.

Transformation du travail des équipes de vente grâce à l’IA générative

Le rapport démontre comment l’IA générative peut transformer les fonctions de vente en améliorant significativement plusieurs aspects clés du travail quotidien. Dans le cadre d’expériences menées par Accenture, les équipes de vente ont intégré des outils d’IA générative pour réinventer leurs processus et flux de travail. Ces outils aident à la rédaction et à la mise à jour des propositions commerciales, permettant ainsi aux professionnels de la vente de se concentrer davantage sur la création de valeur et l’engagement client.

L’impact de l’IA générative sur la productivité des équipes de vente a été remarquable, avec une augmentation moyenne de 34% rapportée par les participants à l’étude. Ce gain de productivité est accompagné d’une amélioration de 31% de la capacité des employés à générer un impact significatif à travers leur travail, démontrant ainsi que l’IA générative ne se contente pas d’automatiser les tâches, mais enrichit également la qualité et l’efficacité des interactions humaines.

En outre, l’adoption de l’IA générative a renforcé la confiance des employés dans leurs capacités professionnelles, avec une augmentation de 34% de la confiance en leur capacité à réaliser leurs tâches efficacement. Cette confiance accrue est essentielle pour une force de vente, car elle impacte directement la manière dont ils interagissent avec les clients et gèrent les négociations.

L’aspect peut-être le plus surprenant de l’implémentation de l’IA générative a été son effet sur la gestion du stress au travail, avec une amélioration de 29%. Cela suggère que l’IA générative ne permet pas seulement de travailler plus efficacement, mais contribue également à un environnement de travail plus agréable et moins stressant.

Les dirigeants d’entreprises, en France et ailleurs, se trouvent à un moment décisif. L’ère de l’IA générative offre une opportunité sans précédent de piloter le changement organisationnel et de promouvoir un travail plus stratégique et épanouissant. En plaçant l’humain au cœur de la transformation numérique et en utilisant l’IA générative de manière responsable, les entreprises peuvent non seulement améliorer leur compétitivité mais aussi enrichir l’expérience de leurs employés.

Le rapport complet d’Accenture est disponible ici.

Chain of Thought prompting : comment structurer vos prompts pour améliorer le raisonnement de l’IA

L’intelligence artificielle (IA) est désormais omniprésente dans nos vies, que ce soit pour rédiger des emails, organiser des réunions, ou même créer du contenu marketing. Toutefois, bien que les modèles d’IA soient impressionnants, il arrive qu’ils donnent des réponses qui manquent de précision ou de profondeur. C’est ici qu’entre en jeu une technique puissante : le Chain of Thought (CoT) prompting. Mais qu’est-ce que cela signifie, et comment pouvez-vous structurer vos prompts pour tirer le meilleur parti de l’IA ? C’est ce que nous allons découvrir dans cet article.


Qu’est-ce que le Chain of Thought prompting ?

Le Chain of Thought prompting, ou « prompting en chaîne de raisonnement », est une méthode qui consiste à structurer ses demandes à une IA pour qu’elle réponde en suivant un raisonnement étape par étape, plutôt qu’en donnant une réponse brute. Imaginez que vous demandez à une IA de résoudre une équation mathématique complexe. Plutôt que de simplement fournir une réponse, un bon prompt CoT va guider l’IA à expliquer chacune des étapes de son raisonnement avant d’arriver à la solution finale.

Exemple classique :
Prompt simple : « Quelle est la racine carrée de 144 ? »
Réponse IA : « 12. »
Prompt CoT : « Explique étape par étape comment calculer la racine carrée de 144. »
Réponse IA : « Tout d’abord, la racine carrée est le nombre qui, multiplié par lui-même, donne 144. Ensuite, 12 multiplié par 12 donne bien 144, donc la racine carrée de 144 est 12. »

Avec le CoT, l’IA est amenée à fournir non seulement une réponse, mais aussi à détailler le processus qui la conduit à cette réponse, ce qui peut être très utile dans des contextes où le raisonnement logique est crucial.


Pourquoi utiliser le Chain of Thought prompting ?

Il y a plusieurs raisons pour lesquelles structurer vos prompts avec un raisonnement en chaîne peut grandement améliorer la qualité des réponses de l’IA.

  1. Résolution de problèmes complexes : Le CoT est particulièrement utile pour des tâches nécessitant un raisonnement approfondi, comme la résolution de problèmes mathématiques, la planification stratégique, ou encore l’analyse de données.
  2. Clarté et précision : En incitant l’IA à décomposer son raisonnement, vous réduisez le risque d’obtenir une réponse incorrecte ou superficielle.
  3. Adaptabilité : Le CoT permet de mieux ajuster les réponses de l’IA à des contextes spécifiques en explicitant les différentes étapes nécessaires à la solution.

Exemple ludique :
Vous devez organiser un événement et souhaitez utiliser l’IA pour planifier la logistique.
Prompt simple : « Organise un événement pour 50 personnes. »
Réponse IA : « Trouver un lieu, envoyer des invitations, commander de la nourriture. »
Prompt CoT : « Décris étape par étape comment organiser un événement pour 50 personnes, en détaillant les aspects logistiques, le budget et la communication. »
Réponse IA : « D’abord, trouver un lieu adapté à la taille de l’événement. Ensuite, calculer le budget en tenant compte des frais de location, de la restauration, et des invitations. Puis, coordonner avec les fournisseurs pour la nourriture et s’assurer que tous les invités reçoivent une invitation à temps. Enfin, préparer des rappels quelques jours avant l’événement. »

Ici, l’IA fournit non seulement une liste, mais décrit aussi précisément chaque étape.


Comment structurer un prompt CoT efficace ?

Le secret pour bien utiliser le Chain of Thought prompting réside dans la manière dont vous structurez vos questions et demandes. Voici quelques astuces pour rédiger un bon prompt CoT.

1. Encourager l’explication des étapes

Plutôt que de demander une réponse directe, demandez à l’IA de détailler son raisonnement. Cela incite le modèle à structurer sa réponse sous forme de processus, ce qui aboutit souvent à des résultats plus riches.

  • Prompt classique : « Comment lancer une campagne marketing ? »
  • Prompt CoT : « Décris étape par étape comment lancer une campagne marketing efficace, en incluant la recherche de marché, la création de contenu, et la gestion du budget. »

2. Utiliser des connecteurs logiques

Ajoutez des connecteurs tels que « d’abord », « ensuite », « finalement » pour guider l’IA à travers les différentes phases du raisonnement.

  • Prompt classique : « Planifie un projet de création de site web. »
  • Prompt CoT : « Décris d’abord les étapes nécessaires pour définir les besoins d’un site web. Ensuite, explique comment choisir une solution technique. Finalement, détaille comment lancer et promouvoir le site. »

3. Demander des hypothèses

Si votre question est complexe ou ambiguë, demandez à l’IA de formuler des hypothèses avant de donner sa réponse finale. Cela vous permet d’explorer plusieurs scénarios possibles.

  • Prompt classique : « Quelle est la meilleure solution pour augmenter les ventes d’un produit ? »
  • Prompt CoT : « Énumère plusieurs hypothèses sur la façon dont une entreprise pourrait augmenter ses ventes, puis explique étape par étape comment chaque stratégie pourrait être mise en œuvre. »

4. Exploiter le raisonnement hypothétique

Vous pouvez aussi demander à l’IA d’imaginer différents scénarios et d’expliquer le cheminement derrière chacun. Cela est particulièrement utile pour prendre des décisions complexes.

  • Prompt classique : « Devrais-je investir dans les publicités en ligne ? »
  • Prompt CoT : « Énumère les avantages et inconvénients d’investir dans les publicités en ligne, puis décris étape par étape le processus pour commencer une campagne publicitaire réussie. »

Exemples pratiques d’utilisation du Chain of Thought prompting

1. Créer une stratégie de contenu

Si vous êtes dans le domaine du marketing ou de la communication, voici un exemple concret d’utilisation du CoT pour concevoir une stratégie de contenu.

  • Prompt classique : « Donne-moi une stratégie de contenu. »
  • Prompt CoT : « Décris étape par étape comment créer une stratégie de contenu, en commençant par l’analyse du public cible, la création du calendrier éditorial, et la mesure des performances. »

2. Planification d’un projet d’entreprise

Dans un cadre professionnel, vous pouvez structurer vos prompts pour planifier plus efficacement un projet.

  • Prompt classique : « Comment organiser un lancement de produit ? »
  • Prompt CoT : « Décris les étapes d’un lancement de produit réussi, en commençant par l’étude de marché, en passant par la conception du produit, puis jusqu’à la campagne de lancement et les retours post-lancement. »

3. Exemple pour une demande d’amélioration de délais de livraison

Prompt CoT :

Contexte : Notre entreprise est spécialisée dans la vente en ligne et souhaite améliorer son processus de livraison. Comment pourrions-nous réduire le délai de livraison de nos produits ?
Dans cette démarche, vous devez d’abord :
Identifier les facteurs ayant une influence sur le délai de livraison.
Trouver des moyens de réduire le temps nécessaire à la préparation des commandes.
Trouver des moyens de réduire le temps de transport des commandes.
Voici quelques exemples pour vous guider dans votre réflexion :
Les facteurs qui impactent le délai de livraison peuvent inclure la distance entre notre entrepôt et le client, le mode de transport utilisé, ainsi que le temps nécessaire à la préparation des commandes.
Pour diminuer le temps de préparation des commandes, nous envisageons d’utiliser des systèmes automatisés, d’optimiser le stockage des produits dans l’entrepôt et de former nos employés à des méthodes de préparation plus efficaces.
Pour réduire le temps de transport des commandes, nous pourrions recourir à des services de livraison plus rapides, optimiser les itinéraires de livraison et éventuellement mettre en place des entrepôts plus proches des clients.
Réfléchissez étape par étape

Réponse de ChatGPT :

Pour réduire le délai de livraison dans votre entreprise spécialisée dans la vente en ligne, voici une réflexion structurée étape par étape en prenant en compte les facteurs que vous avez mentionnés.

1. Identifier les facteurs ayant une influence sur le délai de livraison

Les principaux éléments qui influencent le délai de livraison sont :

  • Temps de préparation des commandes : Cela inclut le temps pris pour localiser, emballer, et préparer les produits pour l’expédition.
  • Temps de transport : Ce facteur dépend principalement de la distance entre l’entrepôt et le client, les méthodes de transport utilisées, ainsi que la capacité à optimiser les itinéraires de livraison.
  • Disponibilité des produits : Les délais d’approvisionnement peuvent allonger le délai si les produits ne sont pas en stock.
  • Gestion des imprévus : Les conditions météorologiques, les blocages logistiques, et les problèmes internes (retards, erreurs dans les commandes) peuvent également impacter les délais.

2. Réduire le temps de préparation des commandes

Pour améliorer la rapidité dans la préparation des commandes, vous pourriez :

  • Utiliser des systèmes automatisés (robotisation) : Les systèmes automatisés peuvent considérablement réduire le temps nécessaire pour localiser et récupérer les produits. Des robots peuvent par exemple se charger du picking des produits dans l’entrepôt.
  • Optimiser l’agencement de l’entrepôt : La disposition des produits dans l’entrepôt peut avoir un grand impact. En regroupant les produits fréquemment commandés ou en réduisant les distances entre les zones de stockage, vous pouvez diminuer le temps de déplacement des employés.
  • Former les employés à des techniques plus efficaces : Des formations sur l’optimisation des processus de picking et de conditionnement peuvent permettre aux employés d’être plus efficaces.
  • Prédiction de la demande et gestion des stocks : Utiliser des outils d’analyse prédictive pour mieux anticiper les besoins en produits et assurer une disponibilité permanente des articles les plus demandés peut aussi réduire les délais.

3. Réduire le temps de transport des commandes

Il y a plusieurs options pour accélérer la livraison :

  • Recourir à des services de livraison plus rapides : En fonction de la nature de vos produits et des besoins de vos clients, vous pourriez envisager des options de livraison premium, telles que la livraison le jour même ou le lendemain.
  • Optimiser les itinéraires de livraison : L’utilisation de logiciels de gestion des itinéraires permet d’optimiser les trajets en fonction du trafic, de la distance et du regroupement de commandes. Cela pourrait aussi permettre de diminuer les kilomètres parcourus par véhicule, réduisant ainsi les coûts et le délai.
  • Mettre en place des entrepôts décentralisés (entrepôts urbains) : En installant des centres de distribution plus proches de vos clients, vous pourriez réduire considérablement le temps de transport. Des micro-entrepôts urbains permettent de stocker les produits les plus demandés à proximité des zones de livraison les plus fréquentées.
  • Collaborer avec des partenaires logistiques : Travailler avec plusieurs partenaires de transport pour maximiser les options et flexibilité en termes de délais et capacités.
  • Utiliser la livraison collaborative ou les points relais : En externalisant une partie de la logistique aux consommateurs (livraison entre particuliers ou retrait en point relais), vous pourriez réduire la pression sur vos systèmes de transport tout en accélérant les délais de livraison.

Conclusion

Pour réduire le délai de livraison, il est important d’agir à la fois sur le processus interne (préparation des commandes) et externe (transport). L’automatisation et l’optimisation de l’entrepôt combinées à une meilleure gestion logistique sont des pistes solides pour atteindre cet objectif. De plus, une anticipation fine des commandes grâce à des outils d’analyse et la diversification des options de livraison peuvent vous permettre de gagner en efficacité et en réactivité.


Conclusion : Faites réfléchir l’IA pour de meilleurs résultats

Le Chain of Thought prompting est une méthode puissante qui permet d’améliorer la précision et la pertinence des réponses fournies par l’IA. En structurant vos demandes de manière à ce que l’IA explique son raisonnement, vous obtenez des résultats plus utiles, adaptés à des problématiques complexes. Que vous soyez dans le marketing, la gestion de projet, ou tout autre domaine, le CoT peut transformer la manière dont vous interagissez avec les outils d’intelligence artificielle.

La prochaine fois que vous utilisez une IA, n’hésitez pas à tester cette technique et à observer la différence !

La création : AVEC ou PAR l’Intelligence Artificielle ?

Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) fait déjà la une pour avoir battu des champions d’échecs ou pour conduire des voitures, une question brûle les lèvres de beaucoup : l’IA va-t-elle nous piquer notre job, et même, s’attaquer à notre créativité ?

Certains s’inquiètent à l’idée que ces machines super intelligentes commencent à écrire des poèmes, peindre des tableaux, ou composer des symphonies.
Est-ce que l’IA peut vraiment nous remplacer, crayon en main et idées plein la tête ?
Peut-elle créer quelque chose de beau, d’émouvant, sans notre petite touche humaine ?

La création

Commençons par définir la création. La création est un travail qui permet de transformer une idée en résultat.

Un schéma intitulé « Création » comportant trois étapes : Idée (illustrée par une étoile), Réalisation (illustrée par un avion en papier) et Résultat (illustré par un losange), reliées par des flèches vers la droite, mettant en évidence le parcours de création AVEC Intelligence Artificielle.

Jusque-là, tout va bien 🙂

Maintenant, analysons le « travail » :

  • La première étape est l’imagination : on pose à plat toutes les informations issues de l’idée pour pouvoir la réaliser.
  • Ensuite, vient la réalisation, la génération de ce qui a été imaginé.
  • Enfin, on a la relecture et les améliorations pour arriver au résultat final.

Bien entendu, les étapes 2 et 3 sont itératives : on analyse, on améliore, on re-regarde, on embellit, etc…

Un organigramme intitulé « Création » avec une étoile intitulée « Idée » à gauche, menant à un processus en trois étapes : « Imagination » avec une icône en forme de crayon, « Réalisation » avec des engrenages et « Amélioration » avec des curseurs de réglage. Ceux-ci mènent à un losange intitulé « Résultat », créé par Intelligence Artificielle.

Prenons un exemple : Alex, artiste peintre

Alex fait sa peinture

Alex est un artiste passionné par le style de Van Gogh et décide de créer une œuvre pour sa nièce qui marie ce style avec le paysage urbain de sa ville. L’objectif reste le même : capturer l’essence nocturne de sa ville sous l’influence stylistique de Van Gogh.

Imagination

L’aventure commence dans l’esprit d’Alex. Devant son chevalet, il ferme les yeux et imagine une nuit étoilée vibrante, dans le style caractéristique de Van Gogh, se déployant au-dessus des bâtiments et des rues de sa ville. Il visualise le contraste entre l’ancien et le nouveau, le ciel tourmenté et la tranquillité de la ville endormie. Armé de son imagination, d’un crayon, et de papier, Alex esquisse les premières lignes de ce qui deviendra sa toile.

Réalisation

Avec ses esquisses comme guide, Alex commence le long processus de transformation de son idée en réalité. Il sélectionne ses pinceaux, ses couleurs, et se lance dans la réalisation de la toile. Chaque coup de pinceau est réfléchi, cherchant à émuler le style de Van Gogh tout en adaptant les motifs à la silhouette de sa ville. Cette étape demande une grande concentration et un savoir-faire technique, car Alex doit non seulement rester fidèle à sa vision, mais aussi maîtriser les techniques picturales nécessaires pour imiter le style de Van Gogh.

Amélioration

Après plusieurs jours, voire semaines, de travail, Alex prend du recul pour observer son œuvre. Bien que satisfait, il note des détails qu’il souhaite ajuster pour mieux capturer l’atmosphère unique de sa ville. C’est le moment de peaufiner : renforcer ici une ombre, là un reflet, ajuster la courbe d’un bâtiment pour qu’elle chante avec le reste de la toile. Cette dernière phase est cruciale, car elle permet à Alex de réajuster son œuvre jusqu’à ce qu’elle reflète parfaitement sa vision initiale. C’est une période d’introspection, où l’artiste dialogue avec son œuvre, l’ajustant et la réajustant jusqu’à atteindre l’harmonie désirée.

Un diagramme à trois sections : une icône en forme de crayon intitulée « Imagination », une icône en forme d'engrenage intitulée « Réalisation » avec deux flèches formant un cycle et une icône en forme de curseur de contrôle intitulée « Amélioration », illustrant le processus AVEC Intelligence Artificielle.

Bien entendu, cet exemple serait le même dans le cadre de la rédaction d’un livre ou d’un article, de la conception d’un scénario, d’une prise de vue photographique, etc…

 

Alex fait peindre son tableau

Imaginons maintenant qu’Alex, par manque de temps, décide de sous-traiter cette peinture. Il va contacter Julien, ami peintre, dont le talent et la technique peuvent donner vie à sa vision.

Imaginé par Alex

Comme dans le scénario précédent, tout commence dans l’imagination d’Alex. Mais cette fois, il doit transmettre cette vision à Julien. Alex prépare un dossier complet : des esquisses préliminaires, des photos de sa ville la nuit, et une liste de références aux œuvres spécifiques de Van Gogh qui l’inspirent. Il inclut également des notes détaillées sur les aspects particuliers du style de Van Gogh qu’il souhaite voir imités, comme les coups de pinceau expressifs et l’utilisation audacieuse des couleurs. Il connait les termes et les informations qu’il doit donner à Julien car ils parlent le même langage. Pour autant, Alex va devoir être très précis dans ses explications. La phase Imagination sera donc peut-être un peu plus importante que quand il fait lui-même la peinture.

Réalisé par Julien

Julien, recevant les instructions d’Alex, est impressionné par la clarté et la précision des directives. Grâce à la richesse des détails fournis par Alex, il comprend parfaitement l’ambiance que son ami cherche à capturer. Julien se met au travail, utilisant ses compétences pour interpréter les demandes d’Alex. Tout au long du processus, il reste en contact avec Alex, lui envoyant des mises à jour et recevant ses retours, garantissant que l’œuvre reste fidèle à la vision originale.

Amélioré par Alex

Lorsque Julien pense avoir capturé l’essence de la demande d’Alex, il invite ce dernier à voir l’œuvre. Alex est ravi du résultat, mais suggère quelques ajustements mineurs pour mieux refléter l’atmosphère unique de sa ville sous le ciel étoilé à la manière de Van Gogh. Julien et Alex appliquent ces dernières retouches, et l’œuvre est achevée.

 

Vous voyez où je veux en venir ? 🙂

Un diagramme en trois parties : « Imagination » (une icône en forme de crayon), « Réalisation » (une icône en forme d'engrenage avec des flèches) et « Amélioration » (une icône en forme de curseurs de contrôle). Les étapes – imagination, réalisation et amélioration – représentent le processus de création, amélioré par l'Intelligence Artificielle.

Je commande une peinture

Dernier exemple avant de parler d’Intelligence Artificielle, imaginons maintenant que je veuille avoir un tableau de ma ville dans le style de Van Gogh. Je ne suis pas peintre (loin de là). Je ne connais rien à la peinture (les courants, les styles, les pinceaux et peintures, etc..). Je vais donc demander à Julien de me peindre ce tableau en espérant que ce dernier pourra interpréter et réaliser mon idée.

Imaginé par moi 

J’explique ma vision à Julien du mieux que je peux, utilisant des termes généraux et des descriptions émotionnelles plutôt que techniques. Je parle de l’effet lumineux des étoiles que j’aime chez Van Gogh et je souhaite voir une interprétation similaire au-dessus de ma ville. Julien, bien que talentueux, doit se baser sur ces explications vagues pour commencer son travail.

Réalisé par Julien

Julien, guidé par mes descriptions émotionnelles, réalise une première version du tableau. Toutefois, sans directives précises sur le style de Van Gogh ou les éléments spécifiques de la ville à incorporer, l’œuvre finale s’éloigne de mon attente. Le tableau capte une nuit étoilée au-dessus d’une ville, mais manque de la touche unique que j’espérais, reflétant plutôt le style personnel de Julien.

Amélioré par Julien & moi

Itérations et Ajustements

Confronté à une œuvre qui ne correspond pas tout à fait à mon rêve, je tente d’affiner ma demande. J’apporte des photos de ma ville la nuit et montre à Julien des reproductions des tableaux de Van Gogh que j’avais en tête, espérant clarifier sa vision. Julien, comprenant mieux mes attentes, procède à des ajustements. Ce processus d’itération se répète plusieurs fois, chaque version se rapprochant un peu plus de ce que j’avais en tête, mais nécessitant toujours des corrections.

Convergence vers ma vision initiale

Après plusieurs versions et de nombreux échanges, Julien parvient finalement à créer une œuvre qui me plait. Bien que satisfait du résultat, je reconnais que le chemin a été long et parsemé d’incertitudes. L’œuvre, bien qu’unique, est le résultat d’un compromis entre ma vision initiale et l’interprétation artistique de Julien, façonnée par de multiples révisions.

Un organigramme simplifié illustre un processus en trois étapes étiqueté en français : « Imagination » avec une icône en forme de crayon, « Réalisation » avec une icône en forme de boîte de vitesses et « Amélioration » avec une icône en forme de curseur de réglage. L'étape « Réalisation » est reliée à « Amélioration » par une flèche à double sens.

La création et l’Intelligence Artificielle

Comment fonctionne la création avec une IA ? De la même manière que sans IA, le process est le même :

  1. On (être humain) a une idée,
  2. On définit les directives à donner à l’IA (dans un prompt),
  3. L’IA génère le contenu.
  4. On le relit, on demande des corrections à l’IA et/ou on corrige manuellement le contenu (exemple, on utilise Photoshop pour retoucher le visuel créé).
  5. Et on obtient notre résultat.
Un organigramme avec trois sections : un symbole de crayon avec « Imaginé par l'Humain », un symbole d'engrenage et de flèches avec « Généré par l'IA » et un symbole de curseurs avec « Embelliz par l'Humain », illustrant l'harmonie entre création humaine et Intelligence Artificielle.

Si on garde comme exemple la création d’une image d’un tableau de Van Gogh, on a ce schéma :

Un diagramme illustrant le processus créatif. Il commence par une étoile intitulée « Idée », suivie de trois cases indiquant les étapes : imaginée par des humains, AVEC Intelligence Artificielle et améliorée par des humains. Les logos « Prompt », « MidJourney » et « Photoshop » apparaissent, se terminant par une peinture.

Donc, si on s’y connait en peinture, si on est clair dans ce qu’on souhaite, on va pouvoir donner les bonnes indications à l’IA pour qu’il nous génère la bonne image.

Si on ne n’y connait rien en peinture, si on ne sait pas exprimer (imaginer) notre idée, on va fournir à l’IA un prompt trop généraliste pour obtenir ce qu’on avait en tête.

Et le résultat ne sera pas à la hauteur (voir même, l’IA peut « halluciner » et nous proposer un tableau dans le style de Gauguin).

Je vais aller au-delà : si on fait un prompt moyen, on aura un résultat moyen (ou plutôt banal, commun).

Un contenu généré par ChatGPT dans lequel on ne donne pas de contexte, de ton, de public cible, etc… sera bateau, moyen (comme beaucoup de contenu fait à la va-vite que l’on trouve sur des sites internet et qui pollue le web en ce moment).

Une image générée par Midjourney (IA pour la création de photos et de visuels) dans lequel on ne donne pas d’informations détaillées et artistiques sera commune.

C’est la différence entre demander à Midjourney la photo d’un chien :

Gros plan d'un golden retriever au profil contemplatif, capturé sur un fond sombre et flou. La fourrure dorée et les traits doux du chien sont mis en valeur, créés avec l'IA, mettant en valeur son regard attentif et ses yeux doux et expressifs.

Et la photo d’un chien…

Un chien blanc tout en poils, couvert de taches de peinture multicolores, repose sur un plancher en bois également maculé de peinture. Le chien a une expression joyeuse, la bouche ouverte et regarde vers la caméra. À l'arrière-plan, partiellement visibles, se trouvent deux autres chiens et quelques meubles mettant en valeur leur création ludique.

La différence entre ces 2 photos ? La première photo est très belle. Mais tout le monde peut la faire. Elle est sans originalité. Il suffit de dire à Midjourney

/imagine prompt :un chien

Bien sûr, si c’est ce dont vous avez besoin et que cela vous suffit, ça ne sert à rien de chercher à en avoir +. Et ça vous coutera moins cher que d’acheter cette photo dans une banque d’image.

Mais cette photo a été faite par l’IA.

 

La seconde est encore + belle et nécessite de savoir ce qu’on veut, de savoir l’exprimer et de savoir le dire à l’outil.

Elle sera unique. Dans Midjourney, vous pouvez préciser le type d’appareil photo (on me dit dans l’oreillette que les pro appellent ça un boitier), le type de pellicule, l’objectif, le plan et le cadrage, la lumière, etc…. Le rendu est différent.

Et cette photo a été faite avec l’IA.

 

Donc, la création avec l’IA est différente de la création par l’IA.

Cela ne signifie pas non plus qu’il faille absolument être un artiste photographe pour faire de belles photos avec Midjourney. Mais ça va aider car on saura quoi lui demander.

Mais l’avantage des IA, c’est que si vous savez vous en servir (grâce à de la pratique et des formations), vous saurez comment lui parler et vous pourrez lui demander (en passant un peu de temps) ce que vous avez en tête (votre imagination).

C’est la force des IA : elles vont vous aider à créer !

Dans la création, la partie imagination est la plus importante et grâce à l’IA, tout le monde (avec de l’imagination) peut devenir un auteur, un programmeur, un designer, un artiste, un poète, un producteur de films, un musicien, etc…

Si vous avez une idée en tête mais que vous n’êtes pas musicien ou photographe, et que vous savez « imaginer » votre idée, les IA pourront vous aider.

Bien sûr, si vous ne travaillez pas votre partie « imagination », vos résultats seront de qualité (grâce à l’IA) mais seront communs.

C’est l’exemple de la personne qui va demander à un peintre un tableau sans savoir précisément ce qu’elle veut et surtout qui ne sait pas l’expliquer à l’artiste.

On peut donc avoir une création par l’IA et une création avec l’IA.

La différence se fera sur la différence entre le I de « imaginer » et le G de « générer ». C’est à vous de décider ce que vous faites de l’IA.

  • Si votre I est léger, le G prendra toute la place et ce sera une création banale par IA (à moins de passer du temps sur le E pour obtenir ce que vous souhaitez).
  • Si votre I est complet et précis, les G et E seront raccourcis et ce sera une création avec IA.

L’IA en aide à l’imagination

Bien sûr l’IA peut aussi vous aider à imaginer. Comme, quand le peintre vous demande des détails pour qu’il puisse réaliser votre tableau, vous pourrez demander à l’IA de vous aider. Un de mes prompts préféré quand je suis en panne de détails à donner à ChatGPT pour qu’il me génère du contenu, est de lui demander s’il a des questions pour pouvoir mieux me répondre. C’est une des solutions pour pouvoir faire les bonnes demandes aux IA : leur demander de nous aider à formuler nos prompts.

Sur Midjourney, vous avez une fonction (/describe) qui permet de lui donner une photo ou une illustration afin qu’il nous la décrive : on a ainsi une base de prompt pour générer une photo dans le même style.

Cela réduit le problème de la feuille blanche en vous aidant à mettre « au propre » votre idée.

Valorisons le concept IGE

Vous utilisez l’Intelligence Artificielle pour vos créations ?

Vous avez raison et vous n’avez pas à le cacher !

Continuons d’expliquer aux gens que l’IA n’est qu’un simple outil (mais quel outil !!!) et qui nous permet d’augmenter nos capacités !

On gagne du temps, on peut générer des contenus qu’on a en tête (qu’on a imaginé).

L’IA ne prendra pas nos emplois. L’IA nous aidera à nous dépasser et à être encore + créatifs car nous allons pouvoir dépasser les limites de nos imaginations !

Parlons IGE à notre entourage ! Rassurons-les sur l’IA et encourageons-les à s’y intéresser !

Ma fille qui n’est pas musicienne, a généré des chansons pour sa classe avec les noms des profs etc.. grâce à ChatGPT et Suno (IA pour créer des musiques). Elle a adoré le faire, elle a adoré les résultats, et ça lui a donné envie d’en faire d’autres !

Les gens qui ont peur, n’ont pas essayé (ou mal). Les gens qui critiquent les générations par IA ne connaissent pas la part de travail de l’humain (ou n’ont vu que des contenus générés « simplement » avec un I très faible).

Parlez IGE, taggez vos contenus IGE (on va vous préparer un logo libre de droits que vous pourrez utiliser), et expliquez que la machine ne fait pas tout toute seule, et que l’humain aura toujours la créativité et l’imagination !

Et bien sûr, formez-vous ! C’est le meilleur moyen d’utiliser les IA que de savoir leur parler. Ensuite, c’est à vous de jouer !

 

Le concept IGE en résumé (par ChatGPT)

Alors, parlons d’IGE, un concept qui fait équipe entre nos cerveaux malins et l’IA, pour secouer le cocotier de la créativité. C’est comme une recette magique où l’on mélange l’ingéniosité humaine avec la super puissance de calcul de l’IA pour concocter quelque chose de dingue. C’est une façon de dire que, oui, l’IA déchire en créativité, mais rappelons-nous qu’au début et à la fin, c’est notre touche humaine qui fait toute la différence.

Allez, on détaille le voyage IGE :

C’est un trip en trois étapes, qui transforme une petite idée en quelque chose de grandiose.

  • Imaginé par l’humain : Tout, part d’une étincelle, une idée, ou un rêve. C’est notre imagination qui pose les premiers jalons.
  • Généré par l’intelligence artificielle : Là, l’IA entre en jeu. Elle prend notre idée et lui donne une forme, un prototype, à une vitesse et avec une précision que nos petits cerveaux ne peuvent pas égaler tout seuls.
  • Embelli par l’humain : Et enfin, on reprend les rênes. On ajuste, on peaufine l’œuvre que l’IA nous a pondu pour lui donner cette profondeur, ce je-ne-sais-quoi que seule la touche humaine peut apporter.

Pourquoi c’est cool de collaborer avec l’IA ?

IGE, c’est un peu comme un duo de choc entre nous et l’IA. Chacun apporte sa force, son truc en plus, pour créer des œuvres qui pulvérisent les limites de la créativité. C’est la preuve vivante qu’on peut créer des trucs incroyables quand on unit nos forces à celles de la technologie.

En conclusion

On vous invite à plonger tête première dans l’aventure IGE pour vos propres projets. Testez, partagez ce que vous créez et voyons ensemble comment cette collaboration peut nous emmener vers des créations encore plus folles et profondes. Allez, lançons-nous et voyons jusqu’où cette synergie entre humain et IA peut nous porter !

Au-delà de l’Intelligence Artificielle : Explorer la Génération Augmentée par la Recherche (RAG)

Bienvenue dans le monde en constante évolution de l’intelligence artificielle, où l’innovation et la créativité ne cessent de redéfinir les limites du possible. L’un des développements les plus fascinants dans ce domaine est la Génération Augmentée par la Recherche (RAG). Cette technologie révolutionnaire est en train de changer la manière dont les systèmes d’IA génèrent du texte, en rendant les réponses non seulement plus précises mais aussi plus contextuelles et informatives.

Dans cet article, nous allons explorer le concept de RAG, une avancée notable qui fusionne le meilleur de deux mondes : la récupération d’informations et la génération de texte basée sur l’intelligence artificielle. Ce mariage innovant permet aux modèles d’IA de puiser dans une vaste étendue de connaissances pour fournir des réponses qui ne sont pas simplement générées à partir d’une mémoire statique, mais enrichies par des données actualisées et pertinentes.

De ses origines et son importance dans le traitement du langage naturel à ses applications pratiques variées, cet article vous guidera à travers les nuances de la RAG, révélant comment elle façonne le futur de l’interaction homme-machine. Nous examinerons également les défis associés à son implémentation, sans oublier les meilleures pratiques pour intégrer efficacement cette technologie dans vos propres systèmes d’IA.

Que vous soyez un expert en IA chevronné ou simplement curieux de savoir comment les avancées technologiques transforment notre monde, ce guide offre un aperçu complet et accessible de la Génération Augmentée par la Recherche et de son rôle croissant dans notre quotidien numérique.

Sommaire

  1. Introduction à la RAG
    • Définition et importance dans le domaine de l’IA
    • Structure générale de l’article
  2. Comprendre la RAG : Origines et Évolution
    • Les débuts de la RAG et ses inspirations
    • Impact sur le traitement du langage naturel
  3. Fonctionnement de la RAG
    • Traitement initial de la requête
    • Récupération des données externes
    • Vectorisation des données et appariement
  4. Composants Clés de la RAG
    • Modèles de récupération
    • Modèles générateurs
  5. Importance de la RAG
    • Précision accrue et création de contenu dynamique
    • Élargissement de la base de connaissances et confiance des utilisateurs
  6. Mise en Œuvre Technique de la RAG
    • Préparation des données et découpage
    • Conversion de texte en vecteur
    • Liens entre les données sources et les embeddings
  7. RAG vs Recherche Sémantique
    • Comparaison des objectifs et fonctionnalités
    • Utilisations principales et manipulation des données
  8. Exemples et Applications de la RAG
    • Résumé de texte
    • Systèmes de réponse aux questions
    • Génération de contenu
  9. Avantages de la RAG
    • Précision améliorée et contenu dynamique
    • Base de connaissances étendue et confiance des utilisateurs
  10. Défis et Limites de la RAG
    • Complexité du modèle et défis de préparation des données
    • Ingénierie de l’invite et compromis de performance
  11. Meilleures Pratiques pour l’Implémentation de la RAG
    • Préparation des données et mises à jour régulières
    • Évaluation de la sortie et amélioration continue
    • Intégration de bout en bout
  12. Conclusion
    • Résumé des points clés
    • Avenir de la RAG et son impact sur l’IA
  13. Foire aux questions
  14. Lexique


Génération Augmentée par la Recherche (RAG)


Introduction à la Génération Augmentée par la Recherche

L’intelligence artificielle (IA) ne cesse d’évoluer, modifiant la manière dont nous interagissons avec le monde digital. L’une des avancées les plus notables dans ce domaine est la Génération Augmentée par la Recherche (RAG, de l’anglais « Retrieval-Augmented Generation »). Mais qu’est-ce que cela signifie concrètement ? Cet article vise à décomposer ce concept pour le rendre compréhensible à tous.

Qu’est-ce que la Génération Augmentée par la Recherche (RAG) ?

La Génération Augmentée par la Recherche représente un tournant dans le domaine de l’IA, combinant la recherche d’informations pertinentes avec la génération de texte. Cette innovation permet aux modèles de langage, tels que ceux utilisés par les assistants virtuels ou les chatbots, de puiser dans une base de données externe pour enrichir leurs réponses, rendant le contenu non seulement plus précis mais aussi adapté au contexte demandé.

Imaginons que vous posez une question à un assistant virtuel : au lieu de se reposer uniquement sur une base de données figée, le système RAG va rechercher des informations actualisées sur internet ou dans des bases de données spécialisées pour vous fournir une réponse à jour et précise.

Pourquoi la RAG est-elle importante dans le traitement du langage naturel (NLP) ?

Le NLP, ou Traitement Automatique du Langage Naturel, est ce qui permet à l’ordinateur de comprendre et de répondre à notre langue quotidienne. La RAG enrichit le NLP en lui permettant d’aller au-delà des données sur lesquelles il a été entraîné, rendant possible la création d’applications plus intelligentes et informées par le contexte, comme des systèmes de réponse aux questions plus précis ou des outils de résumé automatique plus pertinents.

Aperçu de la structure de l’article

Dans cet article, nous allons explorer les origines du concept de RAG, comprendre son fonctionnement et découvrir les composants clés qui le constituent. Nous examinerons également son importance croissante et ses applications variées, avant de conclure sur les meilleures pratiques pour son implémentation.

Notre objectif ? Vous fournir toutes les clés pour comprendre ce qu’est la RAG et pourquoi elle est en train de devenir un élément incontournable dans le monde de l’intelligence artificielle.


Comprendre la RAG : Origines et évolution

Dans le premier chapitre, nous avons introduit le concept de Génération Augmentée par la Recherche (RAG) et son impact significatif sur l’intelligence artificielle. Maintenant, plongeons dans les origines de cette technologie révolutionnaire et comment elle a évolué pour transformer le traitement automatique du langage naturel (NLP).

Les premiers jours de RAG et ses inspirations

Tout grand développement commence par une nécessité, et la RAG ne fait pas exception. Avant la RAG, les modèles de NLP, tels que ceux utilisés pour comprendre et générer du texte automatiquement, étaient limités par les données sur lesquelles ils avaient été entraînés. Imaginez un étudiant qui n’aurait jamais eu accès à une bibliothèque ou à Internet pour rechercher des informations ; il ne pourrait s’appuyer que sur ce qu’il a appris en classe. De la même manière, les premiers modèles de NLP ne pouvaient « réfléchir » qu’en fonction des informations préexistantes dans leur « esprit ».

Cependant, les chercheurs aspiraient à des modèles plus dynamiques, capables d’aller chercher des informations fraîches et pertinentes au-delà de leur formation initiale. C’est de cette aspiration qu’est née la RAG, inspirée par les limites des premiers modèles et la nécessité d’un système plus adaptable et informé.

Comment RAG a révolutionné le traitement du langage naturel

La RAG a changé la donne en permettant une intégration fluide des données externes dans le processus de génération de texte. Si nous reprenons l’analogie de l’étudiant, c’est comme si, soudainement, il avait accès à une bibliothèque universelle à chaque question posée. Les systèmes dotés de RAG peuvent puiser dans des bases de données externes pour trouver l’information la plus à jour et pertinente, rendant leurs réponses non seulement plus précises mais aussi plus contextuelles.

Cette évolution signifie que les systèmes de NLP ne sont plus limités par leurs données d’entraînement initiales. Ils peuvent maintenant comprendre et répondre à des questions beaucoup plus complexes, offrant des réponses qui reflètent les connaissances et les informations les plus actuelles disponibles.

Exemples clés de l’évolution de RAG

L’impact de la RAG peut être mieux compris à travers des études de cas concrets. Par exemple, dans les systèmes de questions-réponses, la RAG a permis de fournir des réponses non seulement rapides mais aussi incroyablement précises, en allant chercher les informations les plus récentes et les plus pertinentes. Cela se traduit par des assistants virtuels plus intelligents et des chatbots qui peuvent offrir une expérience utilisateur grandement améliorée.

Un autre domaine transformé par la RAG est celui de la création de contenu. Grâce à la RAG, les systèmes peuvent générer des articles, des résumés et même des rapports de recherche en intégrant les dernières données et recherches disponibles, rendant le contenu généré non seulement rapide et efficace mais aussi riche et informatif.

En résumé, la RAG a révolutionné le NLP en rendant les systèmes plus flexibles, informatifs et à jour. Elle a ouvert la porte à des applications plus intelligentes et interactives, capables de comprendre et de répondre de manière plus humaine.


Comment fonctionne la génération augmentée par la recherche

La Génération Augmentée par la Recherche (RAG) révolutionne notre interaction avec les systèmes basés sur l’intelligence artificielle. Mais comment fonctionne-t-elle exactement ? Ce chapitre décompose le processus étape par étape pour vous aider à comprendre les rouages de cette technologie captivante.

Traitement initial de la requête

Tout commence lorsque l’utilisateur soumet une question ou une requête. Le système RAG analyse d’abord ce texte pour comprendre l’intention derrière les mots. Cette étape est cruciale : il s’agit de déterminer ce que l’utilisateur veut vraiment savoir. C’est un peu comme lorsque vous demandez conseil à un ami : pour fournir une réponse utile, votre ami doit d’abord comprendre ce que vous cherchez exactement.

Récupération des données externes

Une fois la requête bien comprise, le système passe à la recherche d’informations. À cette étape, le système RAG agit comme un détective, fouillant dans de vastes bases de données, des bibliothèques numériques ou des sites web pour trouver les éléments qui répondront le mieux à votre question. Cette capacité à accéder à un large éventail d’informations est ce qui permet au RAG de fournir des réponses à la fois précises et à jour.

Vectorisation des données pour l’appariement de pertinence

Mais comment le système sait il quelles informations sont les plus pertinentes ? Ici intervient le processus de vectorisation. Les données trouvées sont transformées en vecteurs, sortes de coordonnées mathématiques, permettant au système de les comparer efficacement à la requête initiale. Cette étape assure que les réponses fournies soient non seulement pertinentes mais aussi précises.

Augmentation de l’invite du modèle de langue

Finalement, les informations sélectionnées sont intégrées à l’invite du modèle de langue, qui va les utiliser pour générer une réponse. Cette étape est comparable à rédiger un brouillon en utilisant des notes de recherche : le modèle de langue utilise les informations récupérées pour construire une réponse cohérente et informative, prête à être délivrée à l’utilisateur.


Composants clés de la RAG

La Génération Augmentée par la Recherche (RAG) est une technologie fascinante et complexe, reposant sur deux piliers principaux : les modèles de récupération et les modèles générateurs. Ces deux composants travaillent de concert pour fournir des réponses précises et contextuellement adaptées. Explorons chacun de ces éléments pour mieux comprendre leur rôle dans le processus global.

Modèles de récupération

Au cœur de la RAG se trouvent les modèles de récupération, véritables bibliothécaires de l’ère numérique. Leur tâche ? Parcourir d’immenses quantités de données pour trouver les informations les plus pertinentes répondant à la requête de l’utilisateur.

Ces modèles ne se contentent pas de fouiller aveuglément ; ils utilisent des techniques avancées, comme les « vector embeddings » et la recherche vectorielle, pour évaluer et sélectionner les données les plus pertinentes. En utilisant des algorithmes sophistiqués, ils peuvent classer les informations par ordre d’importance et les extraire efficacement. Imaginez un chercheur capable de parcourir instantanément toutes les bibliothèques du monde pour vous fournir l’information exacte dont vous avez besoin : c’est la magie des modèles de récupération.

Modèles générateurs

Une fois les informations pertinentes récupérées, c’est là que les modèles générateurs entrent en scène. Pensez à ces modèles comme à des auteurs dotés d’une intelligence artificielle, qui transforment les données brutes en réponses claires, cohérentes et facilement compréhensibles.

Ces modèles sont souvent construits sur la base de Grands Modèles de Langage (LLMs) et sont capables de générer des textes qui ne sont pas seulement grammaticalement corrects, mais aussi sémantiquement riches et adaptés au contexte de la requête initiale. Ils prennent les informations sélectionnées par les modèles de récupération et les tissent dans une réponse structurée qui répond de manière pertinente à la question de l’utilisateur.


Génération Augmentée par la Recherche (RAG)


Importance de la RAG

Dans les chapitres précédents, nous avons exploré ce qu’est la Génération Augmentée par la Recherche (RAG) et comment elle fonctionne. Maintenant, examinons pourquoi la RAG est devenue une technologie incontournable dans le traitement du langage naturel et au-delà.

Précision accrue et contenu dynamique

L’un des plus grands avantages de la RAG réside dans son aptitude à améliorer significativement la précision des réponses générées par les systèmes de NLP. Grâce à sa capacité à accéder à une vaste étendue de données externes en temps réel, la RAG permet de produire des réponses non seulement précises, mais aussi en phase avec les dernières informations disponibles. Cela signifie que, contrairement aux modèles traditionnels qui peuvent rapidement devenir obsolètes, la RAG garantit un contenu dynamique et actualisé.

Ce dynamisme est crucial dans un monde où l’information évolue constamment. Par exemple, un chatbot alimenté par la RAG peut fournir des réponses actualisées sur les nouvelles mondiales, les avancées scientifiques, ou les fluctuations du marché, ce qui le rend infiniment plus utile et pertinent pour l’utilisateur.

Base de connaissances étendue et confiance des utilisateurs améliorée

En étendant la base de connaissances accessibles aux modèles de NLP, la RAG permet de combler les lacunes des bases de données internes limitées. Les systèmes peuvent ainsi tirer parti de l’ensemble de connaissances collectives disponibles sur internet ou dans des bases de données spécialisées, offrant des réponses qui couvrent un éventail beaucoup plus large de sujets et de contextes.

Cette extension de la base de connaissances conduit à une amélioration notable de la confiance des utilisateurs. Lorsque les utilisateurs reçoivent des réponses informées, pertinentes et à jour, leur confiance dans le système augmente. Cela est particulièrement vrai dans des domaines critiques tels que la santé, la finance et le droit, où des informations précises et actualisées sont primordiales.

En résumé, la RAG représente une évolution majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle et du traitement du langage naturel. En fournissant des réponses précises, en maintenant le contenu dynamique et en élargissant la base de connaissances des systèmes de NLP, la RAG ouvre la voie à des applications plus intelligentes, plus fiables et plus utiles, renforçant la relation de confiance entre les utilisateurs et les systèmes d’IA.


Mise en oeuvre technique de la RAG avec les grands modèles de langage

Alors que nous avons exploré ce qu’est la RAG et pourquoi elle est importante, plongeons maintenant dans les aspects techniques de sa mise en œuvre, en particulier en association avec de Grands Modèles de Langage (LLMs).

Source de données et découpage des données

La première étape dans la mise en œuvre de la RAG consiste à sélectionner et à structurer soigneusement les données sources. Les données doivent être diversifiées, précises et de haute qualité, car elles servent de fondement à tout le processus de génération. Cette sélection est cruciale car les modèles de récupération utilisent ces données pour répondre aux requêtes des utilisateurs.

Le découpage des données, ou « data chunking », est également un élément important. Cela implique de diviser les données en segments gérables, ce qui rend le processus de récupération plus efficace. Une stratégie de découpage efficace peut améliorer considérablement la vitesse et la précision du modèle, permettant des réponses rapides et pertinentes.

Conversion de texte en vecteur (Embeddings)

Après la préparation des données, la prochaine étape est leur vectorisation, un processus qui transforme le texte en vecteurs numériques. Ces vecteurs permettent aux algorithmes de RAG de traiter et d’analyser le texte de manière plus efficace. Les modèles d’embedding, tels que ceux basés sur GPT ou BERT, sont couramment utilisés pour cette tâche, car ils peuvent capturer la signification et le contexte des mots dans un espace vectoriel.

La vectorisation est essentielle car elle permet une correspondance plus précise entre la requête de l’utilisateur et les données récupérées, garantissant que les réponses générées soient à la fois pertinentes et contextuellement appropriées.

Liens entre les données sources et les embeddings

La dernière étape de la mise en œuvre technique de la RAG consiste à établir des liens précis entre les données sources et les embeddings. Cette correspondance assure que les bonnes informations sont récupérées et utilisées lors de la génération de texte. Un appariement réussi entre les données sources et les embeddings est crucial pour le succès de la RAG, car il influence directement la qualité et la pertinence des réponses générées.

La mise en place d’un système de RAG efficace nécessite une attention particulière à chaque étape de ce processus, de la préparation des données à leur vectorisation et à l’appariement final. En maîtrisant ces étapes, les développeurs peuvent tirer le meilleur parti des capacités de la RAG, en créant des systèmes de NLP qui ne sont pas seulement avancés, mais également profondément alignés sur les besoins spécifiques de leurs utilisateurs.


RAG vs Recherche Sémantique

Tandis que la Génération Augmentée par la Recherche (RAG) continue de transformer le paysage de l’intelligence artificielle, une comparaison avec une autre technique révolutionnaire, la recherche sémantique, s’impose. Bien que ces deux approches partagent certains objectifs, elles diffèrent de manière significative dans leurs fonctionnalités et applications.

Objectif et fonctionnalité

La RAG et la recherche sémantique visent toutes deux à améliorer la qualité des interactions entre l’humain et la machine. La RAG, en combinant la récupération d’informations et la génération de texte, vise à produire des réponses précises et contextuellement enrichies. Elle est particulièrement utile dans les applications nécessitant des réponses détaillées ou des explications basées sur des données actualisées.

À l’inverse, la recherche sémantique se concentre sur l’amélioration des résultats de recherche en comprenant l’intention et le contexte des requêtes des utilisateurs. Elle vise à aller au-delà du simple matching de mots-clés pour fournir des résultats plus pertinents en interprétant la signification derrière les mots.

Utilisation principale et manipulation des données

L’utilisation principale de la RAG se trouve dans les domaines où la génération de texte informé et actualisé est cruciale, comme les assistants virtuels, les outils de résumé automatique et les systèmes de réponse aux questions. La RAG nécessite une manipulation des données complexe, car elle doit non seulement retrouver mais aussi intégrer correctement les informations pertinentes pour générer des réponses.

En comparaison, la recherche sémantique est largement utilisée dans les moteurs de recherche et les systèmes de récupération d’informations pour améliorer l’exactitude des résultats de recherche face à des requêtes complexes. Elle manipule les données principalement en analysant et en comprenant la sémantique des termes de recherche, souvent sans générer de nouveau contenu, mais en trouvant le contenu existant le plus pertinent.


Exemples et applications de la RAG

La Génération Augmentée par la Recherche (RAG) trouve des applications dans une multitude de domaines, révolutionnant la façon dont nous interagissons avec l’information et générons du contenu. Voici quelques exemples concrets qui illustrent la polyvalence et l’efficacité de la RAG.

Résumé de texte

Un domaine où la RAG brille particulièrement est le résumé de texte. Grâce à sa capacité à puiser dans une large gamme de sources et à synthétiser les informations pertinentes, la RAG peut créer des résumés concis et informatifs de documents complexes. Que ce soit pour condenser des articles de presse, des rapports scientifiques ou des documents juridiques, la RAG fournit des résumés qui capturent les éléments essentiels du texte tout en préservant son sens et sa nuance.

Systèmes de réponse aux questions

Les systèmes de réponse aux questions bénéficient grandement de l’intégration de la RAG. En combinant la récupération d’informations avec la génération de texte, la RAG améliore nettement l’exactitude et la pertinence des réponses. Cela est particulièrement utile pour les assistants virtuels et les chatbots qui doivent fournir des réponses précises et contextualisées aux questions des utilisateurs, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et la fiabilité du service.

Génération de contenu

La RAG excelle également dans la génération de contenu nouveau et contextuellement riche. Que ce soit pour générer des articles, des posts sur les réseaux sociaux, des descriptions de produits ou même du code, la RAG peut produire du contenu pertinent et adapté au contexte donné. Cette capacité ouvre des perspectives fascinantes dans des domaines variés, de la publicité au développement logiciel.

Applications supplémentaires

Au-delà de ces exemples, la RAG peut être mise à profit dans d’autres domaines tels que :


    • Traduction automatique : Améliorer la précision et le contexte des traductions en intégrant des connaissances issues de textes multilingues.

    • Éducation et apprentissage : Création de matériel pédagogique personnalisé ou de réponses aux questions des étudiants basées sur les dernières recherches et données disponibles.

    • Recherche juridique et scientifique : Analyse et résumé de vastes ensembles de documents juridiques ou scientifiques pour extraire des informations clés et des insights.

    • Service client : Amélioration des réponses fournies par les systèmes de service client en intégrant les informations les plus récentes et pertinentes, réduisant ainsi le temps de réponse et augmentant la satisfaction des clients.



Génération Augmentée par la Recherche (RAG)


Avantages de la RAG

La Génération Augmentée par la Recherche (RAG) offre de nombreux avantages qui révolutionnent la façon dont les systèmes d’intelligence artificielle interagissent avec les utilisateurs et traitent les informations. Examinons de plus près certains de ces avantages.

Précision améliorée et contenu dynamique

L’un des principaux avantages de la RAG est l’amélioration significative de la précision des réponses générées. Grâce à sa capacité à récupérer des informations à partir de sources externes, la RAG permet de générer des réponses qui ne sont pas seulement basées sur une base de données statique, mais qui sont mises à jour avec les informations les plus récentes disponibles. Cela conduit à une précision accrue et à une pertinence contextuelle qui étaient auparavant inatteignables.

En outre, la RAG permet la création de contenu dynamique qui évolue en fonction des nouvelles données et des tendances émergentes. Cela est particulièrement précieux dans des domaines en constante évolution, tels que les actualités, la médecine ou la technologie, où l’exactitude et l’actualité de l’information sont cruciales.

Base de connaissances étendue et amélioration de la confiance des utilisateurs

La RAG étend la base de connaissances des systèmes d’intelligence artificielle bien au-delà de leurs données d’entraînement initiales. En accédant à des sources d’information diverses et mises à jour, la RAG permet aux systèmes de fournir des réponses qui reflètent une compréhension plus large et plus profonde du monde. Cela non seulement améliore la performance des systèmes en termes de réponses fournies, mais contribue également à renforcer la confiance des utilisateurs dans les capacités de l’IA.

Les utilisateurs sont plus susceptibles de faire confiance et de se fier à un système qui fournit régulièrement des informations précises, actualisées et contextuellement pertinentes. Cette confiance est essentielle pour l’adoption et l’utilisation efficaces des technologies d’IA dans la vie quotidienne.


Défis et limites de la RAG

Malgré ses nombreux avantages, la mise en œuvre de la Génération Augmentée par la Recherche (RAG) n’est pas sans défis. Ces obstacles peuvent varier des complexités techniques aux limitations pratiques.

Complexité du modèle et défis de préparation des données

La première série de défis concerne la complexité inhérente des modèles RAG et la préparation des données nécessaires pour leur fonctionnement optimal. L’architecture de la RAG, qui intègre à la fois la récupération d’informations et la génération de texte, requiert des ressources computationnelles importantes et une expertise technique considérable pour être mise en œuvre efficacement.

La préparation des données est particulièrement ardue : pour que la RAG fonctionne correctement, les données doivent être propres, pertinentes et structurées de manière à faciliter leur récupération et leur utilisation par le modèle. Cela inclut la segmentation adéquate des données, l’élimination des informations redondantes et la sélection d’un modèle d’embedding approprié pour la vectorisation du texte.

Ingénierie de l’invite pour LLM et compromis de performance

Un autre défi majeur réside dans l’ingénierie de l’invite (prompt engineering) pour les modèles de langue de grande taille (LLM). La manière dont les informations récupérées sont présentées au LLM peut grandement affecter la qualité des réponses générées. Trouver le bon équilibre entre la quantité d’informations fournies et la clarté de l’invite peut être complexe et nécessite souvent des ajustements fins.

De plus, il existe un compromis entre la profondeur de la récupération d’informations et la vitesse de réponse. Les systèmes RAG peuvent parfois souffrir de temps de réponse augmentés en raison du double processus de récupération d’informations et de génération de texte. Ceci est particulièrement problématique dans les applications en temps réel, où la rapidité de réponse est essentielle.


Meilleures pratiques pour l’implémentation de la RAG

L’implémentation réussie de la Génération Augmentée par la Recherche (RAG) nécessite plus qu’une simple connaissance théorique ; elle exige une approche pratique et stratégique. Voici quelques meilleures pratiques à considérer pour optimiser l’implémentation de la RAG.

Préparation des données et mises à jour régulières

Une préparation efficace des données est cruciale pour le succès de la RAG. Cela implique de s’assurer que les données sont propres, pertinentes et structurées de manière à faciliter leur récupération et leur utilisation. La normalisation du texte et la résolution des entités sont des étapes clés pour aider le modèle à identifier et contextualiser les éléments clés du texte.

En outre, les informations que la RAG utilise doivent être régulièrement mises à jour pour rester actuelles et pertinentes. Établir un pipeline de données robuste qui permet des mises à jour périodiques est essentiel. Les mises à jour peuvent varier de quotidiennes à trimestrielles, en fonction de votre cas d’utilisation spécifique. Les flux de travail automatisés sont fortement recommandés pour gérer ce processus efficacement.

Évaluation de la sortie et amélioration continue

L’évaluation de la performance des systèmes RAG est essentielle pour assurer leur efficacité continue. Cette évaluation peut être qualitative, impliquant une révision manuelle par des experts du domaine, ou quantitative, utilisant des métriques d’évaluation automatisées telles que BLEU, ROUGE ou METEOR. Les retours des utilisateurs, lorsqu’ils sont applicables, constituent également un outil puissant pour l’évaluation des performances.

L’amélioration continue est cruciale dans le domaine en évolution rapide de l’IA. Cela peut signifier mettre à jour les données d’entraînement, réviser les paramètres du modèle ou même ajuster la configuration architecturale en fonction des dernières recherches et métriques de performance.

Intégration de bout en bout

Une expérience opérationnelle fluide nécessite que les workflows RAG soient intégrés de manière transparente dans vos protocoles MLOps existants. Cela comprend l’adhésion aux meilleures pratiques en matière d’intégration continue et de déploiement continu (CI/CD), la mise en place de systèmes de surveillance robustes et la réalisation d’audits réguliers des modèles.


Conclusion

La RAG représente une avancée significative en IA, fusionnant la récupération d’informations avec la génération de texte pour créer des réponses plus précises, contextuelles et dynamiques. Elle transcende les limitations des modèles traditionnels de traitement du langage naturel en s’appuyant sur des données externes, permettant ainsi une génération de contenu plus riche et plus pertinente.

Les principaux avantages de la RAG incluent une précision améliorée dans les réponses générées, un contenu dynamique qui évolue avec l’information disponible et une base de connaissances élargie qui renforce la confiance des utilisateurs. Cependant, sa mise en œuvre est assortie de défis, notamment la complexité du modèle, la préparation des données et l’intégration des données dans les grands modèles de langage.

L’avenir de RAG et son impact sur l’IA

L’avenir de la RAG est prometteur et son potentiel pour transformer davantage le domaine de l’intelligence artificielle est immense. Alors que la technologie continue d’évoluer, nous pouvons nous attendre à des applications encore plus sophistiquées et à une intégration plus profonde dans divers secteurs, allant de la santé à l’éducation en passant par le service client.

La RAG pourrait conduire à des systèmes d’IA encore plus autonomes et intuitifs, capables de comprendre et de répondre aux besoins des utilisateurs de manière encore plus nuancée et personnalisée. En outre, à mesure que les données deviennent plus accessibles et les modèles de langage plus avancés, la RAG pourrait bien devenir un élément standard dans le développement des applications d’IA.

En somme, la RAG ne se contente pas de redéfinir les frontières de ce que l’IA peut accomplir aujourd’hui ; elle pave également la voie à de futures innovations, façonnant activement l’avenir de l’intelligence artificielle. En adoptant cette technologie et en explorant ses applications, nous nous engageons dans un voyage passionnant vers une ère d’IA plus éclairée et plus capable.


Génération Augmentée par la Recherche (RAG)

 

 

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Foire aux questions

La RAG est une technique avancée d’intelligence artificielle qui combine la récupération d’informations avec la génération de texte. Elle permet aux modèles d’IA de retrouver des informations pertinentes à partir d’une source de connaissances et de les intégrer dans le texte généré. Cette approche révolutionne la création de contenu en rendant les réponses générées par l’IA plus précises et contextuellement riches.

Les deux piliers principaux de la RAG sont les modèles de récupération et les modèles générateurs. Les modèles de récupération agissent comme des ‘bibliothécaires’ spécialisés, trouvant des informations pertinentes dans de grandes bases de données. Les modèles générateurs, souvent basés sur des Grands Modèles de Langue (LLMs), utilisent ensuite ces informations pour produire du texte cohérent et pertinent.

La RAG est importante en NLP car elle comble le fossé entre les capacités étendues des modèles de récupération d’informations et la puissance de génération de texte des modèles de langue. Elle permet de générer du texte non seulement fluide mais également riche en informations spécifiques et actualisées, ce qui était auparavant un défi majeur pour les systèmes traditionnels de NLP.

Dans la RAG, les modèles de récupération fouillent dans une large base de données pour trouver les informations les plus pertinentes en réponse à une requête. Ils utilisent des techniques comme les embeddings vectoriels pour évaluer et sélectionner les données les plus adéquates. Ces modèles sont essentiels pour apporter une dimension externe de connaissance aux réponses générées par l’IA.

Les modèles générateurs dans la RAG prennent les informations sélectionnées par les modèles de récupération et les transforment en texte compréhensible et pertinent. Basés sur des LLMs, ils assurent que le texte généré est non seulement grammaticalement correct mais aussi riche en contexte et en informations spécifiques, rendant ainsi les réponses de l’IA plus utiles et précises.

La RAG offre plusieurs avantages, notamment une précision accrue des réponses, la création de contenu dynamique qui reflète les informations les plus récentes, et une base de connaissances élargie qui peut renforcer la confiance des utilisateurs dans les systèmes d’IA.

Malgré ses avantages, la mise en œuvre de la RAG peut être complexe. Elle nécessite une préparation minutieuse des données, un processus de mise à jour régulière pour maintenir la pertinence des informations, et une intégration soigneuse dans les grands modèles de langue, ce qui peut présenter des défis en termes de ressources computationnelles et de compétences techniques.

L’avenir de la RAG est prometteur, avec le potentiel de transformer davantage le domaine de l’IA. À mesure que les données deviennent plus accessibles et les algorithmes plus sophistiqués, la RAG pourrait conduire à des systèmes d’IA encore plus intelligents et autonomes, capables de comprendre et de répondre aux besoins des utilisateurs de manière encore plus nuancée et personnalisée.

Comprendre

Lexique

  • Intelligence Artificielle (IA) : Branche de l’informatique consacrée à la création de systèmes capables de réaliser des tâches qui, traditionnellement, nécessitent l’intelligence humaine, telles que la prise de décision, la reconnaissance de formes et la compréhension du langage.
  • Traitement du Langage Naturel (NLP) : Sous-domaine de l’IA qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer du langage naturel.
  • Génération Augmentée par la Recherche (RAG) : Technique d’IA qui combine la récupération d’informations et la génération de texte pour fournir des réponses précises et contextuellement adaptées.
  • Modèles de Récupération : Composants de la RAG qui identifient et récupèrent les informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données ou de sources d’informations externes.
  • Modèles Générateurs : Composants de la RAG qui utilisent les informations récupérées pour générer des réponses textuelles cohérentes et informatives.
  • Embeddings (Plongements vectoriels) : Représentations mathématiques du texte qui permettent aux ordinateurs de comprendre et de traiter le langage naturel. Ils transforment les mots et les phrases en vecteurs de nombres.
  • Grands Modèles de Langue (LLMs) : Modèles d’intelligence artificielle de grande échelle, entraînés sur d’immenses quantités de texte, capables de générer du langage, de répondre à des questions, et de réaliser d’autres tâches liées au langage.
  • Vectorisation : Processus de conversion de texte en vecteurs numériques pour permettre un traitement et une analyse mathématiques.
  • Recherche Sémantique : Méthode de recherche basée sur la compréhension de l’intention et du sens contextuel des mots dans les requêtes de recherche, contrairement à la recherche basée uniquement sur les mots-clés.
  • MLOps (Machine Learning Operations) : Pratiques de développement et de maintenance qui visent à déployer et maintenir des modèles d’apprentissage automatique en production de manière fiable et efficace.
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Le pouvoir de l’IA dans le tourisme : révolution de l’expérience et l’organisation des Offices de Tourisme

L’intelligence artificielle (IA) dans les offices de tourisme est à l’aube d’une révolution, transformant non seulement la manière dont les informations sont communiquées aux visiteurs mais aussi en améliorant significativement les processus internes et l’efficacité organisationnelle. Cet article explore comment des outils d’IA comme ChatGPT ou Midjourney peuvent être exploités au sein des offices de tourisme pour enrichir l’expérience touristique et optimiser le travail des employés.

Révolution dans la création de contenu

L’Intelligence Artificielle Générative, à travers des outils comme ChatGPT, MidJourney, CoPilot, Suno, ou d’autres, peut considérablement alléger la charge de travail liée à la création de contenu. La génération automatique de textes pour les blogs, les réseaux sociaux, ou encore la conception de jeux et de chansons, permet de produire rapidement des contenus de qualité. Cette technologie offre la possibilité d’ajouter une touche personnelle ou locale à ces contenus, enrichissant ainsi la communication sans pour autant alourdir le travail des équipes.

Exemple d’usage

Prenons pour exemple l’Office de Tourisme de la Vallée de Villé (https://www.tourisme-valdeville.fr/fr/accueil) et créons un contenu musical pour la promotion de la vallée :

Commençons par demander à ChatGPT d’écrire les paroles d’une chanson. Le prompt expliquera ce qu’est la Vallée de Villé en lui donnant le lien vers le site de l’Office du Tourisme, lui donnera le contexte de la chanson (pour qui ? dans quel objectif ? quelle longueur ? …).

[Verse 1]:
Au cœur de l’Alsace, écrin de verdure,
Le Val de Villé dévoile sa parure.
Entre vignes et montagnes, secrets bien gardés,
Chaque sentier nous invite à rêver.
[Chorus]:
Oh, Val de Villé, terre de légende,
Ton histoire chante, dans le vent se mêle.
De ton passé, tu tisses l’espérance,
Val de Villé, beauté d’Alsace, berceau de silence.
[Verse 2]:
Des châteaux forts à l’ombre des forêts,
Le temps s’arrête, l’histoire nous guette.
Marché des potiers, fête des récoltes,
La tradition s’anime, jamais ne révolte.
[Chorus]:
Oh, Val de Villé, terre de légende,
Ton histoire chante, dans le vent se mêle.
De ton passé, tu tisses l’espérance,
Val de Villé, beauté d’Alsace, berceau de silence.
[Bridge]:
Sous le ciel étoilé, la lune veille,
Sur les vins d’Alsace, joyaux de la veille.
Le cœur des hommes, enraciné et fier,
Célèbre la terre, dans un éclat de verre.
[Chorus]:
Oh, Val de Villé, terre de légende,
Ton histoire chante, dans le vent se mêle.
De ton passé, tu tisses l’espérance,
Val de Villé, beauté d’Alsace, berceau de silence.

Demandons ensuite à Midjourney, une autre IA générative spécialisée dans la création de visuels, de générer un visuel pour illustrer la chanson. Dans le prompt, nous précisons que nous souhaitons une photo, nous décrirons la vallée, nous donnerons le type de photo et son format.

Voici une des images générées par MIDJOURNEY :

Val de Villé

Enfin, demandons à SUNO.AI, une Intelligence Artificielle Générative de créer la chanson (chant, accords, instruments et musique). Le prompt comprendra les paroles et le style de musique demandé (ici, de la country) :

https://app.suno.ai/song/a0fc541e-c840-4a7f-8559-3d8d35936979

Nous pouvons enfin demander à CoPilot de nous rédiger un post Facebook pour la promotion de la chanson (et de la Vallée de Villé bien entendu !) :

Bien entendu, cet exemple est simpliste et rapide : l’idée était de montrer les capacités techniques des outils d’Intelligence Artificielle Générative.

En revanche, un Office de Tourisme peut imaginer sur ce principe un concours de chansons IA ? Avec une note pour les paroles et une pour la musique ? Ou tout autre projet recherchant l’engagement avec ses communautés grâce à des outils d’IA !

Personnalisation de l’Expérience Touristique

La capacité de l’IA à proposer des itinéraires touristiques personnalisés représente une avancée majeure. En se basant sur les intérêts exprimés par les visiteurs, des outils comme ChatGPT peuvent suggérer des parcours sur mesure, valorisant ainsi les attraits locaux et offrant une expérience unique et personnalisée à chaque touriste.

Suite à un prompt précis, voici la réponse de ChatGPT pour l’organisation d’un voyage à Venise :

Lundi 12 février :

  • Matin : Visite du Palais des Doges pour admirer son architecture gothique et ses œuvres d’art.
  • Après-midi : Découverte de la Collection Peggy Guggenheim, un musée d’art moderne.
  • Soir : Dîner dans un restaurant local pour déguster la cuisine vénitienne.

Mardi 13 février :

  • Matin : Visite de la Basilique Saint Marc et de la Piazza San Marco.
  • Après-midi : Balade en gondole sur les canaux de Venise.
  • Soir : Dégustation de cicchetti, des tapas vénitiennes, dans un bacaro (bar à vin).

Mercredi 14 février :

  • Matin : Excursion aux îles de Murano et Burano. À Murano, vous pourrez voir des artisans souffler du verre, et à Burano, vous admirerez les maisons colorées.
  • Après-midi : Visite du quartier du Cannaregio.
  • Soir : Dîner romantique pour la Saint-Valentin.

Jeudi 15 février :

  • Matin : Visite de la Basilique Santa Maria della Salute.
  • Après-midi : Temps libre pour faire du shopping ou revisiter vos lieux préférés.
  • Soir : Dernier dîner à Venise, pourquoi pas dans un restaurant de fruits de mer ?

Dans le prompt utilisé, nous avons précisé le nombre de personnes et leurs âges, les dates, les préférences de transports, les types de visites souhaités, les précisions sur la mobilité des participants, et tous les éléments permettant d’affiner la meilleure réponse.

Enrichissement des contenus promotionnels

MidJourney illustre parfaitement comment l’IA peut révolutionner la conception des contenus promotionnels. Capable de générer des visuels impressionnants à partir de simples descriptions, cet outil permet de créer des images, des coloriages pour enfants, et autres supports visuels sans les contraintes et coûts associés aux séances photo traditionnelles, rendant ainsi la destination plus attrayante et accessible.

Voici par exemple un coloriage généré par Midjourney qui pourrait être inséré dans le magazine de l’Office de Tourisme de Kaysersberg (https://www.kaysersberg.com/) :

 

Autre exemple, une affiche pour la promotion des vins alsaciens avec des vignerons entièrement générés par Midjourney (attention, cette campagne n’existe pas : nous avons utilisé le bandeau d’affiches des Vins d’Alsace existantes pour illustrer nos propos) :

Amélioration de l’efficacité organisationnelle

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur du tourisme ne se limite pas uniquement à la création de contenu engageant ou à l’enrichissement de l’expérience des visiteurs. En effet, son influence s’étend bien au-delà, jouant un rôle déterminant dans la transformation des opérations administratives et des procédures organisationnelles au cœur même des offices de tourisme. Cette révolution technologique offre une multitude d’avantages qui, bien exploités, peuvent grandement améliorer l’efficacité organisationnelle de ces entités.

  • Facilitation des comptes-rendus de réunions : Dans le cadre des réunions, souvent jugées chronophages, l’IA se présente comme un allié de taille. Grâce à sa capacité à transcrire automatiquement les discussions, elle permet non seulement d’économiser un temps considérable mais aussi de garantir une meilleure organisation des échanges. Elle va au-delà de la simple transcription textuelle en extrayant les éléments essentiels, tels que les décisions prises ou les points d’action, rendant ainsi les informations facilement accessibles pour un suivi efficace.
  • Analyse des statistiques touristiques : L’une des contributions les plus significatives de l’IA réside dans sa capacité à analyser en profondeur les données relatives aux comportements et préférences des visiteurs. Cette analyse fine permet aux offices de tourisme de décrypter les tendances actuelles et d’anticiper les évolutions futures, offrant ainsi la possibilité d’ajuster dynamiquement les stratégies marketing. Une telle approche orientée données assure une réponse plus adéquate aux attentes changeantes des touristes, optimisant l’impact des campagnes promotionnelles.
  • Évaluation des questionnaires de satisfaction : La gestion des retours d’expérience constitue un pilier fondamental pour l’amélioration continue des services touristiques. À cet égard, l’IA facilite grandement l’analyse des feedbacks recueillis à travers les questionnaires de satisfaction. En traitant ces données de manière intelligente, elle permet d’identifier rapidement les axes d’amélioration, contribuant ainsi à l’élaboration de stratégies d’optimisation des services proposés.
  • Préparation et optimisation des réunions : Enfin, l’IA contribue à rendre les réunions plus productives en assurant une préparation méticuleuse. Elle aide à organiser l’ordre du jour, à préparer les documents nécessaires et à structurer les discussions de manière à ce que chaque moment passé en réunion soit pleinement exploité. Cette optimisation des interactions professionnelles permet de consacrer plus de temps aux actions stratégiques et à l’innovation.

En somme, l’adoption de l’intelligence artificielle par les offices de tourisme ne se résume pas à une simple tendance technologique, mais s’affirme comme une véritable révolution organisationnelle. En facilitant et en optimisant les processus administratifs, l’IA permet à ces institutions de se consacrer pleinement à leur mission première : offrir une expérience inoubliable aux visiteurs tout en promouvant efficacement leur destination.

En conclusion

L’adoption de l’intelligence artificielle par les offices de tourisme représente une formidable opportunité de réinventer leur approche, tant en termes de communication externe qu’en optimisation de leurs processus internes. Elle promet un gain de temps considérable, une amélioration de l’expérience touristique, et ouvre la voie à des innovations créatives qui rendront la découverte touristique plus engageante et mémorable. En outre, elle transforme les pratiques administratives, rendant les structures plus agiles et mieux préparées à répondre aux défis futurs du secteur.

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