{"id":1309,"date":"2026-01-29T12:32:44","date_gmt":"2026-01-29T11:32:44","guid":{"rendered":"https:\/\/cyberforgood.org\/fr\/?post_type=module&p=1309"},"modified":"2026-01-29T14:26:50","modified_gmt":"2026-01-29T13:26:50","slug":"lia-generative-lia-entre-nos-mains","status":"publish","type":"module","link":"https:\/\/cyberforgood.org\/de\/module\/lia-generative-lia-entre-nos-mains\/","title":{"rendered":"Comprendre l’IA g\u00e9n\u00e9rative"},"content":{"rendered":"

Les points abord\u00e9s dans ce module :<\/h2>
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  1. Comment classifier les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories d’IA ?<\/strong><\/li>\n
  2. Le cas de l’IA g\u00e9n\u00e9rative <\/strong><\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div><\/section>\n\n\n

    1. Comment classifier les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories d’IA ? <\/h2>\n\n\n\n

    Il existe ainsi plusieurs mani\u00e8res de distinguer les diff\u00e9rentes cat\u00e9gories d\u2019IA. On peut classer la discipline selon les techniques utilis\u00e9es (comme nous venons de le faire pour le deep learning et le machine learning), ses domaines d\u2019application (traitement du langage, vision par ordinateur\u2026), ou sur ses usages, comprenez les t\u00e2ches qu\u2019elle peut r\u00e9aliser.<\/p>\n\n\n\n

    2. Le cas de l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/h2>\n\n\n\n

    Et, dans cette derni\u00e8re classification, une attire de fait l\u2019attention du grand public car elle est mise entre nos mains et nous avons la capacit\u00e9 d’interagir directement avec elle, de la tester, voire de la manipuler : l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n\n\n\n

    \ud83d\udc36<\/strong>\ud83c\udf6aL’IA peut-elle faire la diff\u00e9rence entre un chien et un muffin ? <\/strong><\/p>\n\n\n

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    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Pour bien discerner ce qui entre dans le cadre de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, prenons pour exemple la question suivante : qu’est-ce qu\u2019un chien ?
    Tandis que certaines IA, par exemple pr\u00e9dictives, seront capables \u00e0 travers leur apprentissage en amont de donner une r\u00e9ponse \u00e0 cette question en distinguant un chien d\u2019un muffin sur une mosa\u00efque de photos, l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, elle, sera capable de g\u00e9n\u00e9rer justement une image de ce chien sans avoir besoin de support visuel au pr\u00e9alable, uniquement gr\u00e2ce au texte que vous lui avez communiqu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

    On parle donc d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative lorsque l\u2019outil est capable de cr\u00e9er du contenu de fa\u00e7on autonome, selon les demandes de l\u2019utilisateur. Concr\u00e8tement, cela signifie pouvoir r\u00e9diger des textes, g\u00e9n\u00e9rer des images, produire des vid\u00e9os, \u00e9crire du code ou encore r\u00e9sumer des documents.<\/p>\n\n\n\n

    \ud83d\udee0\ufe0fQuels sont les diff\u00e9rents outils de l’IA g\u00e9n\u00e9rative ?
    <\/strong><\/p>\n\n\n\n

    En quelques ann\u00e9es, le monde de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative a explos\u00e9, proposant diff\u00e9rents outils sur le march\u00e9 pour r\u00e9pondre aux besoins des utilisateurs. <\/p>\n\n\n\n

    Voici une liste non exhaustive des principaux outils : <\/strong><\/p>\n\n\n

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    \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

    Nous parlions, en introduction, du 30 novembre 2022, jour de la sortie de ChatGPT. Ce qui a marqu\u00e9 les premiers utilisateurs, c\u2019est la capacit\u00e9 du grand mod\u00e8le de langage (LLM) \u00e0 r\u00e9pondre \u00ab comme un humain \u00bb, poussant m\u00eame certains \u00e0 se confier ou \u00e0 transmettre des informations personnelles \u00e0 ce nouvel assistant virtuel.<\/p>\n\n\n\n

    \ud83d\udd0eD\u00e9mystifier l’IA g\u00e9n\u00e9rative <\/strong><\/p>\n\n\n\n


    Pour d\u00e9mystifier cette r\u00e9volution technologique, il semble important de rappeler que le LLM est un type de mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle entra\u00een\u00e9 sur d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de texte pour comprendre et g\u00e9n\u00e9rer du langage humain. L\u2019objectif m\u00eame de l\u2019outil est de mimer le langage humain. Rien de plus.<\/p>\n\n\n\n

    ChatGPT ne vous comprend pas, ne vous appr\u00e9cie pas, ne vous juge pas. C\u2019est un outil entra\u00een\u00e9 sur une quantit\u00e9 astronomique de donn\u00e9es, qui a appris \u00e0 pr\u00e9dire le mot le plus probable qui suit une suite de mots. L\u2019outil, qu\u2019il convient de ne pas humaniser, anticipe statistiquement ce qui vient ensuite.<\/p>\n\n\n\n

    Mais voil\u00e0, qui dit statistiques et probabilit\u00e9s dit parfois erreur. Et maintenant que nous avons une vision plus claire de comment fonctionne l\u2019IA, de ce qu\u2019elle est et ce qu\u2019elle n\u2019est pas, nous t\u00e2cherons de d\u00e9cortiquer les risques que pr\u00e9sentent cette technologie.<\/p>\n\n\n\n

    Mais avant, prenons le temps de revoir les notions abord\u00e9es jusque l\u00e0 \u00e0 travers ce court quizz :<\/p>\n\n\n

    Quizz<\/h2>

    Quelle est la particularit\u00e9 principale de l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative par rapport \u00e0 une IA dite \u00ab pr\u00e9dictive \u00bb\u202f?<\/p>