Les 10 mots clés pour comprendre l’intelligence artificielle sans être ingénieur.
Les Assises nationales de l’IA ont lieu ce jeudi à Caen. L’intelligence artificielle (IA) désigne toutes les techniques capables d’imiter certaines facultés humaines comme comprendre un texte ou reconnaître un visage.
Votre enfant ou votre petit-cousin évoque la réalisation de ses devoirs sur « Chatgepete », mais vous ne connaissez pas cet auteur ? Vous vous interrogez sur le lien entre Mistral et la taxe Zucman ? Lorsque votre collègue du service informatique évoque un prompt utilisant très peu de tokens pour simplifier son travail, cela vous semble obscure ? Entre le jargon technique et les anglicismes, il peut être difficile de s’y retrouver dans les conversations autour de l’intelligence artificielle. À l’occasion des Assises nationales de l’IA qui se déroulent ce jeudi à Caen, voici un petit lexique pour vous aider.
### Intelligence artificielle (IA)
L’IA est un terme générique désignant toutes les techniques capables d’imiter certaines capacités humaines, telles que la compréhension d’un texte, la reconnaissance d’un visage ou la proposition d’une traduction. L’IA ne doit pas être considérée comme une magie noire, mais plutôt comme une boîte à outils mathématique et statistique, existant depuis les débuts des jeux vidéo, et qui s’intègre désormais dans nos smartphones, nos véhicules et nos moteurs de recherche. De plus en plus, ce terme général est utilisé pour désigner les LLM (« large language model », grands modèles de langage), spécialisés dans les échanges, la rédaction, l’analyse et la synthèse de texte.
### Algorithme
Un algorithme est comparable à une recette : il s’agit d’un ensemble d’étapes précises qui permettent d’arriver à un résultat. Ce processus de traitement de l’information constitue la base de la programmation et de l’IA. Les algorithmes se retrouvent partout, depuis les recommandations sur Netflix jusqu’aux systèmes de navigation GPS. Il faut veiller à ne pas leur attribuer une neutralité absolue, car ils sont toujours influencés par les choix et les données de ceux qui les conçoivent.
### Données (datas)
Considérées comme l’or noir du numérique, chaque photo, clic, conversation ou achat génère des données, qui sont la matière première des systèmes d’IA. Plus il y a de données, plus la machine peut « apprendre » efficacement. Pour identifier les décisions optimales, reconnaître un objet ou un animal, ou réagir à une situation nouvelle, la machine s’entraîne sur des volumes considérables de données. Cependant, celles-ci ne sont pas non plus neutres : elles reflètent nos biais, nos habitudes et nos inégalités. Si l’on alimente une IA avec de mauvaises informations, elle générera de mauvaises réponses.
### Machine learning, deep learning et réseaux de neurones
On entre ici dans des concepts plus techniques. Le machine learning permet aux programmes de s’améliorer en apprenant à partir des données. Le deep learning, plus avancé, superpose des « couches » de ce qu’on nomme des réseaux de neurones artificiels. Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces neurones gèrent et combinent divers paramètres pour aider l’intelligence artificielle à résoudre des problèmes complexes. Cette approche a permis le développement de la reconnaissance faciale, des voitures semi-autonomes et des assistants vocaux. Impressionnant, mais parfois difficile à comprendre.
### Modèle
Un modèle d’IA représente le résultat de cet entraînement : une sorte de cerveau numérique capable de prédire, classer ou générer du contenu. Certains modèles sont spécialisés (détection de tumeurs, identification de fraudes), tandis que d’autres sont généralistes (rédaction de textes, résumé de documents). Leur efficacité dépend de deux éléments : la qualité des données et la puissance de calcul disponible.
### Prompt
Au niveau de l’utilisateur, le prompt est la consigne donnée à une IA générative, en particulier aux modèles généralistes disposant d’une interface simple et accessible. Par exemple : « Écris un poème » ou « Crée une image de chat cosmonaute ». Plus la demande est précise, meilleur sera le résultat. On parle désormais de « prompt engineering » pour désigner l’art d’écrire la question parfaite.
### Deepfake
Johnny Hallyday chantant du Taylor Swift ? Un discours imaginé de Macron ? Bienvenue dans l’univers des deepfakes, des contenus altérés par IA. Bien que certaines utilisations puissent être divertissantes, un risque majeur y est associé : la désinformation. Il devient difficile de croire aux images à une époque où celles-ci, historiquement vues comme des preuves, peuvent être manipulées sans aucun problème.
### Token
Les tokens sont les petites unités de texte manipulées par les modèles de langage. Un token peut correspondre à un fragment de phrase, un mot ou une syllabe. L’IA ne mesure pas en termes de caractères ou de mégaoctets, mais en tokens. Plus une demande est longue, plus elle nécessite de puissance, d’énergie et de temps pour être traitée.
### Hallucination
Tout comme chez les humains, l’hallucination pour une IA se produit lorsqu’elle formule une réponse incorrecte mais qui semble convaincante. Par exemple, elle peut citer un livre inexistant, inventer un chiffre ou attribuer une citation à la personne erronée. La machine n’a pas l’intention de tromper ; elle fonctionne simplement sur des statistiques : quelle est la probabilité que cette image soit celle d’un chat ? Quelle est la probabilité que les mots suivants soient « 20 Minutes » ? Lorsqu’elle hallucine, elle fait une mauvaise estimation.
### AGI (Artificial General Intelligence)
C’est le rêve ultime, l’objectif déclaré de certaines entreprises : créer une intelligence artificielle « générale », capable de se montrer aussi adaptable et polyvalente qu’un humain. Elle pourrait apprendre n’importe quelle tâche, raisonner, improviser et même s’améliorer sans intervention humaine. Actuellement, malgré les discours de marketing, nous en sommes encore très loin : les IA d’aujourd’hui restent spécialisées. Cependant, l’idée d’une AGI alimente les débats et nourrit surtout des scénarios de science-fiction.
