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Fonctionnement de l'IA

Machine Learning

Intelligence Artificielle

IA Générative

Deep Learning

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Large Language Model

Exemple

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Intelligence artificielle

L’IA est le terme qui englobe l’ensemble des techniques permettant de simuler certaines capacités humaines.C'est comme un « cerveau artificiel » capable d'apprendre et de s'adapter, mais limité par les données et les algorithmes qu'il utilise.

Machine Learning

= Apprentissage automatique.Permet d’identifier, de reconnaitre un concept à partir de nombreux exemples.Elle apprend à partir de ces exemples, sans être programmée spécifiquement pour chaque situation.

Deep Learning

= Apprentissage profondC'est une sous-catégorie du machine learning, mais il fonctionne grâce à des réseaux de neurones artificiels, qui ressemblent à la façon dont notre cerveau traite l'information. Cela permet à l'IA d'analyser des données plus complexes, comme des images ou des vidéos et de les associer.

IA Générative

Permet de générer de nouvelles créations à partir des informations qu'elle a apprises. Par exemple, une IA générative peut écrire des articles, créer des œuvres d'art, ou même générer de la musique. Elle utilise les exemples qu'elle a déjà vus pour produire du contenu qui semble nouveau.

Large Language Model (LLM)

Il analyse des milliards de mots provenant de textes pour comprendre le langage et prédire les mots suivants dans une phrase.Les Large Language Models (LLM) sont formés sur d'immenses quantités de texte. Ils « apprennent » à comprendre le contexte des mots et à prédire les prochains mots dans une phrase. Ici, l'IA prédit quel mot vient ensuite pour créer des phrases cohérentes.

Exemple imagé

L'intelligence artificielle peut être symbolisée par un cerveau. C'est le nom du concept qui regroupe plusieurs mécanismes essentiels à son fonctionnement. La machine learning peut être imagée comme l'enfant qui apprend à reconnaitre un chat par exemple. Il est inutile de décrire comment reconnaitre un chat, c'est lui même à force de nommer "chat" lorsqu'il en voit un, qu'il va apprendre à le reconnaitre et le différencier des autres espèces. Le deep learning est l'associtation du chat à d'autres concepts. L'enfant va apprendre à associer le chat au mot croquette ou encore animal de compagnie afin de construire et comprendre son environnement L'IA générative, elle, est l'enfant qui, après avoir recconu le chat et compris le sens de ce mot, va pouvoir le dessiner, le mimer et même imiter un chat qui miaule. Chaque production sera unique et correspondra à la consigne qu'on lui a donné pour le dessiner. Le large Language Model représente l'enfant qui aprés avoir appris et mûri en fonction de toutes les informations qu'il aura intégrées, va pouvoir échanger longuement sur les chats ou créer un exposé. Ceci repose uniquement sur du texte.