Si vous êtes curieux de l’intelligence artificielle et que vous avez expérimenté des outils comme ChatGPT, cet article est pour vous. Il offre une introduction concise aux concepts clés de l’IA.

LLMs

Les grands modèles de langage (LLMs) sont un type d’intelligence artificielle (IA) capable de générer et de comprendre du texte. Ils sont entraînés sur des ensembles de données massifs de texte et de code, ce qui leur permet d’apprendre les nuances du langage humain et d’effectuer une variété de tâches, notamment :

  • Génération de texte, tels que des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des e-mails, des lettres, etc.
  • Traduction de langues
  • Répondre aux questions de manière complète et informative
  • Résumer du texte
  • Rédaction de différents types de contenu créatif

Les LLMs évoluent continuellement, mais ils ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs. Par exemple, les LLMs pourraient être utilisés pour développer de nouveaux types de chatbots capables d’avoir des conversations plus naturelles et engageantes avec les humains. Ils pourraient également être utilisés pour créer de nouveaux outils éducatifs qui aident les étudiants à apprendre plus efficacement.

Voici une description concise des LLMs en une phrase :

Les LLMs sont des modèles d’IA capables de générer et de comprendre le langage humain en apprenant à partir d’ensembles de données massifs.

Stable Diffusion

La diffusion stable est un modèle de diffusion optimisé qui peut générer des images photoréalistes le plus souvent à partir de descriptions textuelles. C’est une technologie relativement nouvelle, mais elle est rapidement devenue l’un des modèles texte-vers-image les plus populaires en raison de sa capacité à produire des images de haute qualité dans une variété de styles.

La diffusion stable fonctionne en ajoutant d’abord du bruit aux caractéristiques essentielles d’une image sur laquelle le modèle a été entraîné, puis en supprimant progressivement le bruit jusqu’à ce qu’elle corresponde à la description textuelle.

La diffusion stable peut être utilisée pour générer des images à diverses fins, notamment :

  • Création d’art conceptuel
  • Conception de produits
  • Génération d’illustrations
  • Création d’images réalistes de personnes, de lieux et de choses qui n’existent pas dans le monde réel

La diffusion stable est encore en développement, mais elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous créons et consommons du contenu visuel.

Voici une description concise de la diffusion stable en une phrase :

La diffusion stable est un modèle de diffusion capable de générer des images photoréalistes dans la plupart des cas à partir de descriptions textuelles.

Edge AI

L’Edge AI est le déploiement d’applications d’IA sur des dispositifs à travers le monde physique. On l’appelle “Edge AI” parce que le calcul de l’IA est effectué près de l’utilisateur, à la périphérie du réseau, près de l’endroit où les données sont situées, plutôt que de manière centralisée dans une installation de cloud computing ou un centre de données privé.

L’Edge AI offre un certain nombre d’avantages, notamment :

  • Réduction de la latence : les applications Edge AI peuvent traiter les données en temps réel, sans avoir besoin de les envoyer au cloud et de les renvoyer. Ceci est important pour les applications où des temps de réponse rapides sont critiques, comme les voitures autonomes et les systèmes d’automatisation industrielle.
  • Amélioration de la confidentialité et de la sécurité : les applications Edge AI peuvent traiter les données sur le dispositif, sans avoir besoin de les envoyer à un serveur central. Cela peut aider à protéger la vie privée des utilisateurs et les données sensibles.
  • Réduction de l’utilisation de la bande passante : les applications Edge AI peuvent réduire la quantité de données qui doivent être envoyées au cloud. Cela peut économiser de l’argent sur les coûts de bande passante et améliorer les performances du réseau.

L’Edge AI est encore une technologie relativement nouvelle, mais elle gagne rapidement en adoption dans un large éventail d’industries, notamment la fabrication, les soins de santé, le commerce de détail et le transport.

Voici une description concise de l’Edge AI en une phrase :

L’Edge AI se réfère au traitement des algorithmes d’IA sur des dispositifs locaux près de la source de données, plutôt que dans un système centralisé basé sur le cloud.

BNNs

Les réseaux neuronaux binarisés (BNNs) sont un type de réseau neuronal où les poids et les activations sont contraints à être binaires, c’est-à-dire soit 1, soit -1. Cela rend les BNNs beaucoup plus efficaces que les réseaux neuronaux traditionnels, car l’arithmétique binaire est beaucoup plus rapide et plus simple à mettre en œuvre.

Il a été démontré que les BNNs atteignent une précision comparable à celle des réseaux neuronaux traditionnels sur une variété de tâches, y compris la classification d’images, la détection d’objets et le traitement du langage naturel. Cependant, les BNNs sont généralement moins précis que les réseaux neuronaux traditionnels, en particulier sur les tâches complexes; un compromis pour les gains d’efficacité.

Malgré leurs limitations, les BNNs présentent un certain nombre d’avantages par rapport aux réseaux neuronaux traditionnels, notamment :

  • Efficacité : les BNNs sont beaucoup plus efficaces que les réseaux neuronaux traditionnels, car l’arithmétique binaire est beaucoup plus rapide et plus simple à mettre en œuvre.
  • Résilience au bruit : dans certains contextes, certaines architectures ou applications démontrent que les BNNs sont plus résistants au bruit que les réseaux neuronaux traditionnels, car les poids et activations binaires sont moins sensibles aux petites variations des données d’entrée.

Les BNNs sont encore en développement, mais ils ont le potentiel de révolutionner la façon dont nous déployons les applications d’IA. Par exemple, les BNNs pourraient être utilisés pour développer de nouveaux types d’applications d’IA mobiles et embarquées qui sont plus efficaces et résilientes au bruit.

Voici une description concise des BNNs en une phrase :

Les BNNs sont un type de réseau neuronal où les poids et les activations sont contraints à être binaires, les rendant plus efficaces en général et résilients au bruit dans certains contextes.

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs et aux systèmes de dériver des informations significatives à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres entrées visuelles — et de prendre des actions ou de faire des recommandations basées sur ces informations.

Les tâches de vision par ordinateur incluent la détection, le suivi, la classification et la segmentation d’objets. Elle peut également être utilisée pour estimer la structure 3D, reconnaître les gestes et interpréter les expressions faciales.

La vision par ordinateur est utilisée dans un large éventail d’applications, notamment :

  • Voitures autonomes : la vision par ordinateur est utilisée pour détecter et suivre les autres véhicules, les piétons et les panneaux de signalisation.
  • Sécurité et surveillance : la vision par ordinateur est utilisée pour détecter et identifier les intrus, et pour surveiller les foules à la recherche d’activités suspectes.
  • Imagerie médicale : la vision par ordinateur est utilisée pour diagnostiquer des maladies et guider la chirurgie.
  • Robotique : la vision par ordinateur est utilisée pour aider les robots à naviguer dans leur environnement et interagir avec des objets.
  • Électronique grand public : la vision par ordinateur est utilisée dans des fonctionnalités telles que la reconnaissance faciale, la réalité augmentée et la recherche d’images.

La vision par ordinateur est un domaine en évolution rapide, et de nouvelles applications sont développées tout le temps. C’est une technologie puissante qui a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure.

Voici une description concise de la vision par ordinateur en une phrase :

La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre le monde visuel.

Recherche sémantique

La recherche sémantique est un type de technologie de moteur de recherche qui tente de comprendre le sens des requêtes de recherche et les relations entre les mots et les concepts. Cela permet aux moteurs de recherche sémantique de renvoyer des résultats plus pertinents, même pour des requêtes ambiguës ou complexes.

Les moteurs de recherche sémantique utilisent une variété de techniques pour comprendre le sens des requêtes, notamment :

  • Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est un domaine de l’IA qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Dans le contexte de la recherche sémantique, le NLP peut discerner l’intention derrière les requêtes de recherche.
  • Graphes de connaissances : les graphes de connaissances sont des bases de données d’entités et des relations entre elles. Ils peuvent être utilisés pour comprendre le contexte d’une requête et les relations entre les entités mentionnées pour aider à désambiguïser les termes avec de multiples significations.

La recherche sémantique continue d’évoluer et des versions de celle-ci sont déjà utilisées. Elle devient de plus en plus importante à mesure que les moteurs de recherche s’efforcent de fournir des résultats plus pertinents aux utilisateurs.

Voici une description concise de la recherche sémantique en une phrase :

La recherche sémantique est un type de technologie de moteur de recherche qui tente de comprendre le sens des requêtes de recherche et les relations entre les mots et les concepts.

Voici un exemple de la façon dont la recherche sémantique peut être utilisée pour améliorer la précision des résultats de recherche :

Si vous recherchez « quel est le plus grand mammifère ? », un moteur de recherche traditionnel pourrait renvoyer des résultats sur la baleine bleue, l’éléphant et le rhinocéros. Cependant, un moteur de recherche sémantique serait capable de comprendre que vous demandez quel est le plus grand mammifère du monde, et renverrait donc uniquement des résultats sur la baleine bleue.

RETRO

Les Transformers améliorés par la récupération (RETRO) sont un type de grand modèle de langage (LLM) qui combinent la puissance des transformers avec la capacité de récupérer des informations à partir de grandes bases de données externes. Cela permet aux modèles RETRO de générer des réponses plus informatives et complètes à un plus large éventail d’invites et de questions.

Les modèles RETRO fonctionnent en récupérant d’abord les passages de texte les plus pertinents de la base de données, en fonction de l’invite ou de la question d’entrée. Ces passages sont ensuite utilisés pour conditionner un décodeur transformer, qui génère la réponse en sortie.

Les modèles RETRO ont démontré des résultats plus précis et factuels que les modèles sans capacités de récupération, surtout lorsque les connaissances requises ne sont pas contenues dans les données d’entraînement du modèle.

Voici une description concise de RETRO en une phrase :

Les modèles RETRO sont des grands modèles de langage qui combinent la puissance des transformers avec la capacité de récupérer des informations à partir de grandes bases de données externes.

IA conversationnelle

L’IA conversationnelle est un type d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs de comprendre et de répondre au langage humain de manière naturelle. Elle est utilisée dans une variété d’applications, y compris les chatbots, les assistants virtuels et les assistants vocaux.

Les systèmes d’IA conversationnelle utilisent une variété de techniques pour comprendre le langage humain, notamment :

  • Traitement du langage naturel (NLP) : le NLP est un domaine de l’IA qui traite de l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Les techniques de NLP peuvent être utilisées pour identifier les parties du discours dans une phrase, les relations entre les mots et le sens global de la phrase.
  • Apprentissage automatique (ML) : le ML est un type d’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les techniques de ML peuvent être utilisées pour entraîner les systèmes d’IA conversationnelle à comprendre et à répondre à un large éventail d’invites et de questions différentes.

L’IA conversationnelle est un domaine en évolution rapide, et de nouvelles applications sont développées continuellement. Elle a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs, les rendant plus accessibles et conviviales.

Voici une description concise de l’IA conversationnelle en une phrase :

L’IA conversationnelle est un type d’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et de répondre au langage humain de manière naturelle.

Compréhension des documents

La compréhension des documents dans le contexte de l’IA est la capacité d’un ordinateur à extraire et à comprendre des informations à partir de documents, tels que des factures, des contrats et des dossiers médicaux. C’est une tâche difficile parce que les documents peuvent être dans une variété de formats, avec des structures et des mises en page différentes. De plus, les informations contenues dans les documents peuvent être complexes et peuvent nécessiter une connaissance de domaines spécifiques, tels que le droit ou la médecine.

Les systèmes de compréhension des documents alimentés par l’IA utilisent une variété de techniques pour extraire et comprendre les informations des documents, notamment :

  • Vision par ordinateur : les techniques de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour identifier et extraire des objets, tels que du texte, des tableaux et des images, à partir de documents.
  • Traitement du langage naturel (NLP) : les techniques de NLP peuvent être utilisées pour comprendre le sens du texte dans un document et extraire des informations clés, telles que des dates, des noms et des montants.
  • Apprentissage automatique (ML) : les techniques de ML peuvent être utilisées pour entraîner les systèmes de compréhension des documents à identifier et extraire des informations à partir de documents avec une grande précision.

Les systèmes de compréhension des documents alimentés par l’IA sont utilisés dans diverses industries pour automatiser les tâches de traitement manuel des documents. Cela peut faire gagner du temps et de l’argent, et améliorer la précision et l’efficacité des processus métiers.

Voici une description concise de la compréhension des documents dans le contexte de l’IA en une phrase :

Les systèmes de compréhension des documents utilisent la vision par ordinateur, le NLP et le ML pour extraire et interpréter des informations à partir de documents avec une grande précision.

¹ Réponses générées à l’aide de Google Bard et vérifiées avec ChatGPT-4.0, avec une relecture et une vérification finale de l’exactitude factuelle par un humain (moi) pour en assurer la précision.