1. Comment dialoguer avec une IA conversationnelle pour obtenir ce que l'on cherche
Pour bien interagir avec une intelligence artificielle, il est essentiel de formuler des demandes claires, précises et structurées. Le dialogue avec l'IA repose en grande partie sur la qualité du prompt, c'est-à-dire l'instruction ou la question que l'on adresse au système.
Un bon prompt doit contenir :
• Une consigne explicite (ex : "résume ce texte", "traduis ce passage en anglais", "propose une liste d'idées"),
• Des précisions sur le contexte ou le style attendu (ex : "utilise un ton professionnel", "réponds comme un expert juridique"),
• Un format de réponse souhaité (liste, tableau, texte structuré, etc.).
Les outils de dialogue disponibles pour le grand public incluent :
• Les chatbots : intégrés dans des sites web ou des messageries, ils répondent à des questions ou exécutent des actions simples.
• Les assistants virtuels : comme Siri, Google Assistant ou Alexa, qui répondent à des commandes vocales.
• Les interfaces de type ChatGPT : qui permettent des échanges conversationnels complexes, souvent avec mémoire, personnalisation et options avancées.
• Les extensions et applications spécialisées : comme Notion AI, Canva AI ou Grammarly, qui intègrent des capacités IA pour assister l'utilisateur dans des tâches précises.
• Les générateurs d'images ou de musiques par IA : comme DALL-E, Midjourney ou Suno.
Un néophyte peut interagir efficacement avec une IA en suivant quelques principes simples, comme :
• Poser des questions précises,
• Réagir aux réponses en demandant des clarifications ou des reformulations,
• Utiliser les fonctions d'aide ou les modèles de prompts proposés,
• Explorer les paramètres de personnalisation (ex : style d'écriture, objectif de la session).
Avec un peu de pratique, il est possible d'obtenir des résultats très satisfaisants, adaptés aux besoins spécifiques de chacun.
2. Les outils de dialogue et de mémorisation des conversations
Les intelligences artificielles conversationnelles sont conçues pour dialoguer avec les utilisateurs en langage naturel. Elles sont utilisées dans une variété de contextes : assistance en ligne, aide à l'apprentissage, génération de contenu, accompagnement personnel, etc.
Le dialogue avec une IA repose sur une interface utilisateur qui peut prendre la forme d'un chatbot. Le mot chatbot est la contraction des mots anglais chat et robot : robot conversationnel. Le chabot peut être intégré à un site web, d'une application mobile, d'un agent virtuel dans un environnement immersif ou d'une commande vocale sur un appareil connecté.
Ces systèmes sont capables de maintenir une certaine continuité dans les échanges grâce à une mémoire contextuelle à court terme. Cette mémoire permet de garder en mémoire les éléments précédemment évoqués dans la même session de conversation, afin de rendre les réponses plus cohérentes.
Dans les versions avancées des IA, une mémoire à long terme peut être activée. Celle-ci permet de conserver des informations d'une session à l'autre, comme le nom de l'utilisateur, ses préférences ou ses objectifs. Cette mémoire est souvent personnalisable, l'utilisateur pouvant ajouter ou supprimer des informations stockées.
Cette mémoire permet de retenir certaines informations utiles pour personnaliser les interactions futures, comme le style d'écriture préféré ou les centres d'intérêt de l'utilisateur. L'utilisateur peut consulter ce que l'IA a retenu, demander une suppression ou réinitialiser complètement la mémoire.
La gestion de la mémoire et du dialogue soulève des enjeux importants en matière d'éthique, de transparence et de protection des données. Les développeurs doivent s'assurer que les utilisateurs sont informés de la façon dont leurs données sont utilisées, et leur donner le contrôle sur la mémorisation des échanges.
Enfin, les outils d'IA proposent diverses fonctionnalités selon les usages : génération de texte, résumé automatique, reformulation, traduction, aide à la rédaction, simulation de rôle, etc. Certains outils permettent même de personnaliser le comportement de l'IA à travers des « instructions personnalisées », des « mémoires d'utilisateur » ou des modules spécialisés dans des domaines particuliers.
Des extensions peuvent être ajoutées aux IA comme les plugins, les navigateurs Web ou les outils de code, permettant de réaliser des actions complexes (calculs, recherche d'information en temps réel, lecture de fichiers, etc.).
Certaines applications permettent à l'utilisateur de charger ses propres documents pour poser des questions sur leur contenu, ou de créer des agents IA personnalisés avec un comportement défini (appelés "GPTs personnalisés").
3. L'apprentissage et les réseaux de neurones de l'IA
L'apprentissage automatique (machine learning) est une méthode qui permet à une machine d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmée. Il repose sur des algorithmes capables de repérer des motifs dans les données et de faire des prédictions.
L'apprentissage profond (deep learning) est une sous-catégorie du machine learning, qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds. Ces réseaux sont organisés en couches successives, chacune transformant les données d'entrée en une représentation de plus en plus abstraite.
Un réseau de neurones artificiel est composé de neurones (ou nœuds), connectés entre eux par des poids ajustables. Chaque neurone reçoit une ou plusieurs entrées, effectue une opération (souvent une somme pondérée suivie d'une fonction d'activation), et transmet un résultat à la couche suivante. L'apprentissage consiste à ajuster les poids des connexions pour minimiser l'erreur entre la sortie produite par le réseau et la sortie attendue.
L'entraînement d'un réseau de neurones nécessite généralement trois éléments : un jeu de données annotées, une fonction de coût qui mesure l'erreur, et un algorithme d'optimisation (comme la descente de gradient) qui ajuste les poids du réseau.
Les réseaux de neurones sont particulièrement efficaces pour des tâches complexes comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel, la traduction ou la prédiction de séquences..
4. Les technologies sous-jacentes à l'IA
L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique qui a pour but de reproduire les capacités cognitives humaines. Ces dernières années, le développement fulgurant de l'IA a été rendu possible par la conjonction de plusieurs facteurs techniques :
+ les avancées en matière d'algorithmes d'apprentissage automatique (machine learning) et d'apprentissage profond (deep learning).
++ l'augmentation massive de la puissance de calcul des machines,
+++ la disponibilité croissante des données (Big Data),
Les modèles d'IA les plus puissants aujourd'hui reposent sur des réseaux de neurones profonds (deep neural networks), capables d'apprendre à partir de grandes quantités de données. Ces modèles sont entraînés à effectuer des tâches spécifiques comme la reconnaissance d'image, la traduction automatique, la génération de texte ou encore la conduite autonome.
Le traitement automatique du langage naturel (TALN ou NLP pour Natural Language Processing) est un domaine central dans le développement des IA capables de comprendre et de produire du langage humain. Il s'appuie sur des techniques statistiques, des modèles linguistiques et des réseaux de neurones, notamment les transformeurs comme GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Parmi les technologies récentes, on peut citer les modèles de langage préentraînés, qui utilisent de vastes corpus de textes pour apprendre la structure du langage. Ces modèles peuvent ensuite être affinés (fine-tuned) pour des applications spécifiques. OpenAI, avec ses modèles GPT, fait partie des acteurs majeurs dans ce domaine, tout comme Google (avec BERT et PaLM), Meta, Anthropic ou Mistral.
Les systèmes d'IA utilisent également des techniques de renforcement (reinforcement learning) pour apprendre à partir d'interactions avec un environnement. Cela permet à une IA d'ajuster son comportement pour atteindre un objectif, en recevant des récompenses ou des punitions en fonction de ses actions.
Le développement des IA génératives, comme les modèles de type GPT ou DALL-E pour les images, a permis de créer des contenus (textes, images, musique, vidéo) avec un degré de qualité impressionnant. Ces modèles sont entraînés sur des corpus massifs, parfois issus d'internet, en plusieurs langues, couvrant des domaines variés.
Les modèles actuels fonctionnent généralement selon deux phases : le pré-entraînement, qui permet d'apprendre la structure du langage et du monde, et l'ajustement par renforcement avec retour humain (RLHF), qui affine les réponses selon des critères de qualité, de sûreté ou d'utilité.