Une inquiétude que l’on retrouve souvent chez les employés, les cadres et les dirigeants que nous accompagnons chez Mister IA, c’est la peur d’être dépassé. Nombre d’entre eux pense qu’un niveau élevé d’informatique est nécessaire pour comprendre et utiliser des outils d’IA comme ChatGPT.
La faute au jargon technique de l’intelligence artificielle : difficile de ne pas se sentir perdu quand on entend parler pour la première fois de prompt, de modèles de langage ou encore de jeux de données.
En réalité, il n’est pas nécessaire d’avoir un profil technique pour tirer parti de l’IA au travail. C’est même plutôt l’inverse. Les applications d’intelligence artificielle sont de plus en plus pensées pour comprendre ce que vous voulez en quelques mots.
Pour vous aider à y voir plus clair et accélérer votre montée en compétence, Mister IA vous propose une explication simple et concrète de 7 termes techniques que vous avez forcément déjà croisés au sujet de l’intelligence artificielle.
Faites-vous accompagner par un expert en IA pour apprendre à utiliser l’intelligence artificielle dans le cadre de votre activité professionnelle !
Intelligence artificielle (IA)
L’intelligence artificielle désigne l’ensemble des technologies capables de reproduire des compétences humaines, comme comprendre un texte, reconnaître une image ou résoudre un problème. Elle repose sur un algorithme : une suite d’instructions qui permet aux machines d’analyser les données fournies et d’en tirer des enseignements afin de générer une réponse adaptée.
Par exemple, ChatGPT est un outil d’intelligence artificielle spécialisé dans le langage : lorsque vous lui donnez des instructions pour rédiger un email à votre place, vous utilisez l’IA.
De même, les logiciels RH embarquent l’IA pour permettre aux recruteurs d’automatiser le tri des profils de candidats et d’identifier les candidats les plus pertinents en établissant des liens logiques entre le contenu des CV et les besoins exprimés dans l’offre d’emploi.
Prompt
Le prompt, c’est l’instruction que l’on tape dans l’outil d’intelligence artificielle dans le but de générer une réponse.
Le prompt peut être :
- Une phrase simple comme « Donne-moi la définition d’employee advocacy »
- Une instruction détaillée comme « Rédige un post LinkedIn sur le sujet suivant : Les avancées de l’IA dans le secteur des ressources humaines. Le ton du post doit être professionnel et didactique. Illustre ton propos avec des exemples concrets en lien avec les RH. Termine le post avec un CTA pour inciter les lecteurs à commenter. »
Bon à savoir : plus le prompt est précis, plus la réponse générée par ChatGPT est pertinente et élaborée. Il vaut donc mieux privilégier une instruction détaillée. De même, plus vous donnez du contexte sur vos objectifs à ChatGPT, plus sa réponse sera précise.
Jeux de données d'entraînement (Training Dataset)
Les données d’entrainement, également appelés training dataset, sont utilisées pour entraîner l’outil d’intelligence artificielle avant qu’il soit rendu accessible au public.
Les développeurs présentent aux algorithmes internes de l’IA de nombreuses données issues du web pour leur apprendre à établir des liens logiques entre différents concepts.
C’est d’ailleurs pour cela qu’on parle d’intelligence artificielle : cette étape cruciale dans la configuration des systèmes d’IA ressemble à la manière dont le cerveau humain apprend, à force d’observation de données dans le monde réel.
A force de lire et d’analyser des textes, des images, des chiffres, des sons et des vidéos présents dans les données d’entraînement, l’application commence à reconnaître des schémas, à faire des prédictions et à générer des réponses pertinentes.
Dans un second temps, il est possible d’affiner l'entraînement de l’intelligence artificielle à sur une tâche plus précise en lui présentant de nouvelles données. Ainsi, une IA peut être entraînée à reconnaître l’intention derrière les messages d’un logiciel de support client (réclamation, question sur un produit, etc.) en lui fournissant un dataset composé des échanges du service client d’une entreprise.
Modèle de langage (LLM: Large Language Model)
Un LLM est un programme informatique qui est en mesure de comprendre, de rédiger ou de traduire un texte en langage naturel (français, anglais ou autres langues). Tout comme un enfant qui apprend à parler en écoutant ses parents, l’intelligence artificielle a été entraînée à partir d’un vaste jeu de données pour comprendre comment fonctionne le langage.
ChatGPT est un modèle de langage avancé. Ainsi, vous pouvez avoir une réelle conversation avec cet outil. Lorsque vous lui posez une question, il est capable de vous répondre à vos propos avec des phrases cohérentes.
Apprentissage automatique (Machine Learning)
L’IA est capable d’apprendre à partir des données qui lui sont fournies. C’est ce que l’on appelle l’apprentissage automatique ou machine learning. Ainsi, contrairement à un programme informatique qui suit des instructions rigides, les outils d’intelligence artificielle apprennent par expérience.
À chaque fois que vous utilisez ChatGPT, il apprend de vous.
C’est pourquoi, après plusieurs utilisations, il est capable de s’adapter à votre ton, mais peut également anticiper vos demandes. Par exemple, si à chaque fois que vous lui demandez de rédiger un email, vous exigez un récapitulatif des points clés à la fin, il finira par le faire automatiquement, même si vous n’en faites pas la demande. Pour cela, ChatGPT utilise une fonction Mémoire que vous pouvez activer ou désactiver dans l’onglet Paramètres.
Apprentissage profond (Deep Learning)
L’apprentissage profond ou deep learning se base sur un réseau de neurones artificiels qui s’inspire du cerveau humain. C’est grâce à ce réseau que l’IA est capable de traiter des données complexes.
Par exemple, l’apprentissage profond permet à ChatGPT de :
- Suivre le fil d’une conversation pour adapter ses réponses à ce qui a été dit précédemment
- Produire des textes longs, structurés et logiques
- Ajuster sa réponse en fonction du ton demandé
- Proposer un résumé intelligent d’un long texte ou d’un compte-rendu de réunion
Traitement du langage naturel (NLP: Natural language Processing)
Le traitement du langage naturel est une branche de l’IA qui rend possible l’interaction entre les humains et les machines.
C’est notamment ce qui permet à ChatGPT de comprendre vos questions, comme lorsque vous lui demandez « Peux-tu me faire un résumé de ce livre blanc ? » pour qu’il génère une réponse à la fois bien formulée et fluide.
Se former avec Mister IA pour démystifier l’intelligence artificielle
S’approprier les outils d’intelligence artificielle est à la portée de tous, à condition d’être bien accompagné. Formez-vous avec Mister IA pour mieux comprendre, mais surtout pour apprendre à utiliser ChatGPT dans le cadre de votre activité professionnelle. Découvrez notre catalogue de formations en ligne et en présentiel.
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