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L’IA offre une polyvalence inégalée. De l’automatisation des processus professionnels à l’analyse financière. Des conseils personnalisés pour optimiser les modèles d’entreprise, ou encore la rédaction, la synthèse de textes complexes.
L’Intelligence artificielle peut également réaliser de la production vidéo et même de la création scénique.
Mais là, où elle est la plus sollicitée c’est dans le domaine du développement logiciel. ou encore de la sécurité informatique.
L’ampleur des possibilités est immense tant elle devient un outil puissant pour réaliser des tâches variées avec efficacité.
Sa capacité à apprendre, à comprendre et à communiquer dépasse tout ce que vous avez connu jusqu’à présent.
Elle ne connaît pas encore votre personnalité ou votre manière de travailler. Mais elle le fera si vous la laissez faire. Imaginez un monde dans lequel l’IA pourrait s’emparer de votre idée d’entreprise et vous aider à la concrétiser.
Votre état d’esprit est la première pierre à l’édifice de la collaboration que vous aurez avec l’Intelligence Artificielle.
Pour travailler efficacement avec une IA dans un projet, généralement, professionnel, il vous faut adopter un état d’esprit ouvert et collaboratif.
Une grosse dose de curiosité pour vous aider à découvrir ses capacités.
Une flexibilité pour intégrer de nouvelles approches, la confiance en ses compétences tout en reconnaissant la valeur ajoutée de l’IA.
Vous restez néanmoins le responsable dans la supervision des résultats et la collaboration étroite avec elle.
Adaptez-vous rapidement et avec agilité aux informations fournies par l’IA.
En combinant ces attitudes, vous pourrez exploiter pleinement le potentiel de l’IA pour améliorer l’efficacité et obtenir les premières étapes dans projet.
Le dernier point essentiel est de rester attentif sur une utilisation responsable et bénéfique de cette technologie émergente.
Une importance primordiale est de définir un objectif clair pour tout projet.
Cela se valide en particulier lorsqu’il s’agit de l’intelligence artificielle (IA).
Par exemple, on peut insister sur un objectif qui serait que les algorithmes d’IA soient alignés avec les objectifs commerciaux globaux. De cela, la définition d’un business model peut s’entrevoir et se challenger avec l’IA.
Plutôt que de se concentrer sur les capacités techniques de l’IA, il est recommandé de commencer par déterminer ce que l’entreprise cherche à accomplir.
De nombreux exemples sont donnés pour illustrer comment l’IA peut être utilisée dans différentes industries. Elles viennent stimuler la créativité, automatiser les processus ou améliorer une expérience client.
L’IA générative, dans la création de nouvelles opportunités, apportent aux professionnels un outil pour réaliser leurs aspirations.
Réfléchir à ses propres objectifs commerciaux et reconsidérer-les tout au long du processus d’apprentissage. Gardez toujours à l’esprit leur pertinence par rapport aux leçons et aux enseignements présentés.
Les récents progrès dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) remettent en question l’avantage concurrentiel traditionnellement associé aux données propriétaires.
Les modèles d’IA générative récents sont désormais entraînés sur les connaissances publiques mondiales.
Elles transforment ainsi ces données en une commodité accessible à tous.
De plus, ces avancées permettent aux modèles d’IA de créer des données synthétiques ou même d’apprendre sans l’apport de données préalables. Ceci est précieux dans les situations où l’accès aux données d’entraînement est limité.
La démocratisation de l’IA abaisse les barrières à l’entrée pour les entreprises qui ne disposent pas de vastes ensembles de données.
Cependant, pour les entreprises qui dépendent fortement de données propriétaires, il est essentiel de repenser leurs forces. Elles doivent élargir leurs compétences au-delà des seules capacités en matière de données.
Bien que les données propriétaires restent importantes, elles ne suffisent plus à garantir un avantage concurrentiel.
les modèles d’IA, peuvent être améliorés grâce à du fine-tuning. Cela peut permettre de tirer parti de données spécifiques à une tâche donnée.
Ainsi, pour prospérer dans ce nouveau paysage de l’IA, les entreprises doivent adopter une approche plus « holistique » et diversifiée, combinant données propriétaires (1st Party data) et les capacités étendues au-delà de la simple exploitation des données.
Le lancement de Chat GPT (Generative Pretrained Transformer) représente une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Ces modèles d’IA à usage général ont une fonction objective plus large et sont déjà entraînés sur l’ensemble des connaissances publiques.
Ils sont conçus pour bien performer dans de nombreuses tâches, agissant comme des généralistes.
Les modèles peuvent être spécialisés dans un domaine spécifique en les adaptant à des exemples uniques. On appelle cela le Fine-tuning.
Le Fine-Tuning, c’est l’ajustement des poids des connexions entre les neurones pour qu’ils soient pré-entrainés à la nouvelle tâche sans perturber significativement les connaissances pré-existantes.
Cette approche trouve des applications variées à travers de nombreux domaines
Pendant ce processus de fine-tuning, le modèle ajuste ainsi ses paramètres pour mieux correspondre aux données spécifiques tout en continuant d’apprendre à partir de ses connaissances passées.
Cela permet au modèle de devenir un spécialiste dans le domaine souhaité tout en conservant sa capacité à générer de manière générale.
Ce processus peut être comparé à l’entraînement d’athlètes pour des disciplines spécifiques.
Ne pas spécialiser une application risque de la rendre similaire à celles des autres, vous obligeant à utiliser les mêmes capacités que tout le monde.
Bien que le « fine-tuning » puisse maintenir un avantage concurrentiel, il est coûteux et difficile à maintenir.
Nous l’avons vu, l’IA repose sur des modèles de données et des algorithmes qui déterminent comment elle apprend et applique les connaissances pour effectuer des tâches intellectuelles.
Les modèles génératifs, par exemple, créent du contenu nouveau en utilisant les informations acquises sur diverses formes de données.
Les récentes avancées ont donné naissance à un nouveau modèle fondamental, qui sert de base à de nombreux systèmes d’IA futurs.
Cette évolution s’inscrit dans une progression historique des systèmes d’IA. Elle part des algorithmes basés sur des règles, passe par des algorithmes de recherche et d’optimisation.
Enfin elle arrive aux techniques d’apprentissage automatique telles que l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement.
Ces techniques ont ouvert la voie à des progrès massifs en vision par ordinateur et traitement du langage naturel.
Les algorithmes d’apprentissage profond ont ensuite émergé, avec des modèles comme GPT, basés sur l’architecture des « Transformers », particulièrement efficaces dans la génération et la compréhension du langage naturel.
Les « Transformers » utilisent une technique appelée « self attention » pour mieux comprendre les données d’entrée et améliorer la précision.
le « self-attention » permet de nombreuses tâches de traitement du langage.
Les modèles de diffusion sont également prometteurs, notamment pour la génération d’images réalistes.
tandis que l’apprentissage par renforcement à partir de rétroactions humaines ouvre de nouvelles perspectives pour améliorer les performances des modèles.
Le génie des prompts est un autre outil clé pour affiner les modèles d’IA, offrant de nouvelles possibilités d’interaction et d’apprentissage. Nous en parlerons dans un prochain article.
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