Intelligence Artificielle, LLM : une révolution !

Tout le monde parle aujourd’hui de l’Intelligence Artificielle. Mais en fait de quoi s’agit -il ? est ce que cette nouvelle technologie est déjà entrée dans nos vies professionnelles ou privées ?

Nous vous proposons ci-dessous un éclairage afin de vous familiariser avec ces nouveaux termes .

Nous pensons que nous pourrions proposer des rencontres sous forme d’atelier afin de démystifier ce nouveau mouvement. N’hésitez pas à réagir et à nous signaler votre intérêt pour ce sujet.

En attendant, voici quelques notions que nous propose l’un de nos administrateurs. Bonne lecture

ChatGPT, Gemini, Mistral… Ces termes, souvent mentionnés dans l’actualité, représentent les dernières avancées dans le domaine des modèles de langage de grande taille ou Large Language Model (LLM). En utilisant un maximum de données pour leur apprentissage, ces nouvelles technologies ont développé une compréhension du langage plus riche que jamais. On parle d’IA générative. L’objectif des LLM est d’apprendre la complexité du langage humain, ils sont pré-entraînés sur une grande quantité de données (comme du texte, des images, des vidéos, des discours, des données structurées…). Plus un LLM utilise de paramètres, meilleures sont ces performances. À ce titre, les grands modèles linguistiques nécessitent donc des ressources importantes en termes de données, de calcul et d’ingénierie.

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Les LLM peuvent être utilisés pour une multitude de tâches. Par exemple : 

• Les questions-réponses ;
• Les analyses de sentiments ; 
• L’extraction d’informations ;
• La capture d’images ;
• La reconnaissance d’objet ;
• Le suivi d’instruction ;
• La génération de texte ;
• Le résumé de texte ;
• La création de contenu ;
• Les chatbots, les assistants virtuels et les IA conversationnelles (c’est typiquement le cas du logiciel open source ChatGPT) ; 
• La traduction ;
• Les analyses prédictives ;
• La détection de fraude ;

Du fait de leurs multiples fonctionnalités, les LLM s’adaptent parfaitement à tous les secteurs d’activité (bancaire, logistique, santé, industrie…).

Le LLM est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle (IA).  L’IA moderne s’appuie sur des réseaux de neurones profonds (deep learning), qui s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain. Cette technologie à partir d’une grande puissance calcul permet aux machines d’analyser des données complexes. Les outils qui sont développés à partir de l’IA, servent plutôt d’outils d’assistance, offrant des analyses et des recommandations basées sur de grandes quantités de données, et d’apprentissage tout en nécessitant une intervention et une supervision humaines.

L’adoption de l’IA par les PME n’est pas seulement une tendance, mais une évolution stratégique. Ces technologies permettent d’automatiser des tâches administratives et répétitives, fournissant ainsi aux entreprises des moyens d’optimiser leurs processus.

Il est important de noter que, malgré leurs avancées, ces technologies sont toujours en développement et nécessitent une utilisation responsable et éthique, et un axe de la recherche est de comprendre le cheminement pour obtenir le résultat car par exemple les LLM utilisent des 10 voir 100ène de milliards de paramètres d’ajustement.

Point à retenir de l’article analyser par chatgpt 4:

L’article que vous mentionnez offre un bon aperçu des modèles de langage de grande taille (LLM), comme ChatGPT, Gemini et Mistral. Il souligne correctement le rôle et l’importance de ces technologies dans l’avancement de la compréhension et de la génération du langage naturel grâce à l’intelligence artificielle.

Les points clés de l’article semblent être :

1. Avancées Technologiques : Les LLM représentent une avancée significative dans le domaine de l’IA, en particulier dans la compréhension et la génération du langage naturel.
2. Apprentissage sur de Grandes Données : Ces modèles sont pré-entraînés sur de vastes ensembles de données incluant textes, images, vidéos, discours et données structurées, ce qui leur permet d’apprendre la complexité du langage humain.
3. Performance et Ressources : La performance des LLM est proportionnelle à la quantité de paramètres utilisés, nécessitant ainsi des ressources substantielles en termes de données, de puissance de calcul et d’ingénierie.
4. Applications Polyvalentes : Les LLM trouvent leur utilité dans de nombreux domaines tels que la réponse aux questions, l’analyse de sentiments, la reconnaissance d’objets, la génération de texte, la traduction, et plus encore.
5. Impact sur Divers Secteurs : Ces technologies s’adaptent à de nombreux secteurs d’activité, permettant d’automatiser des tâches et d’optimiser des processus.
6. IA et Deep Learning : Les LLM s’inscrivent dans le cadre plus large de l’IA, en particulier du deep learning, qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain pour analyser des données complexes.
7. Outils d’Assistance et Supervision Humaine : Bien qu’automatisés, ces outils nécessitent une intervention et une supervision humaines, servant principalement à fournir des analyses et des recommandations.
8. Importance Stratégique pour les PME : L’adoption de l’IA par les petites et moyennes entreprises n’est pas seulement une tendance, mais un mouvement stratégique pour automatiser les tâches administratives et répétitives.

L’article semble bien informé et fournit un aperçu utile de la manière dont les LLM et l’IA en général transforment divers aspects de l’entreprise et de la technologie. Il est important de noter que, malgré leurs avancées, ces technologies sont toujours en développement et nécessitent une utilisation responsable et éthique.