Découvrir le fonctionnement de l’IA générative - Tutoriel ChatGPT

Pour comprendre comment marche l'IA générative, nous devons d'abord comprendre comment elle est née. Je sais ce que vous pensez. Aux infos, vous entendez parler de ChatGPT, de Midjourney, de l'IA générative, mais de quoi s'agit-il ? C'est tellement compliqué. Vous ne savez pas comment y voir clair, mais vous savez qu'il le faut parce que le monde évolue dans cette voie. Commençons par les bases de l'IA. Imaginons que nous dînons ensemble et que vous me demandez de vous passer le sel. Je regarde la table et je peux faire la distinction entre la salière et le reste des objets qui sont sur la table. Pourquoi ? Parce que mon cerveau a été entraîné avec des milliers, des millions ou des milliards de salières. L'IA fonctionne de la même façon. Vous l'alimentez avec des milliers, millions ou milliards de contenus, puis vous apprenez à un algorithme donné à générer des résultats et des solutions. Maintenant que nous avons vu les bases de l'IA, voyons les bases de l'IA générative. Utilisons les voitures comme exemple. Tout comme une Porsche n'a pas le même moteur qu'une Mazda, sous le terme générique d'IA générative se cachent différents modèles d'IA générative. Ces modèles d'IA, ou moteurs de voiture, sont conçus et fabriqués par des groupes de spécialistes en vision par ordinateur très avancée, d'experts en machine learning et de mathématiciens. Ils reposent sur des années de recherche en machine learning open source et sont en général financés par les entreprises et les universités. Parmi les grands acteurs de la conception de ces modèles d'IA générative, de ces moteurs, citons Open AI, NVIDIA, Google, Meta et les universités UC Berkeley et LMU Munich. Ils peuvent garder ces modèles privés ou les rendre publics, ce qu'on appelle open source, pour ceux qui veulent en bénéficier. Maintenant que ces modèles génératifs complexes sont conçus, à savoir que les moteurs sont créés, qu'allons-nous en faire ? En fonction de votre niveau d'expertise technique, les choses peuvent être un peu différentes. Je vais vous décrire un tableau avec trois utilisateurs finaux de ces modèles. Le premier est un chef d'entreprise qui a une idée de produit impliquant un ou plusieurs modèles d'IA générative. Pour le développement de son outil, il utilise des modèles d'IA générative open source gratuits ou crée un partenariat avec une entreprise pour obtenir les droits de son modèle d'IA générative, puis son équipe crée son vision. Pour reprendre l'analogie avec la voiture, disons que l'usine automobile est à lui. Il dirige l'endroit où vont le moteur et le châssis, mais en fait, lui ne travaille pas là. La deuxième personne est une personne créative qui a le goût de l'aventure. Elle a probablement des connaissances techniques, mais n'est pas ingénieur IA. Enfin... Elle peut l'être si elle veut. Elle se rend dans un showroom de moteurs automobiles, où elle choisit un moteur automobile préfabriqué ou un modèle d'IA générative dans un dépôt comme GitHub et Hugging Face. Ensuite, elle se rend chez un fabricant de châssis pour choisir la coque vide de son nouveau moteur, son beau moteur tout neuf. Ces châssis sont appelés des notebooks IA. Leur objectif est de garder et d'exécuter le code des modèles d'IA générative. Le plus utilisé est Google Colab, mais il y en a d'autres, comme Jupyter Notebooks. La troisième personne est ma mère, que j'adore. Elle n'a aucune connaissance technique et n'a pas l'intention d'en acquérir. Elle peut néanmoins tirer parti de l'IA générative. Ma mère peut s'acheter une voiture déjà prête. Elle contrôle beaucoup moins sa version finale, mais elle peut la conduire, comme le chef d'entreprise et le technologue créatif. Les gens sans connaissance technique peuvent s'inscrire à un service en ligne comme ChatGPT ou DALL·E d'OpenAI, ou télécharger Discord et s'amuser avec Midjourney ou télécharger Lensa AI et Avatar Maker sur leur smartphone pour jouer avec la magie de l'IA générative. En fait, tout dépend de ce que vous voulez faire, de ce que vous voulez créer et de l'expertise technique que vous avez déjà. Avec notre voiture, notre modèle d'IA générative, nous pouvons démarrer la création de notre contenu et suivre notre route.