C’est quoi l’IA ? Un docteur en IA vous dit tout ce que vous devez savoir

Dans une époque où efficacité et productivité sont des impératifs commerciaux, comprendre et intégrer l’intelligence artificielle devient essentiel pour surmonter les défis de demain. 🚀

Les entreprises visionnaires savent que réussir, c’est allier technologies avancées, rapidité et simplicité des processus. Waalaxy se distingue en ayant non seulement anticipé ces besoins, mais aussi en agissant activement pour y répondre, grâce à l’inauguration d’un pôle dédié à l’intelligence artificielle.

Ce pôle a pour mission de développer des fonctionnalités d’IA intégrées, telles que Waami, un générateur de messages de prospection qui les rédige à ta place. Ces innovations sont conçues pour éliminer les frictions et simplifier les tâches les plus complexes, offrant ainsi une assistance précieuse aux utilisateurs pour maximiser leur efficacité opérationnelle. 🌐

Pour plonger au cœur de cette transformation, nous avons invité Ghani, docteur en IA et Lead AI chez Waalaxy, à partager son expertise lors d’une Masterclass algorithmique. 🎙️

Au cours de cette émission, Ghani fait un 360 autour de l’IA :définition, prompt, fonctionnement, ressources pour s’y former, bref tout y passe. Cet article va répondre une bonne pour toute à la question de la décennie : c’est quoi l’IA ?

🎥 Cet article offre un aperçu condensé de la Masterclass. Pour une compréhension approfondie et bénéficier pleinement des insights offerts, visionnez la vidéo complète ici. 😉

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C’est quoi un docteur en IA ?

Un docteur en Intelligence artificielle (IA) est une personne qui a obtenu un doctorat, c’est-à-dire le plus haut niveau de diplôme universitaire, dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Ce titre est acquis après avoir réalisé une recherche approfondie qui contribue de manière significative à la compréhension ou au développement de l’IA, au bout de 8 ans d’études. 🎒

Pour devenir Docteur en IA, il faut généralement suivre ces étapes :

1. Obtenir un diplôme de licence (Bac +3) en informatique, mathématiques, ou un domaine connexe.
2. Poursuivre avec un master (Bac +5) spécialisé en IA, qui prépare à la recherche.
3. PhD : S’inscrire en doctorat, qui dure habituellement entre 3 et 5 ans, pendant lesquels le candidat mène un projet de recherche (une thèse professorale) sous la supervision d’un directeur de thèse.
4. Rédaction et soutenance d’une thèse : Le doctorant doit rédiger une thèse détaillant ses recherches et ses découvertes, puis la défendre devant un jury d’experts.

Pendant son cursus, il est amené à rédiger des articles scientifiques, à mener des études, à écrire des publications pour pouvoir faire sa soutenance. 👨🏼‍🔬

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C’est quoi l’IA ?

Ghani compare l’IA à notre cerveau humain. 🧠

Notre cerveau est composé de neurones qui remplissent certaines fonctions, selon leur emplacement. Ces neurones sont interconnectés par des synapses, ce qui leur permet de communiquer entre eux.

L’IA est venue modéliser ce système pour le répliquer à cette technologie.

Un Docteur en IA est, par exemple, capable d’ajuster le rôle et la fonction des neurones pour effectuer des tâches spécifiques, ce qui améliore la capacité du système à effectuer des prédictions ou à analyser des données complexes.

→ Découvre comment fonctionne l’IA dans cet article. 🤖

On parle énormément de l’IA aujourd’hui. À l’époque de Ghani, c’était un sujet relativement obscur et principalement discuté dans des cercles restreints de scientifiques, d’entrepreneurs et de visionnaires, et non dans le grand public.

Cette discrétion s’expliquait principalement par un manque de données disponibles. Bien que les algorithmes et les modèles de l’époque soient élaborés et les paramètres adéquats, le manque de data empêchait les experts de développer des modèles produisant les résultats attendus.

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Est-ce que l’IA va dépasser l’humain ?

En tant qu’humains, à travers notre nerf optique, on a la capacité d’absorber jusqu’à 20 méga de données par seconde. 👁️

Un enfant de 4 ans, qui a 16 000 heures d’éveil derrière lui, a donc la capacité d’apprendre 150 000 giga de données.

→ Aujourd’hui, cet enfant de 4 ans a plus de capacité d’apprentissage que les meilleurs modèles d’IA qui existent.

Une métaphore qui devrait clore le débat une bonne fois pour toutes. 🔈

Les modèles d’IA, et principalement ChatGPT, peuvent certes créer des publications textuelles cohérentes, mais un humain aura toujours un rôle d’évaluation et de validation des données.

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C’est quoi un prompt ?

On peut définir un prompt comme une séquence d’instructions données à un modèle pour réaliser une tâche. 🤹🏼‍♀️

Construire un bon prompt

Construire un bon prompt, ça passe par 4 étapes :

1) Apporter du contexte (situation)

Toutes les informations générales qui englobent votre sujet et qui apportent des éléments à la situation que vous présentez.

2) Définir les tâches (task)

Vous devez dire ce que vous attendez comme action. Par exemple : “Ecris-moi un email”, “Corrige les fautes de mon article”.

3) Désigner des règles (instructions)

Des règles qui vont apporter un cadre et guider votre modèle. Cela peut être :

• L’emploi de certains mots.
• La longueur de la réponse attendue.
• Un temps de conjugaison à respecter.
• Etc.

4) Affiner les résultats (result)

Une fois que le modèle a produit ce que vous attendiez de lui, vous devrez affiner ce résultat.

Par exemple, vous pouvez demander au modèle de vous dire ce qu’il pense de sa réponse. Il deviendra critique envers lui-même et pourra vous fournir un meilleur résultat.

Ces 4 étapes vous permettront d’avoir un bon prompt et donc, un bon résultat.

Si vous avez besoin d’être accompagné pour commencer, pas de problème, on vous a synthétisé les 10 meilleurs prompts ChatGPT pour le marketing et la vente.

Structurer son prompt

Vous avez les 4 étapes de base pour construire un prompt, maintenant on va le structurer pour l’optimiser et le rendre efficace. ⤵️

1) Commencer toujours par un verbe d’action

Les modèles comme ChatGPT ou BARD IA ont été formés et développés pour exécuter des tâches basées sur des verbes d’action qu’ils ont appris à maîtriser.

Par exemple : écrire dans votre prompt “Commence par” ou “Débute par” n’aura pas le même effet sur le modèle, puisque les verbes d’actions qu’il a appris à maîtriser ont plus d’impact sur le résultat qu’on aura in fine.

2) Définir un rôle

Vous devez donner un rôle au modèle, une attribution qui lui permettra d’orienter son résultat. Par exemple : “Agis comme un expert en rédaction et en grammaire”.

3) Donner une instruction directe positive (do / do not)

Autrement dit, formaliser vos demandes de façon claire et directe pour rendre le modèle efficace.

Précisez ce que le modèle doit faire, et pas ce que le modèle ne doit pas faire.

J’ai d’ailleurs demandé à ChatGPT de m’en dire un peu plus sur ce dernier point :

Améliorer son prompt

Vous avez construit et structuré votre prompt, puis obtenu un résultat. Il ne vous convient pas ou trop peu ? Aucun souci, les modèles IA ne sont pas vraiment susceptibles, donc vous pouvez toujours l’améliorer. 💁🏼‍♀️

Pour ça :

1. Changez le verbe d’action.
2. Poussez le modèle à s’auto-améliorer.

Écrivez à la fin de votre prompt ou en réponse au résultat “Je ne suis pas sûr(e) de l’efficacité de mon prompt, aide-moi à l’améliorer en changeant le verbe d’action”.

Les 12 astuces pour avoir un prompt parfait

• Soyez précis.
• Spécifiez le ton.
• Utilisez le roleplay.
• Affinez ta demande.
• Donnez des exemples.
• Utilisez des références.
• Utilisez des guillemets.
• Résumez quand c’est long.
• Commencez par un mot d’action.
• Donnez la maximum de contexte.
• Indiquez la longueur de la réponse.
• Traitez (le modèle IA) comme un enfant.

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L’importance de l’open-source dans l’IA

Il existe deux clans dans le monde de l’IA : les défenseurs de l’open-source et ceux du “proprietary software” (ou “closed-source”).

Les différences entre open-source et modèles propriétaires

Les modèles d’IA open source sont accessibles à tous et peuvent être modifiés, contrairement aux modèles propriétaires qui sont souvent des « boîtes noires » (on les appelle les “blackbox”) avec peu de transparence sur leur fonctionnement interne.

En effet, on ne connait ni :

• L’algorithme.
• Les hyperparamètres*.
• Le code qui se cache derrière le modèle.

De l’autre côté, il y a l’open-source. 📖

Où le savoir est partagé, mis en commun ; ce qui permet à des chercheurs du monde entier de collaborer ensemble et d’innover. 🌐

L’open-source garantit aussi que les avancées technologiques bénéficient à un plus large éventail de personnes, ce qui évite les monopoles technologiques qui pourraient restreindre l’accès à ces technologies (des boîtes qui font l’IA telles que OpenAI, Google ou encore Nvidia).

L’avantage ultime de l’open-source, c’est qu’elle permet à tout le monde de produire des modèles IA. En partant de nos données, on peut concevoir nos modèles, les affiner et sortir notre propre IA.

C’est d’ailleurs ce qu’on a fait chez Waalaxy. 👽

Nos fonctionnalités IA

Grâce à Ghani et son équipe, on a sorti :

• Un algorithme de recommandation capable de générer jusqu’à 1000 prospects en fonction d’un échantillon de base, en quelques secondes. 🔎

• Un générateur de message de vente pour vos campagnes de prospection. 📩

C’est la mission de Waalaxy : se servir de l’IA pour booster vos stratégies de vente et de prospection. 🦸🏼

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Les risques de l’IA privée

Les entreprises ou groupes privés peuvent personnaliser finement leurs modèles selon leurs propres méthodes*, et donc potentiellement avoir été orientés (dans les résultats qu’ils produisent), avoir été entraînés à nuire, ou encore avoir basé l’entraînement des modèles sur des données baisées.

Il existe un hypothétique souci d’éthique.

Les 5 points de l’éthique de l’IA

1. La bienfaisance : un modèle doit renforcer le bien-être individuel comme collectif.
2. L’absence de volonté de nuire : qui s’oppose à la bienfaisance, les modèles d’IA doivent servir les humains et non l’inverse.
3. L’autonomie : l’humain doit rester maître des modèles et avoir le contrôle sur les résultats.
4. La justice : l’IA doit demeurer neutre et impartiale, sans être influencée ou orientée vers des opinions ou des pensées spécifiques.
5. L’explicabilité & la transparence : deux valeurs absentes des modèles “blackbox”, par exemple (cf. le point plus haut). On doit pouvoir être en mesure de connaître le code et l’ossement du modèle pour en partager les connaissances.

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Des ressources pour en apprendre plus sur l’IA

Voici quelques ressources pour vous former et en apprendre plus sur l’IA.

Hugging Face

Vous pouvez retrouver les dernières actualités de l’IA (sorties, outils, avancées…) ainsi que tous les modèles en open source qui sont sortis, sur le site Hugging Face.

Les supports de formation

Jusqu’à maintenant, l’IA, c’était l’apanage des géants technologiques, sauf que depuis ChatGPT, elle est devenue accessible à tous, et ça, ça a transformé de façon radicale la manière dont on mène nos tâches et notre quotidien professionnel.

Entre:

• Ceux qui l’utilise super mal.
• Ceux qui ne la comprenne pas.
• Ceux qui pensent perdre leur job.
• Ceux qui investissent dans cette technologie.

Il est et il sera nécessaire à l’avenir de former les écoliers et les travailleurs à -bien- utiliser ce type de technologie pour en faire non pas un remplaçant, mais un véritable assistant de travail. 🤖

Car c’est en ce sens qu’il faut les utiliser.

Elles sont là pour vous faire gagner du temps en évitant les tâches chronophages.

Voici quelques ressources pour vous former à l’IA :

• Les webinaires.

Allez sur Youtube pour avoir accès à toutes les vidéos et webinaires sur le sujet.

• Les podcasts.

Retrouvez les 10 podcasts français sur la Data et l’IA (Intelligence Artificielle) à connaître.

• Les formations en ligne.

Par exemple : la formation AI For Everyone de Coursera.

Elle a été créée par l’un des précurseurs de l’IA, Andrew Ng, un chercheur en informatique, en robotique et en apprentissage automatique (connu sous le nom de « machine learning »).

• Suivez des leaders d’opinion.

Des créateurs de contenus sur les réseaux sociaux qui démystifient et vulgarisent ce monde pour le rendre plus simple à comprendre et plus accessible.

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Comment intégrer l’IA à son business ?

Vous voulez lancer votre business et que l’IA y apporte sa valeur ? Voici une liste d’étapes pour y arriver.

Miser sur l’IA au quotidien

1) Identifiez quelles sont les tâches les plus récurrentes et répétitives dans votre business

Automatisez-les. Si créer des emails vous prend 2 heures par jour, créez un prompt (vous savez comment faire maintenant !) pour faire cela en 2 minutes.

→ Découvrez comment être percutant dans vos emails de vente en 4 étapes ici. 📩

2) Utilisez des outils IA No-Code

On pourrait traduire No-code par “prêt à l’emploi” ; il permet, entre autres, de créer des applications sans savoir programmer en copiant des briques de modèles déjà existants dans votre modèle à vous. 🧑🏼‍💻

D’ailleurs, on a regroupé 13 outils IA pour diviser ton temps de travail par 2 dans cette édition de newsletter. ☄️ 

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L’avenir de l’IA

2023 et 2024 étaient les années de la génération textuelle de l’IA, avec l’arrivée de modèles et d’outils tels que ChatGPT, ou Gemini (l’IA de Google).

La méta IA de 2025 sera sur la vidéo et toute la partie création visuelle. 🧑🏼‍🎨

D’ailleurs, après avoir sorti ChatGPT, OpenAI a lancé Sora : un générateur de vidéos IA ultra puissant. 📹

Les entreprises visionnaires ont rapidement identifié les grandes industries et tendances qui marqueront notre époque : le texte, l’image, & la vidéo.

C’est pourquoi OpenAI se positionne comme un précurseur, développant les modèles d’intelligence artificielle les plus avancés de notre ère.

Le domaine dans lequel on s’attend à rencontrer les plus grosses avancées et révolutions grâce à l’IA, c’est la médecine. 💊

Un modèle d’intelligence artificielle a démontré son efficacité dans le secteur médical en pré-diagnostiquant un potentiel cancer du sein chez une patiente, près de cinq ans avant que des médecins humains ne puissent le détecter. 🤩

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Lexique

Voici un petit lexique qui reprend et vous explique simplement tout le jargon lié à l’IA : 

🔹 Machine Learning : C’est quand un ordinateur apprend à faire des choses par lui-même en utilisant des données, sans qu’on lui dise exactement comment faire.

🔹 Modèle : C’est une sorte de plan ou de formule que l’ordinateur utilise pour comprendre des informations et prendre des décisions.

🔹 Algorithme : C’est une suite d’instructions ou d’étapes que l’ordinateur suit pour résoudre un problème ou accomplir une tâche.

🔹 Prompt : C’est la question ou l’instruction que vous donnez à un programme pour qu’il vous réponde ou fasse quelque chose.

🔹 No-code : C’est une manière de créer des applications ou des sites web sans écrire de code informatique, en utilisant des outils simples et visuels.

🔹 Open-source : C’est quand le code source d’un logiciel est librement accessible à tous, permettant à chacun de le voir, le modifier ou le partager.

🔹 Blackbox : C’est un système ou un modèle dont le fonctionnement interne est inconnu ou caché ; on ne voit que les entrées et les sorties.

🔹 Fine-tuning : C’est le processus d’ajuster un modèle existant pour qu’il soit plus précis ou adapté à une tâche spécifique.

🔹 Hyperparamètre : Ce sont des paramètres que l’on définit avant d’entraîner un modèle, qui influencent la façon dont il apprend.

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Conclusion

J’espère que cet article sur l’intelligence artificielle vous aura plu et aura définitivement répondu à cette question « c’est quoi l’IA ? » !

Pour une expérience complète, n’hésitez pas à visionner la vidéo en cliquant sur le lien dans l’introduction.

En attendant, informez-vous sur ce sujet et soyez curieux ! ☄️