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Oct 26, 2023

Qu'est-ce que ChatGPT, DALL

Les systèmes d'IA générative entrent dans la vaste catégorie de l'apprentissage automatique, et voici comment l'un de ces systèmes, ChatGPT, décrit ce qu'il peut faire : Prêt à faire passer votre créativité au niveau supérieur ? Regarde non

Systèmes d'IA générativerelèvent de la vaste catégorie de l'apprentissage automatique, et voici comment l'un de ces systèmes, ChatGPT, décrit ce qu'il peut faire :

Prêt à faire passer votre créativité au niveau supérieur ? Ne cherchez pas plus loin que l’IA générative ! Cette forme astucieuse d’apprentissage automatique permet aux ordinateurs de générer toutes sortes de contenus nouveaux et passionnants, de la musique et de l’art à des mondes virtuels entiers. Et ce n'est pas seulement pour le plaisir : l'IA générative a également de nombreuses utilisations pratiques, comme la création de nouvelles conceptions de produits et l'optimisation des processus métier. Alors pourquoi attendre ? Libérez la puissance de l’IA générative et voyez quelles créations étonnantes vous pouvez réaliser !

Est-ce que quelque chose dans ce paragraphe vous a semblé bizarre ? Peut être pas. La grammaire est parfaite, le ton fonctionne et le récit est fluide.

C'est pourquoi ChatGPT (GPT signifie transformateur pré-entraîné génératif) reçoit actuellement autant d'attention. Il s'agit d'un chatbot gratuit qui peut générer une réponse à presque toutes les questions qui lui sont posées. Développé par OpenAI et mis à la disposition du grand public en novembre 2022, il est déjà considéré comme le meilleur chatbot IA jamais créé. Et c'est aussi populaire : plus d'un million de personnes se sont inscrites pour l'utiliser en seulement cinq jours. Des fans aux yeux étoilés ont publié des exemples de chatbot produisant du code informatique, des essais de niveau universitaire, des poèmes et même des blagues à moitié décentes. D’autres, parmi le large éventail de personnes qui gagnent leur vie en créant du contenu, depuis les rédacteurs publicitaires jusqu’aux professeurs titulaires, tremblent dans leurs bottes.

Alors que beaucoup ont réagi à ChatGPT (et plus largement à l’IA et à l’apprentissage automatique) avec crainte, l’apprentissage automatique a clairement un potentiel positif. Au cours des années qui ont suivi son déploiement à grande échelle, l'apprentissage automatique a démontré son impact dans un certain nombre d'industries, réalisant notamment des analyses d'imagerie médicale et des prévisions météorologiques à haute résolution. Une enquête McKinsey de 2022 montre que l’adoption de l’IA a plus que doublé au cours des cinq dernières années et que les investissements dans l’IA augmentent rapidement. Il est clair que les outils d'IA générative comme ChatGPT et DALL-E (un outil pour l'art généré par l'IA) ont le potentiel de changer la façon dont une gamme de tâches est effectuée. Cependant, l’ampleur de cet impact est encore inconnue, tout comme les risques.

Mais il y a certaines questions auxquelles nous pouvons répondre, comme la façon dont les modèles d’IA génératifs sont construits, quels types de problèmes ils sont les mieux adaptés pour résoudre et comment ils s’intègrent dans la catégorie plus large de l’apprentissage automatique. Lisez la suite pour obtenir le téléchargement.

Apprenez-en davantage sur QuantumBlack, l’IA de McKinsey.

L’intelligence artificielle est à peu près ce à quoi elle ressemble : la pratique consistant à amener des machines à imiter l’intelligence humaine pour effectuer des tâches. Vous avez probablement interagi avec l'IA même si vous ne vous en rendez pas compte : les assistants vocaux comme Siri et Alexa sont fondés sur la technologie de l'IA, tout comme les chatbots du service client qui apparaissent pour vous aider à naviguer sur les sites Web.

L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle. Grâce à l’apprentissage automatique, les praticiens développent l’intelligence artificielle grâce à des modèles capables « d’apprendre » à partir de modèles de données sans intervention humaine. Le volume ingérable et la complexité des données (de toute façon ingérables par les humains) qui sont actuellement générées ont accru le potentiel de l’apprentissage automatique, ainsi que sa nécessité.

L’apprentissage automatique repose sur un certain nombre d’éléments de base, à commencer par les techniques statistiques classiques développées entre le XVIIIe et le XXe siècle pour de petits ensembles de données. Dans les années 1930 et 1940, les pionniers de l’informatique, notamment le mathématicien théoricien Alan Turing, ont commencé à travailler sur les techniques de base de l’apprentissage automatique. Mais ces techniques étaient limitées aux laboratoires jusqu’à la fin des années 1970, lorsque les scientifiques ont développé pour la première fois des ordinateurs suffisamment puissants pour les monter.

Jusqu’à récemment, l’apprentissage automatique se limitait en grande partie aux modèles prédictifs, utilisés pour observer et classer des modèles de contenu. Par exemple, un problème classique d’apprentissage automatique consiste à commencer par une ou plusieurs images de chats adorables, par exemple. Le programme identifierait ensuite les motifs parmi les images, puis examinerait les images aléatoires pour trouver celles qui correspondraient à l'adorable motif du chat. L’IA générative a constitué une avancée majeure. Plutôt que de simplement percevoir et classer une photo d’un chat, l’apprentissage automatique est désormais capable de créer une image ou une description textuelle d’un chat à la demande.