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Vous êtes attiré par le code et souhaitez en faire votre métier ou vous voulez aller plus loin dans votre carrière de développeur ? De l’initiation à un niveau avancé, Simplon vous accompagne dans votre montée en compétence en développement web et applicatif.
Découvrir l’IA générative en 5 modules
L’histoire des IA génératives
Découvrez l'évolution des IA génératives, de leurs débuts à aujourd'hui. En 1936, Alan Turing, mathématicien britannique invente la Machine de Turing.
Remontons-le temps
2022, 1 million d’utilisateurs en 5 jours ! Curieux.se ou sceptique, 1 million de personnes ont testé ChatGPT ou comment l’humain converse avec la machine. Digne d’un roman de science-fiction ou d’une série au TOP 10 de Netflix.
L’intelligence artificielle, ce sont des systèmes, algorithmes et programmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui, normalement, nécessitent l'intelligence humaine.
Avant L’essor de ChatGPT, l’intelligence artificielle est déjà dans notre quotidien :
L’IA Générative, c’est avant tout un algorithme qui apprend à reconnaître et à générer des contenus inspirés, à partir de milliards de textes et d'images collectés sur le web.
Ce n’est pas un moteur de recherche qui permet de trouver une information fiable et validée mais un outil créatif et polyvalent, ce qui peut proposer des erreurs ou avoir des biais. Un biais se réfère à des préjugés ou des erreurs systématiques qui peuvent affecter le résultat de l’IA.
L’IA Gen est une catégorie d'IA capable de créer (générer) du contenu. Certains modèles produisent du texte, les fameux grands modèles de langue ou LLM, comme ChatGPT. D’autres produisent des images, les modèles de diffusion comme StableDiffusion. D’autres créent du son, comme AudioBox.
Découvrez l'évolution des IA génératives, de leurs débuts à aujourd'hui. En 1936, Alan Turing, mathématicien britannique invente la Machine de Turing. Prenez 2 minutes pour comprendre comment cette expérience pose les bases de l’informatique moderne et de l’intelligence artificielle telle que nous la connaissons aujourd'hui.
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Comment ça marche ?
Comment la machine réfléchit-elle ?
Suivez-nous pour découvrir comment fonctionnent les intelligences artificielles. L'IA est un domaine passionnant qui comprend plusieurs branches. L'une d'elles est le machine learning (apprentissage automatique), qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être programmés pour chaque tâche. Par exemple, les plateformes de streaming comme Netflix utilisent le machine learning pour recommander des films et des séries en fonction de vos préférences.
Une autre branche importante est le deep learning (apprentissage profond). Cette technique utilise des réseaux de neurones artificiels pour imiter le cerveau humain. Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches, chaque couche traitant et transmettant des informations à la suivante. Cela permet aux systèmes d'IA de gérer des données complexes et de réaliser des tâches comme la reconnaissance d'images et la compréhension du langage. Par exemple, les assistants vocaux comme Siri et Alexa utilisent le deep learning pour comprendre et répondre à vos questions.
Pour en savoir plus, nous vous recommandons cette vidéo récapitulative et cette introduction sur l’intelligence artificielle.
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Parlons tokenisation
La tokenisation ou comment transformer les mots en nombres
En termes simples, la tokenisation consiste à remplacer des données sensibles par des jetons (ou tokens).
Ces jetons ne contiennent pas d'informations significatives elles-mêmes mais servent de références aux données originales stockées dans un endroit sécurisé.
La Tokenisation et le Traitement du Langage Naturel (NLP)
Dans le contexte de l'IA, et plus particulièrement du traitement du langage naturel (NLP), la tokenisation joue un rôle crucial. Voici comment :
Segmenter le texte : La tokenisation divise le texte en unités plus petites appelées tokens. Par exemple, la phrase "L'IA est fascinante" peut être tokenisée en ["L'", "IA", "est", "fascinante"].
Faciliter l'analyse : Ces tokens peuvent ensuite être analysés individuellement pour comprendre le contexte, la grammaire et le sens général du texte.
Pré-traitement des Données : Avant d'entraîner un modèle d'IA, les données textuelles doivent être prétraitées. La tokenisation est une des premières étapes de ce processus, permettant de normaliser le texte.
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Le BIG prompt
Apprenez à prompter
Découvrez l'art du prompting, une technique pour utiliser une intelligence artificielle via un modèle de langage (LLM) tel que ChatGPT, Perplexity, Mistral, Copilot. Apprenez à poser des questions et donner des commandes pour obtenir des réponses précises ou générer un contenu multimédia avec Midjourney, Adobe Firefly ou Flux pour les images. Côté son, Lovo, ElevenLabs, Suno peuvent vous aider. Envie de créer des vidéos, rendez vous sur Sora, Runway ou Kling AI.
Il existe plusieurs types de prompts que vous pouvez utiliser pour interagir efficacement avec les intelligences artificielles. De la simple question (quelle est la capitale de la France ?) ou un prompt explicatif (Qu'est-ce que le machine learning ?"). Il est également possible de comparer des concepts : quels sont les avantages des voitures électriques par rapport aux voitures à essence ?.
Enfin, un LLM permet d’explorer des situations hypothétiques comme (Que se passerait-il si l'Internet disparaissait pendant un mois ?) ou d’attribuer un rôle à l'IA, comme "Explique-moi ce concept comme si tu étais un professeur".
Envie d’approfondir : ce module détaillé est à votre disposition une vidéo avec Bing sur la création d’image.
Obtenir un premier certificat sur l'art de prompter et les outils d'IA générative.
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