LLM, GPT, RAG… Que signifient les acronymes IA ? | L'IA en entreprise #91

De quoi parlent les spécialistes de l’intelligence artificielle ? Décrypter les acronymes de l'IA

Les spécialistes de l’IA utilisent souvent des acronymes pour décrire des technologies et des processus complexes. Il est utile de comprendre ce qui se cache derrière ces termes afin de pouvoir exploiter consciemment les opportunités offertes par l'IA. Par exemple, lorsque vous entendez « RAG » ou « XAI », vous ne savez peut-être pas ce que cela signifie. RAG, Retrieval-Augmented Generation, est une technologie qui enrichit la génération de langage avec la récupération d'informations, tandis que XAI, Explainable AI, se concentre sur la transparence et l'intelligibilité des décisions prises par les systèmes d'IA. Nous n’avons pas besoin d’expliquer ce qu’est l’IA aujourd’hui, mais de tels acronymes nécessitent une explication. Commençons donc par l'un des acronymes les plus répandus : le nom général de la technologie derrière ChatGPT.

LLM (grand modèle de langage)

LLM, ou Large Language Model, constitue la base de systèmes tels que les chatbots, qui peuvent générer du texte, du code ou traduire des langues. Il s’agit d’une intelligence artificielle entraînée à estimer la probabilité de séquences de mots, à l’aide d’un réseau neuronal comportant plus de 175 milliards de paramètres.

La formation du LLM consiste à montrer des exemples et à ajuster les poids pour réduire les erreurs. En LLM, chaque texte est représenté par des vecteurs avec de nombreux nombres, déterminant sa position et ses relations dans l'espace « langage » du modèle. Continuer le texte signifie suivre des chemins dans cet espace.

Imaginez-les comme des « super lecteurs » dotés de vastes connaissances et de la capacité de traiter les informations et de réagir de la même manière que les humains. Les exemples populaires de LLM incluent :

• Gémeaux Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), et
• Lama 2 (Méta).

En entreprise, LLM peut rationaliser la communication et le flux d'informations au sein d'une entreprise, par exemple en générant automatiquement des rapports, en traduisant des documents et en répondant aux questions des employés. L'utilisation du LLM via le chat, un logiciel dédié ou des API peut également prendre en charge la création de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles stratégies en analysant de grandes quantités de données et en identifiant des tendances auparavant inédites.

RAG (génération augmentée par récupération)

La génération augmentée par récupération (RAG) est une technique qui combine la récupération d'informations sémantiques avec la génération de texte. Cela permet au modèle de trouver des documents pertinents, tels que ceux de Wikipédia, fournissant ainsi un contexte qui aide le générateur de texte à produire des résultats plus précis, plus riches et moins sujets aux erreurs. RAG peut être personnalisé et ses connaissances internes peuvent être modifiées efficacement sans qu'il soit nécessaire de recycler l'intégralité du modèle, ce qui est coûteux et prend du temps. Ceci est particulièrement utile dans les situations où les faits peuvent évoluer au fil du temps, éliminant ainsi le besoin de recyclage pour accéder aux informations les plus récentes.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (Transformateur Génératif Pré-entraîné)

Nous connaissons tous l’acronyme GPT car il fait désormais partie du nom du chatbot IA le plus populaire. Mais qu'est-ce que ça veut dire exactement? Generative Pre-trained Transformer, GPT, est un modèle d'IA qui génère un texte ressemblant à un texte créé par l'homme en prédisant le mot suivant dans une séquence. Au cours du processus d’apprentissage, il acquiert des connaissances à partir de milliards de pages de texte écrits par des humains pour déterminer plus tard la probabilité du mot suivant.

Les modèles GPT sont basés sur des architectures de réseaux neuronaux appelées transformateurs, qui peuvent générer du texte et répondre aux questions de manière conversationnelle. Ils sont utilisés pour un large éventail de tâches, notamment :

• traduire des langues,
• documents récapitulatifs,
• générer du contenu,
• écrire du code et bien d'autres tâches.

Les modèles GPT peuvent être utilisés sans formation supplémentaire dans une technique appelée Zero-shot learning, ou adaptés à une tâche spécifique grâce à l'apprentissage à partir de quelques exemples (Few-shot learning).

PNL (Traitement du Langage Naturel)

Le NLP, ou Natural Language Processing, est le domaine qui traite des techniques et technologies permettant aux machines de comprendre et de traiter le langage humain.

Cela constitue la base des LLM, RAG et GPT mentionnés, leur permettant de comprendre des mots, des phrases et leur signification. Ainsi, la PNL peut transformer les données textuelles en informations commerciales utiles. Les applications PNL sont largement utilisées, s'étendant au-delà des assistants IA et des chatbots, pour des tâches telles que :

• analyse des sentiments – permet de déterminer quelles émotions sont présentes dans le texte, par exemple si une opinion exprimée sur les réseaux sociaux est positive, négative ou neutre,
• résumer les documents – créer automatiquement des résumés de textes longs, ce qui fait gagner du temps aux utilisateurs,
• traduction automatique – permet une traduction rapide et efficace de textes entre différentes langues. Par exemple, le modèle SeamlessM4T de Meta est capable de traduire du texte et de la parole entre 100 langues.

ML (apprentissage automatique)

Le ML, ou Machine Learning, est la branche fondamentale de l’IA. Il s’agit d’un domaine global qui consiste à entraîner les ordinateurs à apprendre des données sans les programmer directement. L’IA utilise des données et des algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent et acquièrent de l’expérience au fil du temps.

Le terme « apprentissage automatique » a été inventé par Arthur Samuel en 1959, dans le cadre de ses recherches sur le jeu de dames. Les progrès technologiques ont permis la création de produits innovants basés sur le ML, tels que des systèmes de recommandation et des véhicules autonomes.

L'apprentissage automatique est un élément clé de la science des données, utilisant des méthodes statistiques pour prévoir et prendre des décisions dans de nombreuses entreprises. La demande de Data Scientists augmente parallèlement à l’expansion du Big Data. Cela s’applique particulièrement aux experts capables d’identifier les questions commerciales significatives et d’analyser les données. Les algorithmes ML sont créés à l'aide de frameworks de programmation tels que TensorFlow et PyTorch.

Source : DALL·E 3, invite : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Automatisation des processus robotisés (RPA)

RPA, ou Robotic Process Automation, est une technologie d'automatisation dans laquelle les ordinateurs imitent les actions humaines effectuées dans des programmes et des applications spécifiques. La RPA est une application pratique de l’IA qui a un impact direct sur l’efficacité opérationnelle. Il automatise les tâches courantes, telles que la saisie des données ou le service client, permettant aux entreprises de se concentrer sur des activités plus stratégiques.

Apprentissage profond (DL)

Le Deep Learning (DL) est une branche avancée du ML basée sur des réseaux de neurones inspirés de la structure du cerveau humain. Ces réseaux apprennent à partir de grandes quantités de données pour reconnaître des modèles et des relations, puis utilisent ces connaissances pour faire des prédictions et prendre des décisions. DL permet d'exécuter les tâches les plus complexes, telles que la reconnaissance d'images, l'identification d'objets et la classification en photos et vidéos.

En conséquence, DL est crucial pour le développement de technologies telles que :

• prévoir et optimiser la consommation d’énergie,
• contrôler les véhicules autonomes,
• prévenir la fraude financière en détectant les anomalies dans les transactions, ou
• personnaliser les offres et le contenu selon les préférences de chaque utilisateur.

Apprentissage par renforcement (RL)

L'apprentissage par renforcement (RL) est un type d'apprentissage automatique (ML) dans lequel le modèle d'IA apprend « tout seul » par essais et erreurs, au lieu d'être formé à partir de données préparées. En d’autres termes, l’IA s’adapte grâce à ses interactions avec l’environnement, recevant des récompenses pour les actions souhaitables et des sanctions pour les actions inefficaces.

L'apprentissage par renforcement est utile dans les tâches où nous savons exactement quel résultat nous voulons atteindre, mais où le chemin optimal pour l'atteindre est inconnu ou trop difficile à programmer. Par exemple, entraîner des robots à naviguer dans des environnements complexes.

Réseaux adverses génératifs (GAN)

Les réseaux contradictoires génératifs (GAN) sont un système composé de deux réseaux de neurones concurrents :

• Générateur, qui crée de nouvelles données, telles que des images ou du texte,
• Discriminateur, qui tente de distinguer les données réelles des données générées.

Cette compétition motive les deux réseaux à s'améliorer, conduisant à des résultats de plus en plus réalistes et créatifs.

IA explicable (XAI)

Explainable AI (XAI) est un acronyme un peu moins connu mais très important dans le domaine de l'intelligence artificielle. Il s'agit d'une approche de l'IA qui vise à fournir des explications claires et compréhensibles pour les actions ou les décisions prises par les systèmes d'IA. XAI est crucial pour le développement responsable de l’IA : transparence, respect des réglementations légales, sécurité et soutien à l’innovation.

Acronymes de l'IA. Résumé

Les acronymes d'IA tels que LLM, RAG, GPT et XAI représentent des technologies avancées qui changent le mode de fonctionnement des entreprises. De l’automatisation des processus à une meilleure compréhension des besoins des clients, l’IA ouvre de nouvelles possibilités. La connaissance de ces termes est essentielle pour naviguer dans le domaine de l'intelligence artificielle et exploiter son potentiel dans votre entreprise. La connaissance de ces technologies permet non seulement d'optimiser les processus existants mais également d'explorer de nouveaux domaines d'innovation et de croissance.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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