IAG, pour intelligence artificielle générative : trois lettres désormais clés sur les claviers des concepteurs-rédacteurs et autres plumes du web…
Au coude à coude avec l’intelligence artificielle générative, les professionnels de l’écriture commerciale ou éditoriale connaissent pourtant leur valeur ajoutée.
Ils savent donc défendre l’irréductible plus-value qu’apporte leur intelligence humaine à leur capacité rédactionnelle… Pour beaucoup de ces créatifs, forces-vives des agences éditoriale comme la nôtre, l’idée de travailler “contre” l’intelligence artificielle générative n’est pas une option. Travailler “avec” se révèle être la voie à suivre pour participer proactivement à la métamorphose rapide mais néanmoins progressive de nos métiers.
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Mais les auteurs du web sont-ils réellement formés à ce qu’est, et à comment fonctionne l’intelligence artificielle générative ? Que cachent ou révèlent les termes qui se répètent autour des publications dédiées aux (r)évolutions de nos métiers ?
Pour tirer profit du si haut potentiel de ces nouveaux outils dédiés à la création du contenu, on partage un petit lexique de l’intelligence artificielle générative à destination des rédacteurs web, ou assimilés, histoire de réviser, ou de démarrer…
Génération de texte par Intelligence Artificielle (IA) :
L’IA désigne la capacité des machines à imiter l’intelligence humaine. Vous l’aviez ? Ok. On poursuit… Dans le contexte de l’IAG, l’IA est utilisée pour créer du contenu de manière autonome. La génération de texte est le processus par lequel les modèles d’IAG produisent du contenu écrit de manière automatique en réponse à un prompt (voir ci-après), en s’inspirant exclusivement des données nombreuses mais finies, qui leur ont été fournies à un instant T.
Prompt :
Un prompt est une instruction ou une suggestion donnée en entrée à un modèle d’IAG pour guider la génération de contenu. Il peut prendre la forme d’une phrase, d’un paragraphe ou même d’une question, et influence directement le texte produit par le modèle. Le web regorge de bons conseils pour rédiger “le” prompt idéal. Chez Soyuz, on continue de penser que c’est une vraie compétence…
Réseau neuronal d’intelligence artificielle générative :
Les réseaux neuronaux sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés dans l’IAG pour traiter l’information. Comment ? Notamment grâce à des mécanismes perceptifs indépendants des idées et données dont ils se nourrissent. Ils peuvent ensuite générer du texte, sur cette base.
Apprentissage automatique :
L’apprentissage automatique est une approche de l’IA. Elle permet aux machines d’apprendre à partir des données sans être explicitement programmées. Et cela, de façon indépendante. C’est la base sur laquelle repose l’IAG.
Bias des intelligences artificielles génératives :
Le bias fait référence aux préjugés ou aux distorsions qui peuvent être présents dans les données utilisées pour entraîner les modèles d’IAG. La gestion des biais est essentielle pour garantir l’équité et la précision des résultats. Concrètement ? Anticiper la sur-représentativités des certaines données.
Hallucination :
Une hallucination en IA générative se produit lorsqu’un modèle d’intelligence artificielle, tel qu’un réseau neuronal génératif, crée des informations ou des données qui ne sont basées sur la réalité, ni sur des données d’entraînement. Ces hallucinations peuvent se manifester sous forme d’images, de textes ou d’autres types de contenus générés par l’IA, qui peuvent sembler réels mais qui en fait sont purement le produit de l’imagination de l’algorithme.
Fine-tuning des modèles d’intelligence artificielle générative :
Le Fine-Tuning est un processus d’ajustement des modèles pré-entraînés – à l’instar du célebrissime ChatGPT ou du moins obséquieux Claude – pour des tâches spécifiques. En IAG, le fine-tuning est crucial pour adapter les modèles à des besoins particuliers, comme la rédaction web. Du poids des neurones aux taux d’apprentissages, différentes variables peuvent ainsi être optimisées…
Vecteur :
Un vecteur est essentiellement une série de nombres qui représente une idée ou un concept abstrait. Ce vecteur est utilisé par le modèle pour générer des données telles que des images, des textes ou des sons. En ajustant les valeurs de ce vecteur, on peut influencer les caractéristiques des données produites par le modèle. Cela permet de contrôler et de manipuler les sorties créatives de l’IA, en créant différentes variations ou en modifiant les caractéristiques des résultats générés. En résumé, le vecteur en IA générative sert de « code » permettant de guider le processus de création de contenu par le modèle.
Température dans l’intelligence artificielle générative :
La température est un paramètre utilisé lors de la création de données par des réseaux neuronaux génératifs. Elle contrôle le « degré » d’incertitude (ou d’exploration) dans les prédictions du modèle. Une température plus élevée produit des sorties plus diversifiées et parfois plus imprécises, tandis qu’une température plus basse favorise des sorties plus précises mais potentiellement moins variées. La température permet donc de réguler la créativité et la qualité des données générées par le modèle d’IAG.
Data augmentation :
La data augmentation est une technique qui consiste à augmenter la quantité de données disponibles pour l’entraînement des modèles d’IAG. Cela permet d’améliorer la qualité et la diversité des textes générés, avec in fine, des propositions plus riches, mais pas forcément moins biaisées…
Overfitting :
L’overfitting se produit lorsqu’un modèle d’intelligence artificielle générative s’adapte trop étroitement aux données d’entraînement, au détriment de sa capacité à généraliser et à produire des résultats précis sur de nouvelles données. A partir de ce phénomène, le risque est grand de voir délivrer un contenu occultant la richesse ou l’étendue d’un sujet.
On se résume ? La maitrise du lexique de l’intelligence artificielle générative est un atout majeur pour les rédacteurs web souhaitant exploiter pleinement les capacités de cette technologie… ou désireux de pouvoir en parler sereinement face à un client. Et à ce stade, on peut vous le confier : ChatGPT nous a (un peu) aidé à rédiger ce petit billet…