Partie I du Dossier : Comprendre et bien intégrer l’Intelligence Artificielle pour Transformer les Entreprises

I.A. : Définitions et concepts clés

Rappelons tout d’abord quelques concepts clés autour de l’Intelligence Artificielle (IA). L’IA est un champ de recherche applicative visant à concevoir, par les mathématiques et le codage, des machines capables de simuler l’intelligence humaine. Mais cette appellation est bien souvent impropre et source de fantasmes car c’est « simple » affaire de données et d’algorithmes statistiques… Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, est une sous-catégorie de l’IA qui utilise des algorithmes pour permettre aux machines d’apprendre à partir de données. En somme, des programmes informatiques standards qui prennent des entrées, les traitent, et génèrent des sorties.
Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est une sous-branche du Machine Learning qui s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour reprendre le principe élémentaire de fonctionnement du cerveau humain. Les IA génératives, comme les Large Language Models (LLM), sont des systèmes capables de générer de nouvelles données à partir des apprentissages réalisés.

Evolution des IA : des modèles d’utilisations étroites aux modèles généralistes et polyvalents

Depuis quelques décennies (le premier article scientifique sur les réseaux de neurones – l’architecture de l’IA utilisée aujourd’hui – a été publié en 1943), l’Intelligence Artificielle (IA) fait ses preuves dans de nombreux secteurs, transformant notre manière de travailler et de vivre, par exemple dans l’industrie du recyclage où les dispositifs de tri s’appuient de plus en plus sur de la reconnaissance visuelle (voir L’IA aide à recycler les déchets d’emballage) . Dans le domaine médical, depuis quelques temps, l’IA aide certains professionnels de santé à poser des diagnostics plus précis et à prévoir l’évolution des maladies. Dans le domaine du droit, l’IA permet d’analyser rapidement de vastes quantités de documents juridiques pour identifier les informations pertinentes (exemple https://okdoc.lefebvre-dalloz.fr). Elle a également un impact sur les arts créatifs, en offrant aux artistes de nouvelles manières d’exprimer leur créativité.
On le voit, l’existence et l’utilisation de l’IA ne sont pas récentes, ce qui l’est ce sont les Modèles de Langage de Grande Taille (LLM, pour Large Language Models), tels que les modèles basés sur les transformers, qui ont émergé depuis quelques années.
Ce sont ces avancées technologiques, qui ont permis de passer de modèles d’utilisation « étroite » à des modèles généralistes et polyvalents, qui, associées à l’accessibilité soudaine de l’IA au grand public, ont rendu l’IA plus acceptable et ont déclenché des investissements massifs dans ce domaine. Le développement et l’application de ces modèles transformer-based de langage, par exemple GPT-3 lancé en 2020 par OpenAI, ou encore Midjourney pour la génération d’images, ont permis à un public plus large de comprendre et d’apprécier le potentiel de l’IA, accélérant ainsi son adoption et son évolution.

à suivre : Partie II : L’impact des IA génératives et des LLM en entreprises