LLM, GPT, RAG… Que signifient les acronymes de l’IA ? | IA dans les affaires #91

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

Les spécialistes de l’IA utilisent souvent des acronymes pour décrire des technologies et des processus complexes. Il est important de comprendre ce qui se cache derrière ces termes pour pouvoir tirer parti des opportunités offertes par l’IA. Par exemple, lorsque vous entendez “RAG” ou “XAI”, vous n’êtes peut-être pas sûr de 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 la compréhension des décisions prises par les systèmes d’IA. Nous n’avons pas besoin d’expliquer ce qu’est l’IA aujourd’hui, mais des acronymes comme ceux-ci nécessitent une explication. Commençons donc par l’un des acronymes les plus omniprésents – le nom général de la technologie derrière ChatGPT.

LLM (Large Language Model)

LLM, ou Large Language Model, est la base de systèmes tels que les chatbots, qui peuvent générer du texte, du code ou traduire des langues. C’est une intelligence artificielle entraînée pour estimer la probabilité de séquences de mots, en utilisant un réseau de neurones avec plus de 175 milliards de paramètres.

L’entraînement de LLM consiste à montrer des exemples et à ajuster les poids pour réduire les erreurs. Dans 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” avec une vaste connaissance et la capacité de traiter des informations et de répondre de manière similaire aux humains. Des exemples populaires de LLM incluent :

• Gemini Pro (Google),
• GPT-4 (OpenAI), et
• Llama 2 (Meta).

Dans le monde des affaires, 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. Utiliser LLM via le chat, des logiciels dédiés ou des API peut également soutenir la création de nouveaux modèles commerciaux et stratégies en analysant de grandes quantités de données et en identifiant des tendances qui étaient auparavant invisibles.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation (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 Wikipedia, fournissant 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 avoir besoin de réentraîner l’ensemble du modèle, ce qui est coûteux et long. Cela est particulièrement utile dans des situations où les faits peuvent évoluer avec le temps, éliminant ainsi le besoin de réentraînement pour accéder aux dernières informations.

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

GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Nous connaissons tous l’acronyme GPT car il fait partie du nom du chatbot IA le plus populaire. Mais que signifie-t-il exactement ? Generative Pre-trained Transformer, GPT, est un modèle d’IA qui génère du texte ressemblant à du texte créé par des humains en prédisant le prochain mot dans une séquence. Dans le processus d’apprentissage, il acquiert des connaissances à partir de milliards de pages de texte écrites par des humains pour ensuite déterminer la probabilité du prochain mot.

Les modèles GPT sont basés sur des architectures de réseaux de neurones appelées transformateurs, qui peuvent générer du texte et répondre à des questions de manière conversationnelle. Ils sont utilisés pour une large gamme de tâches, y compris :

• traduction de langues,
• résumé de documents,
• génération de contenu,
• écriture de code, et de nombreuses 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).

NLP (Natural Language Processing)

NLP, ou Natural Language Processing, est le domaine qui traite des techniques et des 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 les mots, les phrases et leurs significations. Ainsi, le NLP peut transformer les données textuelles en informations commerciales utiles. Les applications du NLP ont une large utilisation, s’étendant au-delà des assistants IA et des chatbots, à des tâches telles que :

• analyse de sentiment – 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,
• résumé de documents – création automatique de résumés de longs textes, 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 (Machine Learning)

ML, ou Machine Learning, est la branche fondamentale de l’IA. C’est un domaine englobant qui implique d’entraîner des ordinateurs à apprendre à partir de données sans les programmer directement. L’IA utilise des données et des algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, acquérant de l’expérience au fil du temps.

Le terme “machine learning” a été inventé par Arthur Samuel en 1959, dans le cadre de ses recherches sur le jeu de dames. Les avancées technologiques ont permis la création de produits innovants basés sur le ML, tels que des systèmes de recommandation et des véhicules autonomes.

Le machine learning 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 des big data. Cela s’applique particulièrement aux experts capables d’identifier des questions commerciales significatives et d’analyser des données. Les algorithmes de ML sont créés à l’aide de frameworks de programmation tels que TensorFlow et PyTorch.

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

Robotic Process Automation (RPA)

RPA, ou Robotic Process Automation, est une technologie d’automatisation où les ordinateurs imitent les actions humaines effectuées dans des programmes et des applications spécifiques. RPA est une application pratique de l’IA qui impacte directement l’efficacité opérationnelle. Elle automatise les tâches routinières, telles que la saisie de données ou le service client, permettant aux entreprises de se concentrer sur des activités plus stratégiques.

Deep Learning (DL)

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

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

• prévision et optimisation de la consommation d’énergie,
• contrôle des véhicules autonomes,
• prévention de la fraude financière en détectant des anomalies dans les transactions, ou
• personnalisation des offres et du contenu en fonction des préférences individuelles des utilisateurs.

Reinforcement Learning (RL)

Reinforcement Learning (RL) est un type de machine learning (ML) dans lequel le modèle d’IA apprend “par lui-même” par essais et erreurs, au lieu d’être entraîné à partir de données préparées. En d’autres termes, l’IA s’adapte par des interactions avec l’environnement, recevant des récompenses pour des actions souhaitables et des pénalités pour des actions inefficaces.

Le Reinforcement Learning est utile dans des tâches où nous savons exactement quel résultat nous voulons atteindre, mais le chemin optimal pour y parvenir est inconnu ou trop difficile à programmer. Par exemple, entraîner des robots à naviguer dans des environnements complexes.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) est un système composé de deux réseaux de neurones concurrents :

• Générateur, qui crée de nouvelles données, telles que des images ou du texte,
• Discriminateur, qui essaie 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.

Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) est un acronyme quelque peu moins connu mais très important dans le domaine de l’intelligence artificielle. C’est une approche de l’IA qui se concentre sur la fourniture d’explications claires et compréhensibles pour les actions ou décisions prises par les systèmes d’IA. XAI est crucial pour le développement responsable de l’IA : transparence, conformité aux réglementations légales, sécurité et soutien à l’innovation.

Acronymes IA. Résumé

Les acronymes IA comme LLM, RAG, GPT et XAI représentent des technologies avancées qui changent la façon dont les entreprises fonctionnent. De l’automatisation des processus à une meilleure compréhension des besoins des clients – l’IA ouvre de nouvelles possibilités. La familiarité avec 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 aussi d’explorer de nouveaux domaines d’innovation et de croissance.

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