Intelli Lab (IA)
Consultant en prompts et intelligence artificielle (IA). Nous réalisons des missions de conseils, afin de vous accompagner dans l'intégration de l'IA dans votre processus métier (cœur de métier et fonctions supports). Nos "Prompt Consultants" sont à votre disposition pour vous lancer dans l'ère de l'IA.
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Nous sommes "Prompts Consultants en IA"
Exemple de démonstration : Estimation d'une route maritime par l'Intelligence Artificielle
https://youtu.be/lEhyZr45mJw
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Glossaire de l'IA
Intelligence
Artificielle
(IA) Intelligence Artificielle
Prompt
Petit Glossaire de l'IA
Intelligence
L’intelligence : la capacité à s’adapter
La définition de l’intelligence est méconnue, souvent à tort associée au savoir ou à la connaissance, il n’en n’est rien, c’est très incomplet. C’est surtout et avant tout la capacité humaine et stratégique à adapter sa réponse face à une situation.
Reprenons à la base, un instant svp, selon le LE GRAND ROBERT : « lat. intellegentia -> comprendre. Faculté de connaître, de comprendre -> Âme, esprit, pensée, raison. L’homme et l’apparition de l’intelligence. L’intelligence ‘c’est la faculté de fabriquer des objets artificiels’ => VOLTAIRE nous expliqua dans le Dictionnaire Philosophique : ‘(…) Concluons enfin que nous devons employer cette intelligence, dont la nature est inconnue, à perfectionner les sciences (…) comme les horloges emploient les ressorts dans leurs montres, sans savoir ce qu’est le ressort.’
On dit de l’intelligence humaine qu’est est vive, pénétrante, prompte, ouverte, dure, lente, faible, épaisse. On dit également qu’il existe divers types d’intelligence, humaine ou divine (c’est l’immanence).
Artificielle
Artificiel : adjectif (latin artificialis, conforme à l’art). Produit par le travail de l’homme et non par la nature (par opposition à Naturel).
Les systèmes et algorithmes d’intelligence artificielle sont capables de créer du contenu. L’IA générative utilise des algorithmes tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), ou plus récemment les Transformers (pour comprendre et générer du texte), ou encore les modèles de diffusion (pour la génération d’images) afin de créer de nouvelles données, qui sont indiscernables des données réelles. Elle peut créer de nouvelles images, de la musique, du code informatique, et même des vidéos. Grâce à sa parfaite compréhension du langage naturel, elle peut être un assistant pour de nombreuses tâches : analyse, traduction, détection d’entités nommées, raisonnement (à ne pas confondre avec le raisonnement humain)…
(IA) Intelligence Artificielle
IA : Domaine de l’informatique qui comprend des systèmes capables d’accomplir des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine (compréhension du langage, reconnaissance de formes et d’images, prise de décisions ou encore résolution de problèmes).
Aujourd’hui nous avons une troisième intelligence, dite « Artificielle et Générative ». Depuis la naissance de l’informatique qu’on situe généralement en 1936 et qu’on associe aux théories d’Alan Turing qui pose les bases du concept d’un ordinateur : une machine capable d’effectuer un calcul minutieux grâce à l’utilisation d’une arithmétique, est alors née simultanéement l’idée même d’intelligence artificielle moderne tel que nous l’entendons aujorud’hui partout sur les social media ici et là!
Ce n’est donc pas de l’intelligence, mais bien du logiciel, un programme arithmétique, pour ceux qui comprennent et pour ceux qui ne comprennent pas, on dit un programme algorithmique (Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d’instructions et d’opérations permettant de résoudre une classe de problèmes. Le domaine qui étudie les algorithmes est appelé l’algorithmique).
Bref, pour en finir définitivement avec ce sujet l’intelligence est bien le propre de l’Homme et de Dieu. L’IA est et sera toujorus un « outil », un « objet » au service de l’Homme.
Il exite cependant un doute et une expérience prophétique dans la relation de l’Homme à ses Outils, et cela depuis la nuit des temps.
Prompt
PROMPT : Commande textuelle pour « donner une instruction » à l’IA afin d’obtenir une image ou un texte.
PROMPT ENGINEERING : Technique d’amélioration des commandes que nous donnons à l’IA pour obtenir des résultats de meilleure qualité.
Petit Glossaire de l'IA
LLM (LARGE LANGUAGE MODEL) : Domaine de l’informatique qui comprend des systèmes capables d’accomplir des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine (compréhension du langage, reconnaissance de formes et d’images, prise de décisions ou encore résolution de problèmes).
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE : Systèmes et algorithmes d’intelligence artificielle capables de créer du contenu. L’IA générative utilise des algorithmes tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN), ou plus récemment les Transformers (pour comprendre et générer du texte), ou encore les modèles de diffusion (pour la génération d’images) afin de créer de nouvelles données, qui sont indiscernables des données réelles. Elle peut créer de nouvelles images, de la musique, du code informatique, et même des vidéos. Grâce à sa parfaite compréhension du langage naturel, elle peut être un assistant pour de nombreuses tâches : analyse, traduction, détection d’entités nommées, raisonnement (à ne pas confondre avec le raisonnement humain)…
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE PRÉDICTIVE : Utilise des algorithmes et des modèles de machine learning pour prévoir des résultats futurs ou inconnus en se basant sur des données historiques et existantes. Elle peut prédire les tendances du marché, le comportement des clients, ou la probabilité de panne d’une machine dans une usine.
Modèle d’apprentissage automatique formé sur de grandes quantités de données et qui utilise l’apprentissage supervisé pour générer du texte de manière cohérente et significative, dans un contexte donné.
LANGAGE NATUREL : Langage que nous utilisons tous les jours pour parler aux autres, et que les IA peuvent comprendre. Il s’oppose au langage informatique.
GAN (GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK) : Le réseau antagoniste génératif est un type de modèle d’apprentissage profond où deux réseaux neuronaux, le générateur et le discriminateur, sont mis en concurrence. Le générateur tente de créer des données fausses, indiscernables des vraies, tandis que le discriminateur tente de distinguer les vraies données des fausses. À travers cette compétition, les deux modèles s’améliorent, aboutissant à la production de données fausses très réalistes par le générateur.
MODÈLES DE DIFFUSION : Ils sont généralement utilisés pour générer de nouvelles données à partir de données existantes. Ils fonctionnent en simulant un processus de diffusion inverse. On commence par du bruit aléatoire, puis on le façonne progressivement jusqu’à obtenir une donnée qui ressemble à celle que l’on veut générer. Ils sont souvent utilisés pour la génération d’images ou d’autres types de données visuelles, bien qu’ils puissent théoriquement être utilisés pour tout type de données.
MODÈLES TRANSFORMERS : Ces modèles sont principalement utilisés pour le traitement du langage naturel. Ils sont basés sur l’architecture « Transformer », qui utilise des mécanismes d’attention pour comprendre le contexte et la signification des mots dans un texte. Les modèles transformers ont été révolutionnaires dans de nombreux domaines de l’IA, notamment la traduction automatique, la génération de texte (par exemple ChatGPT), et bien d’autres.
PROMPT : Commande textuelle pour « donner une instruction » à l’IA afin d’obtenir une image ou un texte.
PROMPT ENGINEERING : Technique d’amélioration des commandes que nous donnons à l’IA pour obtenir des résultats de meilleure qualité.
SPEECH TO TEXT (STT) : Technologie qui convertit l’audio parlé en texte écrit.
TEXT TO SPEECH (TTS) : Inverse du « speech-to-text ». Technologie de synthèse vocale qui convertit le texte écrit en parole.
APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT (REINFORCEMENT LEARNING) : Apprentissage de l’IA en essayant différentes choses et en se basant sur les conséquences de ses actions pour s’améliorer.
APPRENTISSAGE MULTIMODAL : Apprentissage de l’IA à partir de plusieurs types de données en même temps, comme des images et du texte. Elle peut faire des liens entre ces mêmes données.
BIAIS : Inclinaison (non intentionnelle) d’un modèle d’apprentissage automatique, souvent causée par des données d’entraînement non représentatives ou préjudiciables.
NLP (NATURAL LANGUAGE PROCESSING) : Traitement automatique du Langage naturel. Technologie qui permet aux robots de comprendre et de produire du langage humain.
AI FATIGUE : Sentiment de saturation face à l’engouement et auxdiscussions récentes autour de l’IA.
TEXT TO TEXT (TTT) : Transforme un texte source en un autre texte.
TEXT TO IMAGE (TTI) : Désigne des algorithmes capables de générer une image à partir d’un texte (idem avec des vidéos, du son, de la musique…).
APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE(MACHINE LEARNING) : Sous-domaine de l’intelligence artificielle composé d’algorithmes mathématiques qui permettent de déterminer des informations pertinentes à partir de données observations.
APPRENTISSAGE PROFOND (DEEP LEARNING) :Méthode d’apprentissage automatique qui utilise les réseaux de neurones pour permettre à l’IA d’apprendre de grandes quantités de données et d’effectuer des tâches très complexes.
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Intelligence artificielle générative ?
L'intelligence artificielle générative est un domaine en pleine croissance qui offre aux entreprises de nombreuses possibilités. Il peut aider les entreprises à améliorer leurs processus, à accélérer leurs décisions et à améliorer leurs produits et services. Cependant, intégrer l'intelligence artificielle générative peut être un défi pour les entreprises. Dans cet article, nous allons examiner les étapes à suivre pour aider une entreprise à intégrer l'intelligence artificielle générative et à tirer le meilleur parti de cette technologie.
Comment l'intelligence artificielle générative peut-elle aider les entreprises à améliorer leurs performances ?
L'intelligence artificielle générative (IAG) peut aider les entreprises à améliorer leurs performances en leur offrant des solutions innovantes et efficaces. L'IAG peut générer des modèles prédictifs et des algorithmes qui peuvent être utilisés pour améliorer les processus commerciaux et les opérations. Elle peut également aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer leurs performances en analysant les données et en fournissant des informations pertinentes. De plus, l'IAG peut aider les entreprises à automatiser certaines tâches et à réduire leurs coûts opérationnels. Enfin, l'IAG peut aider les entreprises à améliorer leurs performances en leur permettant de mieux comprendre leurs clients et leurs marchés, et en leur offrant des solutions personnalisées.
Quels sont les avantages et les risques de l'utilisation de l'intelligence artificielle générative pour les entreprises ?
Les avantages de l'utilisation de l'intelligence artificielle générative pour les entreprises sont nombreux. Tout d'abord, elle peut aider les entreprises à améliorer leurs processus de production et à réduire leurs coûts. Elle peut également aider les entreprises à améliorer leurs produits et services en leur fournissant des informations plus précises et plus complètes. Enfin, elle peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer leurs performances.
Cependant, l'utilisation de l'intelligence artificielle générative présente également des risques. Tout d'abord, elle peut entraîner des erreurs et des défaillances dans les processus de production et les produits et services. De plus, elle peut entraîner des problèmes de confidentialité et de sécurité des données. Enfin, elle peut entraîner des problèmes de responsabilité et de conformité réglementaire.
En conclusion, l'utilisation de l'intelligence artificielle générative peut offrir de nombreux avantages aux entreprises, mais elle comporte également des risques. Les entreprises doivent donc prendre le temps de bien comprendre les avantages et les risques de l'utilisation de l'intelligence artificielle générative avant de prendre une décision.
Comment les entreprises peuvent-elles intégrer l'intelligence artificielle générative dans leurs processus et leurs systèmes ?
Les entreprises peuvent intégrer l'intelligence artificielle générative dans leurs processus et leurs systèmes en développant des algorithmes qui peuvent apprendre et s'adapter aux données et aux informations qu'elles fournissent. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour générer des modèles prédictifs, des simulations et des prévisions qui peuvent aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées et à améliorer leurs processus. De plus, l'IA générative peut être utilisée pour automatiser certaines tâches et réduire le temps et les coûts associés à la gestion des processus. Les entreprises peuvent également intégrer l'IA générative dans leurs systèmes pour améliorer leurs capacités d'analyse et de prise de décision. Enfin, l'IA générative peut être utilisée pour créer des produits et des services innovants qui peuvent aider les entreprises à se démarquer de leurs concurrents.
Plus de Croissance et de Productivité avec l'IA
En conclusion, l'intégration de l'intelligence artificielle générative dans une entreprise peut être un moyen très efficace de stimuler la croissance et la productivité. Cependant, il est important de comprendre les avantages et les risques associés à l'utilisation de cette technologie avant de s'engager dans une telle initiative. Une fois que les avantages et les risques ont été évalués, il est possible de mettre en place des stratégies pour aider l'entreprise à intégrer l'intelligence artificielle générative de manière efficace et sécurisée.
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Evaluer votre entreprise ou organisation maintenant
Pour répondre à la question de savoir si une entreprise, qu'elle soit dotée ou non d'outils d'intelligence artificielle, peut survivre en France aujourd'hui, il est essentiel d'analyser les concurrents existants.
- Forces :
- Les entreprises utilisant l'intelligence artificielle peuvent bénéficier d'une efficacité accrue, d'une meilleure prise de décision et d'une automatisation des tâches.
- Une grande ressource de talents dans le domaine de l'intelligence artificielle, ce qui permet aux entreprises de se procurer des compétences spécialisées.
- Faiblesses :
- L'intégration de l'intelligence artificielle peut impliquer des coûts élevés de développement, de formation et de maintenance, ce qui peut représenter une barrière à l'entrée.
- Certaines entreprises traditionnelles peuvent être réticentes à adopter de nouvelles technologies, ce qui peut limiter l'adoption de l'intelligence artificielle.
- Opportunités :
- L'intelligence artificielle peut permettre aux entreprises de personnaliser leurs offres, d'améliorer l'expérience client et de se différencier de la concurrence.
- La numérisation croissante de l'économie française crée de nouvelles opportunités pour les entreprises utilisant l'intelligence artificielle.
- Menaces :
- Les entreprises françaises sont confrontées à une concurrence internationale, en particulier de pays dotés de talents en intelligence artificielle tels que les États-Unis et la Chine.
- Les problématiques liées à la confidentialité des données et à l'éthique de l'intelligence artificielle peuvent créer des inquiétudes pour les consommateurs et impacter l'adoption de ces technologies.
En conclusion, une entreprise, qu'elle soit dotée ou non d'intelligence artificielle, peut survivre en France en aujourd'hui, mais risque de prendre du retard sur ses concurrents. L'adoption de l'intelligence artificielle peut être un avantage pour se différencier et obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises doivent être prêtes à investir dans les talents et les infrastructures nécessaires, tout en restant prudents face aux risques liés à ces technologies.
N'hésitez plus instant, consultez nous ! pour nous contacter merci d'utiliser le formulaire ci-dessous.
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