Quelques rappels de fondamentaux de l'IA.
Sommaire :
- TAL - Traitement du Langage Naturel
- IA Générative" vs "IA Prédictive".
- Les métiers de l'IA.
- Formations.
- Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...
- Insider W11 - Bing - O365.
- KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book
- Glossaire - Intelligence artificielle.
- Formations.
- Affiche
- Un peu plus sur l'IA
TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel ?
Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** est un domaine de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de manipuler le langage humain. Pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique, le TAL s'appuie sur des disciplines variées, notamment l'informatique et la linguistique computationnelle.
En pratique, le TAL est utilisé pour fournir des réponses résumées et communiquer des informations pertinentes aux personnes, quel que soit leur emplacement géographique ou la langue qu'elles préfèrent. Il tient compte des expressions familières et d'autres facteurs importants lorsqu'une personne interagit avec une IA intégrée à un système de gestion des services informatiques (ITSM). Contrairement à une IA dépourvue de TAL et d'apprentissage automatique (ML), qui se contenterait de restituer des données programmées en fonction de termes spécifiques saisis, le TAL permet une compréhension plus contextuelle et nuancée du langage humain ¹²³.
Le TAL fonctionne en traitant des données linguistiques du monde réel pour leur donner un sens de manière à ce qu'un ordinateur puisse les comprendre. Voici comment cela se passe :
1. **Analyse syntaxique** : Cette étape consiste à analyser le langage en fonction des règles grammaticales. Elle s'applique à un groupe de mots plutôt qu'aux mots individuels. L'analyse syntaxique permet de comprendre la structure des phrases.
2. **Analyse sémantique** : Elle vise à comprendre le sens et la logique d'un énoncé. L'analyse sémantique interprète les mots, les signes et la structure des phrases pour donner un sens global.
3. **Collecte de données** : Les machines utilisent des capteurs (comme nos yeux et nos oreilles) pour lire et entendre les données linguistiques du monde réel.
En somme, le TAL permet aux ordinateurs de naviguer dans la complexité du langage humain, de saisir les nuances et de fournir des réponses pertinentes. C'est un domaine passionnant qui continue d'évoluer pour améliorer notre interaction avec la technologie.
Source : conversation avec Bing, 09/03/2024
(1) NLP : guide complet du traitement du langage naturel. https://intelligence-artificielle.com/nlp-guide-complet/.
(2) TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel. https://blogs.manageengine.com/fr/2022/03/30/comment-fonctionne-le-traitement-du-langage-naturel-tal.html.
(3) Pourquoi utiliser le traitement du langage naturel - ASI. https://www.asi.fr/blog/pourquoi-utiliser-traitement-langage-naturel.
(4) Comprendre le Traitement du Langage Naturel : Une révolution dans la .... https://www.lepont-learning.com/fr/comprendre-traitement-langage-naturel/.
(5) Traitement Automatique du Langage Naturel en français (TAL / NLP). https://www.stat4decision.com/fr/traitement-langage-naturel-francais-tal-nlp/.
Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** offre de nombreux avantages, notamment :
1. **Automatisation des tâches linguistiques** : Le TAL permet d'automatiser des tâches telles que la traduction, la rédaction automatique, la correction grammaticale et la classification de documents. Cela libère du temps pour les humains et améliore l'efficacité.
2. **Amélioration de l'expérience utilisateur** : Les systèmes TAL peuvent fournir des réponses rapides et précises aux utilisateurs, améliorant ainsi leur expérience lorsqu'ils interagissent avec des chatbots, des assistants virtuels ou des moteurs de recherche.
3. **Personnalisation** : Le TAL peut adapter les réponses en fonction du contexte, de l'utilisateur et de ses préférences linguistiques. Cela permet une communication plus naturelle et pertinente.
4. **Traitement de grandes quantités de données textuelles** : Le TAL peut analyser et extraire des informations à partir de vastes ensembles de données textuelles, ce qui est essentiel pour les applications telles que l'analyse de sentiments, la veille médiatique et la recherche d'informations.
5. **Applications dans divers domaines** : Le TAL est utilisé dans la santé (pour l'extraction d'informations médicales), le droit (pour l'analyse de contrats), la finance (pour l'analyse de données financières) et bien d'autres secteurs.
En somme, le TAL améliore notre interaction avec la technologie, rendant les systèmes plus intelligents et plus utiles dans notre vie quotidienne.
https://www.demotal.fr/le-traitement-automatique-des-langues/
IA Générative" vs "IA Prédictive".
La différence principale entre l'IA Générative et l'IA Prédictive réside dans leur approche pour traiter les données et générer des réponses ou des prédictions.
Les IA Génératives (ex. ChatGPT, Gemini, Mistral ...) se concentrent sur la création de contenu nouveau à partir de données existantes. Elles créent des modèles qui peuvent générer de nouvelles informations à partir d'un ensemble de données d'entrée.
Les modèles d'intelligence artificielle générative utilisent un processus en deux étapes pour créer des données réalistes à partir d'un espace vectoriel :
1. **L'Encodeur**:
- L'encodeur est un réseau de neurones qui prend en entrée les données brutes et les encode dans un espace vectoriel de plus faible dimension.
- Il apprend à extraire les caractéristiques importantes des données d'entrée et à les représenter sous forme de vecteurs.
- Cet espace vectoriel capturera les structures et les relations entre les données.
2. **Le Décodeur**:
- Le décodeur est également un réseau de neurones.
- Il prend en entrée les vecteurs de l'espace vectoriel et les décode en données de sortie (par exemple, du texte).
- L'objectif est de minimiser la différence entre les données d'entrée et les données de sortie.
3. **Fine-Tuning**:
- Le modèle généré est ensuite ajusté à l'aide du "fine-tuning".
- Cela implique des modifications de l'espace vectoriel et des hyperparamètres pour améliorer la performance du modèle.
En résumé, les IA génératives cherchent à reproduire et à reconnaître les caractéristiques du texte d'origine tout en étant capables de produire des textes similaires sans nécessiter une compréhension explicite des règles grammaticales et des concepts. C'est un domaine passionnant qui ouvre de nombreuses possibilités créatives.
L'IA Prédictive fonctionne différemment. Elle vise à prévoir des événements futurs en analysant des données historiques et actuelles.
1. **Systèmes prédictifs** :
- Ils utilisent des algorithmes statistiques et des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL).
- L'objectif est d'identifier des motifs ou des signaux précurseurs dans les données.
- Ces signaux permettent de faire des inférences et des prédictions sur des événements futurs.
2. **Algorithmes utilisés** :
- Les systèmes ML s'appuient sur des algorithmes statistiques tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les classificateurs Naive Bayes, etc.
- Les réseaux de neurones (Deep Learning) sont également largement utilisés pour des tâches de prédiction.
3. **Apprentissage supervisé et non supervisé** :
- Ces méthodes sont couramment utilisées pour entraîner les modèles prédictifs.
- L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour prédire des valeurs futures.
- L'apprentissage non supervisé explore les structures cachées dans les données sans étiquettes.
En résumé, ces systèmes prédictifs sont essentiels pour anticiper des événements futurs et prendre des décisions éclairées.
En conclusion, l'IA générative crée de nouvelles informations en exploitant les structures et les relations présentes dans les données d'entrée, tandis que l'IA Prédictive prédit les données futures en analysant les tendances et les patterns dans les données d'apprentissage.
Les métiers de l'IA (plan du document ci-dessous).
- IA Générative" vs "IA Prédictive".
- Quelles sont les métiers de l'IA ?
- Pour un pro de l'IA sur ces métiers
- Les activités des ingénieurs prompts avec l'IA.
- Quelle est l'impact sur les métiers de l'IA générative
- L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail. Voici quelques points clés :
- L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail,
- Voici également une liste de métiers qui pourraient être impactés par l’IA dans un avenir proche :
- Quels sont les autres métiers impactés par l'IA générative?
- Quelles sont les compétences clés pour travailler avec l'IA générative?
- Quelles sont les compétences pour travailler dans les métiers de IA Prédictive
- Comment puis-je apprendre l'IA prédictive?
- Profil de poste d'un ingénieur IA
- Quelles sont les perspectives d'emploi pour un ingénieur IA?
https://www.slideshare.net/slideshows/les-metiers-de-lintelligence-artificielle/266704778
16 métiers dans l'IA (lire le document ci-dessous).
Le document traitant des 14 points :
Formations :
Bienvenue dans « L'essentiel d'OpenAI et des modèles de langage GPT » (linkedin.com) :
Learn :
https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/
https://www.slideshare.net/slideshows/mes-succs-sur-microsoft-learn-et-examens/266705014
Mes certificats Microsoft sur l'IA et O365. Vous pouvez les passer sur Learn.
Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...
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Insider : Windows 11 - Bing - O365 :
Announcing Windows 11 Insider Preview Build 22635.3286 (Beta Channel)
Microsoft 365 Copilot dans Outlook, Word, Excel, PPT, Teams, Loop... (ugaia.eu)
Un Smartphone et Copilot sur W11. (ugaia.eu)
Users Group Artificial Intelligence d'Andorra (U.G.A.I.A.) :
Copilot un coup de pouce avec ChaGPT-4 et la possibilité d'expliquer
les captures d'écrans
Livre Copilot :
PPT Copilot REX.
KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book (github.com)
Glossaire - Intelligence artificielle.
Formations et Informations :
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine dynamique englobant diverses techniques pour permettre aux machines d'apprendre, de raisonner et de réaliser des tâches humaines. Voici quelques points essentiels :
1. **Apprentissage automatique (Machine Learning)** : Les systèmes s'améliorent avec l'expérience en apprenant à partir de données via des algorithmes qui ajustent leurs performances.2. **Réseaux de neurones artificiels (Deep Learning)** : Inspirés du cerveau humain, ces réseaux résolvent des problèmes complexes, notamment en vision par ordinateur et traitement du langage naturel.3. **Traitement du langage naturel (NLP)** : Permet aux machines de comprendre et de générer du langage humain, utilisé dans des applications comme la traduction automatique et les chatbots.4. **Robotique et automatisation** : L'IA automatise des tâches répétitives et dangereuses, permettant aux robots intelligents d'effectuer des opérations complexes.5. **Éthique et responsabilité** : L'IA soulève des questions éthiques telles que la confidentialité des données et la discrimination, soulignant l'importance de la responsabilité des concepteurs et utilisateurs.
Il existe trois principaux types d'intelligence artificielle :
- L'intelligence artificielle étroite (ANI), également connue sous le nom d'IA faible, est le type d'IA le plus répandu pour reproduire certaines capacités humaines. Il se focalise sur une tâche spécifique comme l'analyse du langage naturel ou la détection d'images. Par exemple, ChatGPT est un exemple d'IA faible.
- L'intelligence artificielle générale (AGI), également connue sous le nom d'IA forte, est un type d'IA hypothétique. Ce type d'IA vise à éliminer toute différence entre le cerveau humain et la machine. N'étant qu'un concept théorique, de nombreux experts utilisent le test de Turing pour mesurer le degré d'intelligence d'un modèle. On peut trouver des exemples d'IA forte dans la littérature ou le cinéma de science-fiction, comme le robot R2D2 de la saga Star Wars.
- La superintelligence artificielle (ASI), qui n'existe pas encore, dépasserait théoriquement le cerveau humain dans tous les domaines cognitifs. Ce type d'IA serait capable de faire preuve de conscience, de raisonnement ou encore d'apprentissage à partir de son expérience.
La distinction entre une IA faible et une IA forte réside dans leur niveau de conscience et d’autonomie :
IA faible :
- Elle est programmée selon un ensemble de règles et d’algorithmes prédéfinis pour accomplir une tâche spécifique.
- Elle ne fait pas preuve d’autonomie dans la prise de décision.
- Son fonctionnement est limité à des instructions strictes et ne lui permet pas d’adapter sa réponse en fonction du contexte.
- Exemple : Chatbots basés sur des scripts, systèmes de recommandation simples.
IA forte :
- Elle vise à être comparable à l’esprit humain.
- Elle a la capacité de résoudre des problèmes, d’apprendre et de planifier des tâches de manière autonome.
- Elle peut généraliser à partir d’exemples, s’adapter à des situations nouvelles et inconnues.
- Exemple : Systèmes de traitement du langage naturel avancés, véhicules autonomes, assistants virtuels sophistiqués.
En résumé, une IA forte est plus autonome et capable d’adaptation que son homologue faible.
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