Qu’est-ce que l’IA Générative?

L’IA générative se distingue des modèles traditionnels d’IA qui se concentrent sur la détection, la classification ou la prédiction de données. Elle est capable de créer de nouvelles données à partir d’exemples existants. Cela inclut la génération de nouvelles images, de textes, ou encore de sons.

Les Agents Conversationnels: Une Application Phare de l’IA Générative

Les agents conversationnels, tels que ChatGPT, sont un exemple concret d’utilisation de l’IA générative. Ils sont capables de comprendre une requête en langage naturel et de fournir en retour une réponse pertinente. Cette interaction est possible grâce à une technologie spécifique de l’IA générative, appelée les LLM pour Large Language Models, basés sur les architectures de réseau de neurones, notamment les Transformers.

Les Transformers: Moteur des Agents Conversationnels

Les Transformers, introduits par Google en 2017, représentent une avancée majeure dans le monde de l’IA générative. Ces modèles sont particulièrement doués pour comprendre et générer du langage naturel, ce qui les rend idéaux pour les agents conversationnels. Leur principe repose sur la prédiction des mots les plus probables dans une phrase donnée (Next Token Prediction), ce qui permet une génération de texte fluide et cohérente.

De l’IA Générative au Dialogue Naturel: Le Processus de création d’un Agent Conversationnel

Pour transformer un LLM en un agent conversationnel compétent comme ChatGPT, plusieurs étapes sont nécessaires :

1. Apprentissage Initial: Le modèle est d’abord entraîné sur un vaste corpus de textes (livres, Wikipédia, contenu Internet), lui permettant de prédire les mots les plus probables dans un contexte donné.
2. Entraînement Spécifique au Dialogue: Ensuite, le modèle est entraîné avec des exemples de conversations pour lui apprendre à mimer un comportement conversationnel.
3. Optimisation des Réponses: Des agents humains interviennent pour classer les réponses générées par l’IA selon leur pertinence, aidant ainsi à simuler les interactions humaines.
4. Intégration d’un Modèle de Récompense: Enfin, un modèle de récompense est entrainé sur la façon de classer des agents humains à l’étape antérieure afin de sélectionner les réponses qui seront probablement les plus attendus par les utilisateurs finaux.

L’API et le Fine-Tuning : Une porte ouverte aux applications spécifiques

L’API des agents conversationnels comme ChatGPT offre un moyen pratique et flexible d’intégrer ces systèmes dans des applications tierces. Par exemple, elle permet l’intégration dans des systèmes de gestion de la relation client, des plateformes d’e-commerce, ou des applications internes d’entreprise. En outre, la fonctionnalité de fine-tuning, qui consiste à ajuster le modèle d’IA sur un jeu de données spécifique, permet de personnaliser les réponses de l’agent en fonction des besoins spécifiques d’une entreprise ou d’un secteur. Cette personnalisation améliore la pertinence des réponses de l’IA et peut rendre l’interaction adaptée au contexte professionnel concerné.