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IA Générative: Prompt Engineering VS Prompt Design

Les prompts sont les commandes que nous donnons à l'IA générative pour qu'elle produise le contenu souhaité. Ils déterminent ce que l'IA génère et comment elle le fait, jouant ainsi un rôle central dans l'interaction avec la technologie. Deux concepts importants émergent en la matière : la conception de prompts ou Prompt Design et l'ingénierie de prompts ou Prompt Engineering. Bien qu'ils puissent sembler similaires, ces deux approches distinctes et complémentaires sont essentielles pour interagir efficacement avec les modèles d'IA générative et développer des systèmes d'IA conversationnels performants. Cet article explique comment combiner ces approches pour optimiser les modèles d'IA générative dans divers contextes.

Qu'est-ce que le Prompt Design ?

Clarté et Simplicité : Les prompts doivent être faciles à comprendre pour le modèle afin de guider efficacement sa réponse.
Contexte ou Intention : Chaque prompt doit être conçu en fonction des objectifs spécifiques de l'interaction et des attentes de l'utilisateur.
Adaptabilité : Les prompts peuvent être ajustés en fonction des retours des utilisateurs et des performances du modèle pour améliorer continuellement les interactions.

Qu'est-ce que le Prompt Engineering ?

L'ingénierie de prompts, ou "Prompt Engineering", est une discipline technique qui se concentre sur l'optimisation systématique des prompts pour améliorer les interactions avec les modèles d'IA. Cela inclut l'automatisation de la génération de prompts, le choix des méthodes de génération de texte appropriées, l'évaluation de leur efficacité, la gestion des données d'entraînement et le développement de méthodes pour affiner les prompts.

Quelques principes clés du Prompt Engineering

Optimisation des Paramètres : Ajuster les hyperparamètres du modèle pour maximiser ses performances en réponse à des prompts spécifiques.
Sélection des Méthodes de Génération : Choisir les approches de génération de texte les plus adaptées aux besoins spécifiques de l'application.
Gestion des Données d'Entraînement : Sélectionner et prétraiter les données utilisées pour entraîner le modèle afin d'assurer sa capacité à répondre efficacement aux prompts.

Synergies entre Prompt Design et Prompt Engineering

Bien que la conception de prompts et l'ingénierie de prompts soient distinctes, elles se renforcent mutuellement. Une bonne conception de prompts est essentielle pour guider le modèle dans la génération de réponses pertinentes, tandis que l'ingénierie de prompts permet d'exploiter pleinement le potentiel du modèle en répondant aux exigences spécifiques de l'application.

Exemple d'application

Prenons l'exemple d'une application de service client automatisé utilisant un modèle de langage pour répondre aux questions des clients. La conception de prompts impliquerait la création d'instructions claires et concises pour orienter les requêtes des utilisateurs, telles que "Quelle est votre question ?" ou "Comment puis-je vous aider aujourd'hui ?".
En revanche, l'ingénierie de prompts consisterait à ajuster les paramètres du modèle pour optimiser sa capacité à comprendre et à répondre aux questions des clients de manière précise et efficace.

Le prompt design et le prompt engineering sont deux aspects essentiels pour créer des systèmes d'IA conversationnels performants. Le prompt design se concentre sur la formulation pertinente des instructions données au modèle, tandis que le prompt engineering se focalise sur la mise en œuvre technique de ces instructions pour obtenir des performances optimales. La combinaison des deux approches permet de tirer le meilleur des modèles d’IA générative.

Qu’est-ce qu’un LLM ? COURS SUIVANT

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02/05/2024 Temps de lecture 3 min

C'est quoi un prompt ChatGPT ?
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Ce qui fait la force d’un bon prompt, c’est aussi le contexte que vous donnez à votre modèle. Est-ce que vous voulez une réponse technique, ou généraliste ? La réponse est-elle destinée à un expert, ou un débutant ? Un bon prompt ChatGPT n’est pas nécessairement complexe ou alambiqué. Souvent, une phrase (bien construite) peut suffire. \nVoici un exemple de “bon” prompt pour répondre à notre question initiale sur l’IA générative.\n<img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/3aQUls1qc6VGhwYfqRup9LRxDX6g2wLkQjgXPNEhE9BaonMScUtAKOynCQblkl7bJXEBs7icyUtm118WjK99Q1_bMikX6lBgl5vlARUVlgUO0eS0CsG75LemPIwO1EMKzoKT_K4mI8KUNppjsVahB9c\" width=\"650\" height=\"436\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block; width: 650px; height: auto; max-width: 100%;\">\nIci, la demande est clairement formulée. Le prompt répond aux critères de clarté, de spécificité et de contextualisation (à qui la réponse est-elle adressée ?). \n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Favoriser le dialogue</h2>\n \n<h6 style=\"text-align: center; font-size: 16px;\">Les paramètres de l’IA générative expliqués par Ben-Manson Toussaint, AI Product Manager à la Wild Code School</h6>\n \n<blockquote>\nLes différents modèles ne réagissent pas de la même manière au prompt. Autrement dit, le même prompt peut apporter des réponses différentes d’un modèle à l’autre, mais aussi dans le même modèle. Posez deux fois la même question à ChatGPT et vous aurez deux réponses différentes. Pourquoi ? Parce que l’IA générative assemble en temps réel plusieurs couches de réponses. Et les probabilités que la prochaine couche soit la meilleure peut varier au milieu même d’une réponse. Tout dépend du nombre de paramètres présents dans le modèle. GPT4 en compte plus de 500 milliards et GPT3.5 environ 175 milliards. Un paramètre n’est rien d’autre qu’un token, donc plus il y en a, plus l’IA est créative. Mais c’est également un plus grand nombre possible d’hallucinations. Donc plus il y a de paramètres, plus le prompt doit être précis.\nBen-Manson Toussaint, AI Product Manager à la Wild Code School\n</blockquote>\nL’intérêt principal de l’IA générative, et ce qui explique son succès fulgurant, c’est sa capacité à dialoguer. C’est pourquoi, pour affiner les résultats, il faut souvent procéder par itérations. Ne vous limitez pas à un seul prompt et à une seule réponse, essayez d’approfondir vos recherches en relançant la machine. Utilisez, pour cela, des prompts ouverts (“décrit tel phénomène”, “imagine tel scénario”...) qui favorisent bien plus le dialogue avec la machine qu’un prompt fermé (“cherche telle information”, “traduit cette phrase”...). \n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5 tips pour écrire un prompt pertinent</h2>\nUn bon prompt peut faire toute la différence dans votre utilisation de ChatGPT. Mais, finalement, qu’est-ce qui fait un bon prompt ? Voici quelques conseils.\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Soyez clair et utilisez un langage précis : la machine ne doit pas interpréter vos propos pour les comprendre. </li>\n<li aria-level=\"1\">Donnez du contexte à ChatGPT : voulez-vous une réponse technique ? synthétique ? 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Que vous décidiez de l’utiliser pour le plaisir ou pour le travail, vous avez peut-être envie d’obtenir de meilleurs résultats. Vous devez alors nécessairement vous poser la question du prompt. \n“Un prompt est une instruction donnée au modèle d’IA générative, qui permet d’avoir en retour une réponse optimale”, explique Ben-Manson Toussaint, AI Product Manager à la Wild Code School. Les IA génératives fonctionnant par le biais du langage naturel, le prompt est simplement la ou les phrases que vous écrivez pour adresser une demande à la machine. Cependant, il y a des bons et des mauvais prompts.\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">L’art du bon prompt</h2>\nVous vous intéressez à l’intelligence artificielle générative, mais vous ne connaissez pas vraiment le sujet. Vous décidez alors de demander à ChatGPT de vous éclairer. 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Autrement dit, le même prompt peut apporter des réponses différentes d’un modèle à l’autre, mais aussi dans le même modèle. Posez deux fois la même question à ChatGPT et vous aurez deux réponses différentes. Pourquoi ? Parce que l’IA générative assemble en temps réel plusieurs couches de réponses. Et les probabilités que la prochaine couche soit la meilleure peut varier au milieu même d’une réponse. Tout dépend du nombre de paramètres présents dans le modèle. GPT4 en compte plus de 500 milliards et GPT3.5 environ 175 milliards. Un paramètre n’est rien d’autre qu’un token, donc plus il y en a, plus l’IA est créative. Mais c’est également un plus grand nombre possible d’hallucinations. Donc plus il y a de paramètres, plus le prompt doit être précis.\nBen-Manson Toussaint, AI Product Manager à la Wild Code School\n</blockquote>\nL’intérêt principal de l’IA générative, et ce qui explique son succès fulgurant, c’est sa capacité à dialoguer. C’est pourquoi, pour affiner les résultats, il faut souvent procéder par itérations. Ne vous limitez pas à un seul prompt et à une seule réponse, essayez d’approfondir vos recherches en relançant la machine. Utilisez, pour cela, des prompts ouverts (“décrit tel phénomène”, “imagine tel scénario”...) qui favorisent bien plus le dialogue avec la machine qu’un prompt fermé (“cherche telle information”, “traduit cette phrase”...). \n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5 tips pour écrire un prompt pertinent</h2>\nUn bon prompt peut faire toute la différence dans votre utilisation de ChatGPT. Mais, finalement, qu’est-ce qui fait un bon prompt ? Voici quelques conseils.\n<ol>\n<li aria-level=\"1\">Soyez clair et utilisez un langage précis : la machine ne doit pas interpréter vos propos pour les comprendre. </li>\n<li aria-level=\"1\">Donnez du contexte à ChatGPT : voulez-vous une réponse technique ? synthétique ? Dites clairement à ChatGPT à qui s’adresse sa réponse. </li>\n<li aria-level=\"1\">Affinez par itérations : amenez progressivement la machine a être la plus précise possible en lui faisant apprendre de ses réponses précédentes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Découvrez et testez de nouvelles méthodes : l'art du prompt, ou prompt engineering, s’inspire des sciences cognitives pour imaginer de nouvelles interactions avec les machines. Tenez-vous au courant pour découvrir de nouvelles possibilités.</li>\n<li aria-level=\"1\">Créez votre propre modèle : utilisez votre propre version d’une IA en vous basant sur des modèles open source, comme Mistral ou Llama de Meta. Vous aurez alors une maîtrise totale de votre IA.</li>\n</ol>\n \nL’IA générative vous passionne et vous voulez en apprendre plus sur son fonctionnement ? Vous rêvez de personnaliser ou de développer vous-même vos propres modèles open source ? Ou alors, vous souhaitez maîtriser toutes les techniques du prompt engineering ? Alors inscrivez-vous à notre nouveau skill course de 55 heures dédié à <a href=\"/fr-fr/formation-intelligence-artificielle\" rel=\"noopener\">l’IA générative et au prompt engineering</a>. Pour vous inscrire, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formation-intelligence-artificielle\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici !</a> \n ", "rssSummary" : "Avec plus de 180 millions d’utilisateurs en 2024, nous sommes nombreux à avoir testé<a href=\"https://chat.openai.com/auth/login\" rel=\"noopener\"> ChatGPT,</a> le modèle d’IA générative d’OpenAI. Que vous décidiez de l’utiliser pour le plaisir ou pour le travail, vous avez peut-être envie d’obtenir de meilleurs résultats. 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03/10/2023 Temps de lecture 3 min

Quel rôle pour l’IA générative dans le développement informatique ?
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Par comparaison, il a fallu neuf mois à TikTok et deux ans à Instagram pour atteindre un tel palier. Alors, l’IA va-t-elle remplacer l’humain ? Et, si la réponse est non, comment peut-elle le servir ?\n\n \n<h2>Génération</h2>\nQui de mieux placé pour définir l’IA générative que ChatGPT ? Voici sa réponse : “L'intelligence artificielle générative (IA générative) fait référence à une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles et de systèmes capables de générer de nouvelles données ou contenus originaux.” Or, jusqu’ici, la création originale était l’apanage du genre humain, et même ce qui pouvait facilement le différencier d’une machine, vouée à reproduire ses maîtres. \nMais l’IA peut maintenant automatiser certaines tâches jusqu’ici réservées aux développeurs, comme la rédaction de scripts d’automatisation ou de conception graphique. Des outils comme <a href=\"https://openai.com/blog/openai-codex\" rel=\"noopener\">OpenAI Codex</a>, DeepCoder de Microsoft et surtout <a href=\"https://github.com/features/copilot\" rel=\"noopener\">Copilot</a> de GitHub, développé par l’université de Stanford, sont déjà utilisés par certaines équipes.\nEn parallèle, les agents autonomes comme AutoGPT, qui sont des systèmes dotés de capacités d'apprentissage et de prise de décision, prennent de l'ampleur dans le développement informatique. Ces agents sont capables de gérer des tâches complexes en utilisant des algorithmes avancés, ce qui simplifie considérablement le travail de programmation. Ils peuvent notamment mener de nombreuses tâches de façon entièrement autonome, en définissant eux-même la marche à suivre pour y parvenir. Écrire, coder, synthétiser et organiser, ils savent presque tout faire en autonomie. \n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">Agrégation </h2>\nEn traitant de grands volumes de données, l’IA aide déjà tous les membres de l’équipe Data Science, comme les Data Analysts et les Data Scientists, par exemple. Elle propose en plus des variations ou des combinaisons d'éléments existants, particulièrement utiles dans la conception de produits ou l'exploration de nouvelles solutions. \nCette fonctionnalité permet notamment aux chercheurs de répertorier et de classifier un grand nombre d’informations pour gagner du temps.\n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">Simulation </h2>\n{% module_block module \"widget_1684504266839\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{% raw %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"blog_post_aria_label\":\"text\",\"watch_video_text\":\"text\",\"reading_time_unit_text\":\"text\",\"reading_time_text\":\"text\",\"back_listing\":\"text\",\"blog_post_related_post_title\":\"text\",\"listing_title_text\":\"text\",\"watching_time_text\":\"text\",\"read_article_text\":\"text\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}105436309545{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/blog/blog-texts\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nDémiurge de son propre univers virtuel, l’IA générative peut déjà créer des simulations réalistes, permettant aux développeurs de tester et d’explorer des scénarios complexes. Particulièrement utiles dans les jeux vidéo, ces modèles peuvent être utilisés pour simuler des comportements de personnages non-joueurs ou pour créer de nouveaux environnements randomisés. \nMais l’IA sait aussi s’adapter à son environnement pour en améliorer l’interface utilisateur. Elle est ainsi capable de proposer des suggestions intelligentes et d’adapter à la volée l'interface aux préférences et aux comportements de l'utilisateur. Une manière efficace de renforcer son immersion dans la simulation.\n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">OPTIMISATION</h2>\nSans nécessairement créer le contenu elle-même, l'IA générative peut optimiser automatiquement le code source avec des améliorations ou des alternatives plus efficaces. En réduisant leurs erreurs possibles, les développeurs augmentent de fait leur productivité.\nDes frameworks comme <a href=\"https://www.tensorflow.org/?hl=fr\" rel=\"noopener\">TensorFlow</a> de Google, DeepSpeed de Microsoft ou encore <a href=\"https://pytorch.org/\" rel=\"noopener\">Pytorch</a> servent à créer des modèles d’IA générative. Ces mêmes modèles pourront ensuite être utilisés pour analyser et optimiser le code source d’un programme.\n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">ÉTHIQUE DE LA DONNÉE </h2>\nQue peut-on (raisonnablement) confier à une intelligence artificielle ? Celle-ci est-elle neutre ou a-t-elle son propre agenda ? Le développement de l’IA générative soulève des questions éthiques primordiales. “C’est un débat absolument nécessaire, car la technologie n’est pas neutre, selon Théo Alves Da Costa, Head of AI for Sustainability & Climate chez <a href=\"https://ekimetrics.com/\" rel=\"noopener\">Ekimetrics</a>. Elle est créée par des individus qui ne le sont pas dans un système qui ne l’est pas. Nos biais individuels et sociétaux sont donc répétés dans les données que l’on génère, nourrissant ces algorithmes d’IA qui reproduisent ensuite nos biais.”\nC’est finalement ChatGPT lui-même qui expose bien ses propres limites : “il est important de noter que l'IA générative soulève des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la manipulation de l'information, la confidentialité des données et l'utilisation responsable de ces technologies.” Alors, si l’IA générative aura un rôle de plus en plus important à jouer dans le développement de l’informatique, celui-ci devra néanmoins être contrôlé. Il faut, pour ainsi dire, garder un humain derrière la machine.\n \nLa Tech vous passionne et vous voulez en apprendre plus sur ses métiers et leurs évolutions à venir ? 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Des outils comme <a href=\"https://openai.com/blog/openai-codex\" rel=\"noopener\">OpenAI Codex</a>, DeepCoder de Microsoft et surtout <a href=\"https://github.com/features/copilot\" rel=\"noopener\">Copilot</a> de GitHub, développé par l’université de Stanford, sont déjà utilisés par certaines équipes.\nEn parallèle, les agents autonomes comme AutoGPT, qui sont des systèmes dotés de capacités d'apprentissage et de prise de décision, prennent de l'ampleur dans le développement informatique. Ces agents sont capables de gérer des tâches complexes en utilisant des algorithmes avancés, ce qui simplifie considérablement le travail de programmation. Ils peuvent notamment mener de nombreuses tâches de façon entièrement autonome, en définissant eux-même la marche à suivre pour y parvenir. 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12/07/2023 Temps de lecture 3 min

Retour vers le futur de l’IA générative
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Mais, pour cela, il faut déjà se rendre compte que l’IA hallucine”, enseigne Marie Crappe.\nComme tous les outils avant elle, l’IA peut être mal utilisée, ou plutôt utilisée à des fins malveillantes. Or, c’est un outil de communication et de diffusion très puissant. Il nécessite donc une régulation particulière pour endiguer la génération de contenus haineux ou violents. Mais c’est aussi un défi économique, car, comme le rappelle Didier Girard : “D’un point de vue business, beaucoup de changements sont à prévoir, et certains métiers vont en souffrir. 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Leur véritable innovation vient de l’UX, avec l’introduction de la barre de chat. Parce que, si on savait déjà programmer une IA générative, nous n’avions pas encore l’idée de dialoguer avec elle. Didier Girard, co-CEO et CTO de SFEIR\n</blockquote>\nQui peut savoir quelles seront les autres utilisations possibles de l’IA dans le futur ? “Une chose est sûre, répond Marie Crappe, notre génération n’a pas besoin de savoir calculer. Alors, peut-être que la génération suivante n’aura pas besoin de savoir rédiger.”\n \nL’intelligence artificielle vous passionne et vous aimeriez développer des compétences techniques pour mieux la comprendre ? 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Leur véritable innovation vient de l’UX, avec l’introduction de la barre de chat. Parce que, si on savait déjà programmer une IA générative, nous n’avions pas encore l’idée de dialoguer avec elle. Didier Girard, co-CEO et CTO de SFEIR\n</blockquote>\nQui peut savoir quelles seront les autres utilisations possibles de l’IA dans le futur ? “Une chose est sûre, répond Marie Crappe, notre génération n’a pas besoin de savoir calculer. Alors, peut-être que la génération suivante n’aura pas besoin de savoir rédiger.”\n \nL’intelligence artificielle vous passionne et vous aimeriez développer des compétences techniques pour mieux la comprendre ? 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En 2018, <a href=\"https://www.clubic.com/insolite/actualite-846774-premier-portrait-peint-ia-vendu-432-500.html\">le premier portrait peint par une IA a ainsi été vendu 432 500 dollars</a> aux enchères à New York.\nAlors que l’IA générative commence à faire parler d’elle dans la presse, les startups s’emparent déjà du sujet. Elles sont aujourd’hui 590 en France à mettre l’IA au cœur de leur proposition de valeur, selon <a href=\"https://www.blogdumoderateur.com/mapping-startups-ia-france-2023/\">France Digitale</a>, et 76 à être spécialisées dans l’IA générative, que ce soit par le son, l’image, le texte ou la vidéo. C’est une hausse de 24% par rapport à 2021, montrant que la tendance persiste. D’ailleurs, à elles seules, ces jeunes pousses ont déjà levé 3,2 milliards d’euros.\n \n<h2 style=\"font-size: 35px;\">Des craintes d’aujourd’hui… </h2>\nUne croissance aussi rapide et médiatisée engendre nécessairement des craintes, tant de la part des utilisateurs que des chercheurs dans le domaine. Car, si la technologie a fait un bond en avant fulgurant, des limitations subsistent, comme les phénomènes baptisés “hallucinations”. Ces hallucinations interviennent lorsque l’IA invente des informations plausibles mais fausses, quand Chat-GPT affirme, par exemple, que le TGV entre Clermont-Ferrand et Paris relie les deux villes en 2h30. Ce serait sûrement le cas, si cette ligne de TGV existait… “Pour contrecarrer ces phénomènes d’hallucinations, nous sommes obligés de donner plus d’informations et de contexte à l’IA. Mais, pour cela, il faut déjà se rendre compte que l’IA hallucine”, enseigne Marie Crappe.\nComme tous les outils avant elle, l’IA peut être mal utilisée, ou plutôt utilisée à des fins malveillantes. Or, c’est un outil de communication et de diffusion très puissant. Il nécessite donc une régulation particulière pour endiguer la génération de contenus haineux ou violents. Mais c’est aussi un défi économique, car, comme le rappelle Didier Girard : “D’un point de vue business, beaucoup de changements sont à prévoir, et certains métiers vont en souffrir. Ce sont près de 300 millions d’emplois de cols blancs qui sont menacés.” C’est en effet <a href=\"https://www.forbes.com/sites/jackkelly/2023/03/31/goldman-sachs-predicts-300-million-jobs-will-be-lost-or-degraded-by-artificial-intelligence/\">la prédiction de la banque d’affaires Goldman & Sachs</a>.\n<div class=\"hs-embed-wrapper hs-fullwidth-embed\" data-service=\"youtube\" data-responsive=\"true\" style=\"position: relative; overflow: hidden; width: 100%; height: auto; padding: 0px; min-width: 256px; display: block; margin: auto;\"><div class=\"hs-embed-content-wrapper\"><div style=\"position: relative; overflow: hidden; max-width: 100%; padding-bottom: 56.5%; margin: 0px;\"><iframe width=\"200\" height=\"113\" src=\"https://www.youtube.com/embed/ElyZ_RBRIwo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" allowfullscreen title=\"D'où viennent les IA génératives ? 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Leur véritable innovation vient de l’UX, avec l’introduction de la barre de chat. Parce que, si on savait déjà programmer une IA générative, nous n’avions pas encore l’idée de dialoguer avec elle. Didier Girard, co-CEO et CTO de SFEIR\n</blockquote>\nQui peut savoir quelles seront les autres utilisations possibles de l’IA dans le futur ? “Une chose est sûre, répond Marie Crappe, notre génération n’a pas besoin de savoir calculer. Alors, peut-être que la génération suivante n’aura pas besoin de savoir rédiger.”\n \nL’intelligence artificielle vous passionne et vous aimeriez développer des compétences techniques pour mieux la comprendre ? Alors consultez nos offres de formation pour découvrir le métier de la tech qui vous correspond.", "rssSummary" : "Passant de six milliards de dollars en 2013 à plus de 176 milliards de dollars en 2021, les investissements des entreprises dans le secteur de l'intelligence artificielle ont fortement augmenté dans le monde, selon la dernière étude de <a href=\"https://fr.statista.com/statistiques/1360435/valeur-investissements-des-entreprises-dans-l-intelligence-artificielle-monde/\">Statista</a>. “Il y a une accélération phénoménale de la recherche autour de l’IA générative, témoigne Marie Crappe, Head of Data chez Choose. Et même si la plupart des entreprises sont américaines, il y a beaucoup de chercheurs français qui s’emparent de ce sujet.” En effet, avec l’entreprise partenaire Hugging Face, le CNRS a déjà déployé sa propre IA générative pour concurrencer Chat-GPT. 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