Comment fonctionne une intelligence artificielle (IA) ?

1. Phase d’entraînement : apprendre à partir de données

L’IA commence par être « entraînée » sur d’énormes quantités de textes (livres, articles, sites web, etc.).
Son objectif : repérer des modèles, des structures, des relations entre les mots.

• Elle apprend, par exemple, que certains mots apparaissent souvent ensemble ou dans un certain ordre.
• Chaque mot est représenté par un ensemble de caractéristiques (des milliers de dimensions), ce qui permet à l’IA de comprendre ses différents sens selon le contexte.
• Au fur et à mesure, l’IA ajuste des millions de paramètres appelés « poids », qui lui permettent de mieux prédire les relations entre les mots.

2. Phase d’inférence ou de prédiction

Une fois entraînée, l’IA peut être utilisée pour répondre à des questions ou générer du contenu.

• L’utilisateur fournit une entrée (par exemple une question ou un texte).

• L’IA analyse cette entrée et calcule, étape par étape, quel est le mot le plus probable à ajouter ensuite.

• Elle génère ainsi une réponse mot par mot, en tenant compte du contexte de toute la phrase ou conversation.

3. Optimisation continue : apprendre de l’usage

Après le déploiement, l’IA continue à s’améliorer grâce aux retours :

• Les concepteurs peuvent ajuster l’algorithme en fonction des erreurs observées ou des retours des utilisateurs.

• Ces ajustements peuvent modifier certains poids ou corriger certains comportements pour rendre l’IA plus utile, plus précise ou plus sûre.

Les points de vigilance :

• Les IA peuvent reproduire des biais existants dans les données sur lesquelles elles ont été entraînées, notamment des stéréotypes de genre.
• des réponses d’une apparente grande crédibilité, peuvent s’avérer incorrectes ou être le fruit d'”hallucinations”.
• coût écologique : à réserver aux tâches complexes
• ne jamais utiliser de données personnelles dans les prompts.
• Le jugement professionnel et l’expertise didactique de l’enseignant restent essentiels

L’art du “prompting”: la méthode RTCF

La manière dont fonctionne une IA nous montre l’importance de bien la guider vers le contexte qui nous intéresse. Ceci grâce au “prompt”, le prompt étant l’instruction ou la question soumise à l’IA.

Pour un prompt efficace, nous pouvons utiliser la méthode “RTCF” :

L’art du “prompting”: le dialogue itératif

• L’itération : vous ne donnez pas un seul prompt parfait, mais vous en utilisez plusieurs pour guider progressivement l’ia.
• Dialogue (ou conversation) : le fait que l’ia se souvienne des échanges précédents dans la même session lui permet de continuer le travail.
  • chaque nouvelle requête (ou prompt) utilise le contexte des réponses précédentes pour affiner l’information.

Exemples pour essayer :

copiez-collez, en modifiant ou complétant les informations, les prompts du document suivant :

prompts

Ressources :

Je prépare ma classe avec l’IA   Mickaël Bertrand-Julien Crémoux Ed. Vuibert

Des exemples de prompts pour les enseignants et un guide de l’IA ici : https://pedagogie.ac-rennes.fr/spip.php?article8197

Cadre d’usage : https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education-450647