L’intelligence artificielle (IA) repose sur des théories et techniques permettant aux machines de simuler l’intelligence humaine, c’est-à-dire de raisonner, d’apprendre et d’agir d’une manière dite humaine.

L’IA peut aussi traiter des données dépassant les capacités humaines d’analyse. Elle utilise des algorithmes pour extraire des informations, détecter des modèles et prendre des décisions automatisées.

Elle se base sur deux systèmes :

1. l’apprentissage automatique (machine learning)
   • utilisation d’algorithmes pour extraire des informations, détecter des modèles et prendre des décisions automatisées
   • les données lui sont fournies
2. l’apprentissage profond (deep learning)
   • utilisation de réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain
   • le système apprend et s’adapte, le rendant capable d’effectuer des tâches particulières comme la reconnaissance visuelle
   • il génère de nouveaux contenus

L'Intelligence artificielle générative (IAG) est un domaine qui utilise l’apprentissage profond pour créer du contenu original. Voici une explication simplifiée :

1. IAG et prompt engineering : L’IAG génère du texte, des sons ou des images en fonction d’un message-guide (ou prompt) fourni par l’utilisateur. La requête peut être affinée lors d’une conversation, connue sous l’appellation technique prompt engineering.
2. Modèles de langage : Les outils d’IAG, comme ChatGPT, reposent sur de grands modèles de langage. L’un des plus connus est le transformateur génératif préentraîné (generative pretrained transformers ou GPT), qui prédit le mot suivant dans une séquence de mots.
3. Évolution vers le multimodal : Au départ, les requêtes étaient uniquement textuelles. Mais maintenant, les grands modèles de langage peuvent également comprendre d’autres formes d’expression, comme des images, des vidéos ou de l'audio. Ce sont alors des modèles de langage multimodal.

Attention, l’IA générative n’a rien d’humain. Elle est programmée pour répondre en langage naturel, qu’elle ne comprend pas, et les réponses elles-mêmes sont basées sur une probabilité statistique.

Conseil supérieur de l’éducation et Commission de l’éthique en science et en technologie. (2024). Intelligence artificielle générative en enseignement supérieur : enjeux pédagogiques et éthiques. Le Conseil; La Comission. https://www.cse.gouv.qc.ca/wp-content/uploads/2024/04/50-0566-RP-IA-generative-enseignement-superieur-enjeux-ethiques.pdf

Google Cloud Tech. (s. d.). Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?. cloud.google.com/learn/what-is-artificial-intelligence?hl=fr

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UQAM. (s. d.). Quelques bases pour débuter avec les outils d’intelligence artificielle. Enseigner à l'UQÀM. https://enseigner.uqam.ca/ia/bases/

École de technologie supérieure. (2024). Accueil. IA Générative : concepts de base, ChatGPT et plus. https://etsmtl.libguides.com/IAgenerative/accueil

Gouvernement du Canada. (2024). Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative. https://www.canada.ca/fr/gouvernement/systeme/gouvernement-numerique/innovations-gouvernementales-numeriques/utilisation-responsable-ai/guide-utilisation-intelligence-artificielle-generative.html