ChatGPT n'est PAS l'intelligence artificielle : la confusion que font la plupart des débutants

« Je connais l'IA… j'utilise ChatGPT. »

C'est probablement la phrase que l'on entend le plus souvent depuis deux ans.

Au bureau, entre collègues, sur les réseaux sociaux ou lors d'une formation, beaucoup de personnes affirment connaître l'intelligence artificielle parce qu'elles utilisent ChatGPT.

Pourtant, cette affirmation est inexacte.

C'est un peu comme dire :

• « Je connais Internet, j'utilise Google. »

• « Je connais l'informatique, j'utilise Excel. »

• « Je connais la photographie parce que j'ai un appareil photo. »

Dans chacun de ces exemples, on confond l'outil avec l'ensemble auquel il appartient.

ChatGPT est un outil extrêmement puissant.

Mais ce n'est pas "l'intelligence artificielle".

Il n'en représente qu'une toute petite partie.

Comprendre cette différence est essentiel.

Pourquoi ? Parce que si vous pensez que l'IA se résume à ChatGPT, vous risquez de passer à côté de centaines d'autres technologies capables de transformer votre manière de travailler.

Aujourd'hui, l'IA ne sert pas uniquement à répondre à des questions.

Elle peut :

• créer des images réalistes ;

• produire des vidéos professionnelles ;

• traduire instantanément des documents ;

• analyser des tableaux Excel complexes ;

• détecter des fraudes bancaires ;

• aider les médecins à interpréter certains examens ;

• assister les ingénieurs dans la conception de nouveaux produits ;

• optimiser des chaînes logistiques ;

• recommander des contenus personnalisés.

ChatGPT est l'une des portes d'entrée vers cet univers, mais il est loin d'en être l'unique représentant. Dans cet article, nous allons découvrir, étape par étape, comment s'organise réellement le monde de l'intelligence artificielle.

À la fin de votre lecture, vous comprendrez enfin la différence entre :

• l'Intelligence Artificielle ;

• le Machine Learning ;

• l'IA générative ;

• les grands modèles de langage (LLM) ;

• et ChatGPT.

Vous verrez également pourquoi il est beaucoup plus utile d'apprendre les fondamentaux que de se limiter à un seul outil.

L'intelligence artificielle : la grande famille

Commençons par le niveau le plus général.

L'intelligence artificielle est un vaste domaine scientifique dont l'objectif est de permettre à des machines d'accomplir certaines tâches qui nécessitent normalement l'intelligence humaine.

Ces tâches sont très diverses :

• comprendre un texte ;

• reconnaître un visage ;

• traduire une langue ;

• détecter une anomalie dans une radiographie ;

• conduire un véhicule de manière assistée ;

• recommander un film ;

• jouer aux échecs ;

• analyser des milliers de données financières.

Autrement dit, l'IA ne désigne pas un logiciel précis.

Elle regroupe des centaines de technologies différentes.

Une analogie simple

Imaginez un immense arbre.

Le tronc représente l'intelligence artificielle.

À partir de ce tronc poussent de nombreuses branches :

• le Machine Learning ;

• la vision par ordinateur ;

• le traitement automatique du langage ;

• la robotique ;

• les systèmes de recommandation ;

• l'IA générative.

Et, tout au bout de certaines branches, se trouvent des outils comme ChatGPT.

Autrement dit :

ChatGPT appartient à l'IA, mais l'IA est infiniment plus vaste que ChatGPT.

Le Machine Learning : apprendre à partir des données

Pendant longtemps, les logiciels fonctionnaient avec des règles écrites par des développeurs.

Par exemple :

« Si la température dépasse 30 °C, afficher une alerte. »

Le Machine Learning change complètement cette logique.

Au lieu d'écrire toutes les règles possibles, on fournit énormément d'exemples à la machine.

Elle apprend ensuite à reconnaître des modèles toute seule.

Cas concret : votre boîte e-mail

Chaque jour, votre messagerie reçoit des dizaines de courriers.

Comment distingue-t-elle automatiquement les messages importants des courriers indésirables ?

Les développeurs n'ont pas créé une liste infinie de règles.

Ils ont entraîné un modèle sur des millions d'exemples de messages légitimes et de spams.

Petit à petit, il apprend à reconnaître les caractéristiques d'un courrier frauduleux.

Le même principe est utilisé pour :

• reconnaître des visages ;

• détecter une fraude bancaire ;

• prévoir une panne industrielle ;

• estimer un risque de crédit.

Le Machine Learning est donc une méthode qui permet à une IA d'apprendre à partir des données.

L'IA générative : une révolution qui crée au lieu d'analyser

Pendant longtemps, les IA étaient surtout capables d'analyser, de classer ou de prédire.

L'IA générative a changé la donne.

Elle ne se contente plus d'interpréter des informations.

Elle est capable de créer des contenus totalement nouveaux.

Par exemple :

• écrire un roman ;

• concevoir une affiche ;

• produire une chanson ;

• générer une vidéo ;

• créer une voix réaliste ;

• développer un programme informatique.

Cas concret : une entrepreneure prépare une conférence

Avant l'IA générative, elle devait :

• rédiger son intervention ;

• créer les diapositives ;

• chercher des illustrations ;

• enregistrer une vidéo promotionnelle ;

• préparer ses publications sur les réseaux sociaux.

Aujourd'hui, plusieurs outils d'IA peuvent l'assister à chaque étape :

• un assistant rédige une première version du discours ;

• un générateur d'images crée les illustrations ;

• un outil vidéo transforme le texte en vidéo ;

• un autre prépare les publications pour les réseaux sociaux.

Le résultat final reste validé et personnalisé par l'entrepreneure, mais elle économise plusieurs heures de travail.

Les LLM : les moteurs qui comprennent le langage humain

Vous entendrez souvent parler des LLM, pour Large Language Models.

Ce sont eux qui rendent possibles des conversations naturelles avec une IA.

Imaginez une personne qui aurait lu :

• des millions de livres ;

• des journaux ;

• des encyclopédies ;

• des sites Internet ;

• des manuels techniques ;

• des romans ;

• des dialogues.

Grâce à cette immense expérience de lecture, elle sait :

• expliquer ;

• résumer ;

• reformuler ;

• traduire ;

• écrire ;

• répondre à des questions.

Un LLM fonctionne selon une logique comparable.

Il ne pense pas comme un humain.

Il calcule les mots qui ont le plus de chances de former une réponse cohérente.

C'est cette capacité qui donne l'impression d'échanger avec une personne.

ChatGPT : une application construite sur un LLM

Nous pouvons maintenant situer précisément ChatGPT.

ChatGPT n'est ni le Machine Learning, ni l'IA générative, ni l'ensemble de l'intelligence artificielle.

C'est une application qui permet au grand public d'utiliser un grand modèle de langage de manière simple.

Lorsque vous écrivez :

« Prépare un discours de cinq minutes sur la cybersécurité. »

ChatGPT transmet votre demande à un LLM qui produit une réponse.

Autrement dit, ChatGPT est l'interface.

Le LLM est le moteur.

Et ce moteur fait lui-même partie de l'IA générative.

Une image simple pour retenir la hiérarchie

Imaginez des poupées russes.

Chaque élément est contenu dans un autre.

Intelligence Artificielle

⬇

Machine Learning

⬇

IA générative

⬇

Grand modèle de langage (LLM)

⬇

ChatGPT

Chaque niveau est plus spécialisé que le précédent.

Cette représentation est beaucoup plus juste que de considérer ChatGPT comme l'IA.

Pourquoi cette différence est-elle si importante ?

Prenons deux personnes.

Sophie

Elle apprend uniquement à utiliser ChatGPT.

Elle sait rédiger des e-mails et poser quelques questions.

Karim

Il comprend :

• ce qu'est réellement l'IA ;

• comment fonctionne un modèle de langage ;

• pourquoi un prompt donne parfois un mauvais résultat ;

• quels outils choisir selon le besoin.

Lorsqu'un nouveau logiciel d'IA apparaît, Karim l'adopte rapidement.

Pourquoi ?

Parce qu'il comprend les principes qui se cachent derrière les outils.

C'est exactement comme apprendre à conduire.

Si vous connaissez uniquement une voiture, vous serez perdu en changeant de modèle.

En revanche, si vous maîtrisez les principes de la conduite, vous pourrez conduire pratiquement n'importe quel véhicule après quelques minutes d'adaptation.

L'IA fonctionne de la même manière.

Les outils évoluent très vite.

Les fondamentaux, eux, restent.

Les outils changent, les concepts restent

Il y a quelques années, très peu de personnes connaissaient ChatGPT.

Demain, de nouveaux assistants apparaîtront.

Certains seront spécialisés dans :

• la médecine ;

• le droit ;

• la finance ;

• l'éducation ;

• l'ingénierie ;

• le marketing.

Si vous avez compris les bases, vous apprendrez chacun de ces outils beaucoup plus rapidement.

C'est la raison pour laquelle les professionnels les plus performants investissent d'abord dans la compréhension des concepts, avant de se concentrer sur une plateforme particulière.

Conclusion

ChatGPT a profondément changé la manière dont le grand public découvre l'intelligence artificielle. Grâce à lui, des millions de personnes ont compris qu'il était désormais possible de dialoguer naturellement avec une machine, de créer des contenus en quelques secondes et de gagner un temps précieux.

Mais ChatGPT n'est qu'une application parmi des milliers d'autres.

L'intelligence artificielle est un domaine immense.

Le Machine Learning permet aux systèmes d'apprendre à partir des données.

L'IA générative ouvre la voie à la création de contenus inédits.

Les LLM donnent aux machines la capacité de comprendre et de produire du langage naturel.

Et ChatGPT est simplement l'une des interfaces qui met cette technologie à votre disposition.

Comprendre cette hiérarchie vous donnera une vision beaucoup plus claire de l'écosystème de l'IA et vous permettra d'adopter plus facilement les innovations qui apparaîtront dans les années à venir.

Si vous souhaitez vraiment comprendre l'IA, commencez par les fondamentaux

Apprendre à utiliser ChatGPT est une excellente première étape.

Mais pour tirer pleinement parti de la révolution de l'intelligence artificielle, il est essentiel d'aller plus loin. Prenez le temps de comprendre les concepts clés, les différents types d'IA et le rôle de chaque technologie. Vous serez alors capable de choisir le bon outil selon vos besoins, d'utiliser l'IA avec davantage de confiance et de vous adapter facilement aux futures évolutions.

Chez Studio Académie IA, nous avons conçu des formations progressives qui expliquent ces fondamentaux avec des exemples concrets, des démonstrations pas à pas et des exercices pratiques. Notre objectif est de vous aider à bâtir des bases solides pour que chaque nouvel outil d'IA devienne une opportunité plutôt qu'un défi.

Ne vous contentez pas d'apprendre un outil. Comprenez l'écosystème de l'intelligence artificielle. C'est cette compréhension qui fera la différence dans les années à venir.