Comment l’IA pense-t-elle ? (Théorie derrière ChatGPT)

Créer des applications, générer du contenu, résoudre des problèmes : des tâches autrefois réservées aux experts peuvent désormais être accomplies avec quelques questions bien formulées. Le changement est majeur, et comprendre comment nous en sommes arrivés là demande d’explorer le développement de l’intelligence artificielle.

Cet article suit la progression de l’IA à travers des étapes clés :

• Qu’est-ce que l’IA et d’où vient-elle ?
  Un aperçu de ses origines et de son développement initial.

• L’essor du Deep Learning
  Comment la puissance de calcul et les données accrues ont transformé l’apprentissage automatique.

• La naissance des modèles de langage
  L’émergence de systèmes capables de traiter et générer du langage humain.

• Qu’est-ce qu’un LLM, réellement ?
  Une explication des grands modèles de langage et de leur fonctionnement.

• Qu’est-ce que l’IA générative ?
  Explorer la capacité de l’IA à créer de nouveaux contenus en texte, image, etc.

• Guides numériques : comment les chatbots nous accompagnent dans l’IA
  Le rôle des interfaces conversationnelles pour rendre l’IA accessible.

Chaque section construit une vision plus claire des systèmes qui façonnent le paysage technologique actuel.

Qu’est-ce que l’IA et d’où vient-elle ?

Les humains se sont toujours demandé s’ils pouvaient construire des machines pensantes. Lorsque les ordinateurs ont été inventés, cela s’est accéléré et en 1950 Alan Turing s’est posé la même question, proposant le célèbre Test de Turing, une expérience de pensée où une machine tente de tromper un humain en lui faisant croire qu’elle est humaine. Cela a été l’étincelle qui a allumé la flamme de l’IA. Ils l’ont définie comme effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, comme comprendre le langage, reconnaître des images, résoudre des problèmes et prendre leurs propres décisions, devenant essentiellement une personne virtuelle capable de répondre à toutes vos questions et résoudre tous vos problèmes. C’est pourquoi le Test de Turing était important : il s’agissait de mettre une Intelligence Artificielle face à un humain qui devait déterminer s’il parlait à un humain ou à un robot. L’IA imite essentiellement la pensée humaine. C’est pourquoi John McCarthy lui a donné le nom d’Intelligence Artificielle. Ils pensaient qu’il suffirait d’un été pour atteindre le niveau où elle pourrait réussir ces tests et fonctionner parfaitement seule, mais en réalité, le développement de l’IA est toujours en cours.

Qu’est-ce que l’IA et d’où vient-elle ?

L’IA des débuts, dans les années 60 et 70, était basée sur des règles. Si vous vouliez qu’un ordinateur “réfléchisse”, il fallait lui dire exactement comment penser. Il s’agissait de systèmes experts, où chaque règle devait être codée par un humain. Cela fonctionnait, jusqu’à ce que cela ne fonctionne plus : on ne peut pas enseigner à l’IA à prendre chaque décision pour chaque scénario possible, c’est impossible, ou du moins cela le serait ; il fallait trouver comment les ordinateurs pouvaient prendre de nouvelles décisions par eux-mêmes, des décisions auxquelles personne ne les avait confrontés auparavant.

C’est là qu’intervient l’apprentissage automatique. Dans les années 1980 et 1990, les chercheurs se sont tournés vers une nouvelle idée : et si l’on pouvait apprendre aux ordinateurs à apprendre à partir des données plutôt qu’avec des règles ? C’est cela, l’apprentissage automatique, entraîner un algorithme sur un grand nombre d’exemples, pour qu’il puisse repérer des motifs et faire des prédictions. Qu’est-ce que cela signifie ? Imaginons qu’auparavant, on apprenait à l’IA à suivre la grammaire en écrivant chaque règle de grammaire, alors que l’apprentissage automatique signifie que l’IA reçoit des milliers d’articles, de livres et de documents à lire pour découvrir elle-même le fonctionnement de l’anglais, auto-apprentissage.

L’essor du Deep Learning

L’apprentissage automatique était excellent, mais limité. Il fallait souvent indiquer à la machine les caractéristiques à observer. Puis est venu le Deep Learning, alimenté par les réseaux neuronaux, une structure vaguement inspirée du fonctionnement du cerveau humain, capable d’examiner d’énormes quantités de données, mais par étapes, ce qui l’aidait à détecter toujours plus de motifs.

La véritable percée a eu lieu vers 2012, lorsque AlexNet, un réseau neuronal profond, a écrasé une grande compétition de reconnaissance d’images. Soudain, le deep learning pouvait battre les humains pour reconnaître des chats sur Internet. Ce n’était pas seulement mieux, c’était diablement efficace. Grâce au deep learning, il suffisait d’alimenter un modèle avec des données brutes (texte, images, son) pour qu’il découvre lui-même les motifs importants. Fini la prise en main. Juste plus de données, plus de couches, plus de puissance de calcul. L’IA a commencé à apprendre de façon exponentielle.

La naissance des modèles de langage

Une fois que le deep learning s’est attaqué aux images, les chercheurs se sont demandé : peut-il aussi s’attaquer au langage ? La réponse : oui, mais ce n’est pas simple. Le langage est plein de nuances. Mais avec assez de données et une architecture suffisamment ingénieuse, des modèles comme les Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN) ont pu comprendre les données en séquence, c’est-à-dire non seulement voir un mot, mais comment ces mots s’enchaînent et pourquoi ils le font de cette façon. Plus tard, les Transformers n’ont pas seulement examiné ces mots individuellement dans la séquence, mais pouvaient analyser le texte dans son ensemble, simultanément, ce qui a aussi permis de commencer à comprendre et générer du texte.

En 2017, Google a introduit l’architecture Transformer. Cela a changé la donne. Les Transformers pouvaient traiter le langage en parallèle, plus rapidement, et prêter attention à différentes parties d’une phrase, imitant la concentration humaine. Cette architecture propulse les grands modèles de langage, ou LLMs, comme GPT, Gemini, Mistral ; soudain, tout le monde voulait créer son propre LLM qui serait meilleur que les autres.

Qu’est-ce qu’un LLM, réellement ?

Un Large Language Model (LLM) est un type de système d’intelligence artificielle conçu pour générer et comprendre le langage humain. Il est entraîné sur d’immenses quantités de données textuelles, comme des livres, sites web, articles et du code et construit grâce au deep learning. Au lieu de comprendre les mots comme un humain, il apprend les motifs de notre façon d’écrire et de parler.

La technologie derrière ? Quelque chose appelé architecture Transformer, qui lui permet de traiter et générer le langage à grande échelle. C’est de là que vient le “GPT” dans ChatGPT :

• Génératif – il crée du contenu nouveau
• Pré-entraîné – il apprend d’abord à partir de données générales
• Transformer – la structure du modèle qui fait tout le travail

Selon la version du LLM, l’intelligence, la précision et les compétences conversationnelles du chatbot peuvent fortement varier. Les versions récentes comprennent mieux le contexte, font moins d’erreurs et fournissent des réponses plus utiles.

Cette différence tient aux paramètres – les milliards de connexions qui déterminent comment le modèle traite l’information. Plus de paramètres signifie généralement meilleure mémoire et compréhension plus profonde.

Vous avez sûrement entendu parler de GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA. Il est donc important de comprendre une chose : aucun de ces modèles ne “comprend” vraiment ce qu’il dit, ils sont juste très bons pour prédire le mot suivant, en fonction du contexte.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative est un concept que vous entendrez souvent associé à l’IA. C’est un terme générique pour toute IA qui crée de nouvelles choses. Si elle peut écrire, dessiner, parler ou chanter sans simplement copier du matériel existant, elle est générative — elle génère du nouveau. Elle peut créer du texte (par exemple ChatGPT), des images (comme DALL·E ou Midjourney), des vidéos (comme Sora), ou du code (comme GitHub Copilot). Il existe de nombreux types pris en charge par différents LLMs.

Chatbots : nos guides numériques

Les chatbots sont notre porte d’entrée conviviale dans la connaissance du monde entier. Plutôt que d’avoir besoin de connaissances techniques, il suffit d’engager une conversation et d’explorer l’IA naturellement. Ils traduisent une technologie intimidante dans notre langage.

Utilisation des chatbots :

• Deep learning : pour apprendre les schémas de langage à partir de vastes données textuelles
• Architecture Transformer : pour une compréhension du contexte efficace et évolutive
• Apprentissage automatique : pour s’améliorer et s’adapter en continu grâce aux retours
• IA générative : pour fabriquer des réponses proches de l’humain en temps réel

Mais n’oublions pas : il ne “comprend” pas comme les humains. Il imite la compréhension. C’est suffisant pour l’instant. Nous ne sommes pas encore à la singularité de l’IA, mais nous sommes clairement sur l’autoroute. Et ChatGPT ? Ce n’est que la dernière borne sur un très long parcours.