Dans cette entrevue, Clément Rambour, Maître de conférences en informatique au CNAM, nous éclaire sur le monde des IA génératives et des prompts. Il commence par expliquer la différence entre les IA classiques et les IA génératives. Les premières nécessitent des données labellisées pour résoudre des problèmes, tandis que les IA génératives fonctionnent de manière non supervisée en créant des représentations de données pour les reproduire.

L'avènement des modèles Transformers a été crucial pour les IA génératives. Ces modèles sont puissants et polyvalents, permettant une généralisation des contenus multimodaux tels que le texte, l'image et la vidéo. Grâce à eux, il est désormais possible de passer du texte à la vidéo ou à l'image de manière performante, ou encore de combiner différents types de contenus pour créer du contenu hybride.

Il révèle également comment il utilise Chat GPT, un modèle de langue conversationnel, dans ses travaux de recherche. Chat GPT excelle dans la génération de résumés et l'extraction de connaissances à partir de textes complexes. En outre, il peut être utilisé pour interroger d'autres IA et ainsi compléter des données d'entraînement de manière intelligente.

Dans la vie quotidienne, l'utilisation de Chat GPT prend de l'ampleur. Il est devenu un outil précieux pour automatiser les tâches de correspondance, rédiger des e-mails et même fournir des évaluations ou des reviews. Grâce à sa capacité à générer des résumés, il facilite également la compréhension de textes scientifiques ou touffus en extrayant les informations clés.

Pour obtenir des résultats optimaux avec Chat GPT, Clément partage quelques astuces. Tout d'abord, il est essentiel de spécifier clairement le format attendu du texte et de fournir des contraintes et des directives précises. En donnant un contexte au modèle, par exemple en lui faisant endosser le rôle d'un chercheur académique, il est possible d'obtenir des résultats plus pertinents et détaillés.

Les avantages des IA génératives sont indéniables, mais il est important de rester conscient de leurs limites.

Clément souligne que ces modèles peuvent être très bons pour créer du contenu, mais ils ont également une propension à se tromper de manière plausible. Il est donc essentiel de quantifier leur fiabilité et de discerner les contenus générés par des IA de ceux créés par des humains.

En conclusion, l'entretien avec Clément Rambour nous a permis de comprendre les nuances entre les IA classiques et les IA génératives. Grâce aux modèles Transformers, les IA génératives peuvent accomplir des tâches multimodales avec une performance impressionnante. Chat GPT, en particulier, se révèle être un outil puissant dans la recherche et le travail quotidien, en générant des résumés et en extrayant des informations clés. Pour tirer pleinement parti de ces modèles, il est essentiel de les guider avec des prompts appropriés et de comprendre leurs limites intrinsèques.

*Résumé généré par Glasp et ChatGPT