Bonjour et bienvenue dans L'IA Aujourd’hui, le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : les assistants IA dans l'éducation, la formation aux grands modèles de langage, les agents autonomes et l'art du prompt engineering. C’est parti !Commençons par l'intégration des assistants IA comme ChatGPT et GitHub Copilot dans le monde de l'éducation. Lors de discussions organisées en novembre par l'équipe du curriculum de The Carpentries, environ 40 membres de la communauté se sont réunis pour aborder ce sujet. The Carpentries, une organisation dédiée à l'enseignement des compétences en codage et en science des données, a constaté que de plus en plus d'apprenants utilisent ces outils pendant et après les ateliers.Les participants ont partagé leurs expériences sur l'utilisation personnelle de ces assistants et sur la manière dont ils les intègrent déjà dans leurs enseignements. Une préoccupation majeure est la nécessité de "démystifier" ces outils. Il s'agit d'éclairer les apprenants sur leur fonctionnement, leurs limites et les différences avec des outils tels que les moteurs de recherche.Cependant, des défis subsistent quant à leur inclusion formelle dans les ateliers. Certains établissements interdisent ou restreignent l'accès à ces outils pour des raisons de confidentialité ou de réglementation. De plus, les versions gratuites peuvent offrir des performances limitées par rapport aux versions payantes, ce qui pourrait créer des inégalités d'accès. Enfin, intégrer ce nouveau contenu nécessite du temps, une ressource déjà précieuse dans des ateliers intensifs de deux jours.Poursuivons avec un cours dédié aux grands modèles de langage, ou LLM. Ce cours propose des ressources pour initier les apprenants aux techniques de construction des meilleurs LLM possibles. Il met l'accent sur la compréhension de l'architecture des Transformers, essentielle pour les LLM modernes. Ce processus implique la tokenisation du texte, le traitement de ces tokens à travers des couches avec des mécanismes d'attention, puis la génération de nouveau texte via diverses stratégies d'échantillonnage.Le pré-entraînement de ces modèles est un processus coûteux et gourmand en calcul. Bien qu'il soit possible pour des amateurs de pré-entraîner des modèles de moins de 1 milliard de paramètres, les modèles les plus performants nécessitent des ressources significatives. L'ajustement supervisé, une étape clé, transforme les modèles de base en assistants capables de répondre aux questions et de suivre des instructions. L'alignement des préférences est une autre étape importante, visant à ajuster les réponses générées pour qu'elles correspondent aux attentes humaines, réduisant ainsi les erreurs et améliorant l'utilité des modèles.Passons maintenant aux agents autonomes d'IA, qui représentent une avancée notable par rapport aux modèles tels que ChatGPT. Contrairement à ces derniers, les agents autonomes n'attendent pas d'instructions pour agir. Ils poursuivent des objectifs de manière proactive, interagissant avec leur environnement et ajustant leur comportement en fonction de leurs perceptions.Ces agents sont classés en plusieurs types : les agents à réflexes simples, qui réagissent à des stimuli sans tenir compte du passé ; les agents basés sur un modèle, qui utilisent des informations stockées pour prévoir des états futurs ; les agents basés sur des objectifs, qui planifient des actions pour atteindre des fins spécifiques ; et les agents basés sur l'utilité, qui évaluent et priorisent les résultats possibles selon une fonction d'utilité.Des projets innovants voient le jour dans ce domaine. Par exemple, Project Astra développe une plateforme intégrant des algorithmes d'apprentissage sophistiqués pour optimiser la prise de décision dans divers secteurs. Aomni propose une solution avancée pour automatiser le marketing et les ventes, maximisant les pipelines grâce à des interactions personnalisées. BabyAGI aide les utilisateurs à gérer des tâches complexes en automatisant les opérations répétitives, tandis que Cognosys vise à accélérer le travail grâce à l'automatisation et à l'analyse en temps réel.Abordons maintenant le "prompt engineering", une compétence de plus en plus cruciale pour les développeurs. Il s'agit de l'art de formuler des requêtes précises pour obtenir des résultats utiles des systèmes d'IA. Un prompt bien conçu peut faire toute la différence. Par exemple, au lieu de demander simplement "Écrivez une fonction Python", il est plus efficace de préciser "Écrivez une fonction Python pour calculer la suite de Fibonacci en utilisant la récursivité".Maîtriser cette compétence permet aux développeurs de gagner du temps, d'améliorer leur productivité et d'explorer de nouvelles solutions créatives. Les outils d'IA sont particulièrement utiles pour générer...
