Le reinforcement learning (RL, ou apprentissage par renforcement) est une méthode d’apprentissage automatique dans laquelle un agent apprend par essais et erreurs : il agit dans un environnement, reçoit une récompense selon le résultat obtenu, et ajuste sa stratégie pour maximiser ses récompenses futures. Personne ne lui montre la bonne réponse : il la découvre. … Lire plus
Le shadow AI désigne l’usage, dans une organisation, d’outils, de modèles ou d’agents d’IA sans validation ni supervision de la DSI ou des équipes sécurité. Concrètement : un compte ChatGPT personnel ouvert avec une adresse Gmail, une extension de navigateur installée sans demander, un assistant branché sur la messagerie professionnelle. 69 % des organisations interrogées … Lire plus
L’alignement de l’IA désigne l’ensemble des recherches et des techniques qui visent à faire en sorte qu’un système d’intelligence artificielle poursuive réellement les objectifs et les valeurs de ceux qui le conçoivent et l’utilisent, et non une version déformée de ces objectifs. Un modèle est dit « aligné » quand ce qu’il fait correspond à … Lire plus
Le context engineering (ingénierie du contexte) consiste à choisir tout ce qu’un modèle d’IA a sous les yeux au moment de répondre, et pas seulement la question qu’on lui pose. Un modèle ne sait de votre situation que ce qui figure dans sa fenêtre de contexte : votre consigne, mais aussi les documents joints, l’historique … Lire plus
Un open weight model (modèle à poids ouverts) est un modèle d’IA dont les paramètres entraînés, les « poids », sont publiés en téléchargement libre : chacun peut l’exécuter sur ses propres serveurs, l’affiner ou le modifier. Ce n’est pas un modèle open source. Les données d’entraînement et le code qui a produit le modèle … Lire plus
La distillation de modèle est une technique d’entraînement où un petit modèle IA, l’élève, apprend à reproduire les sorties d’un modèle plus grand, le maître, plutôt que d’apprendre seul sur les données brutes. Le résultat : un modèle bien moins coûteux à exécuter, qui conserve une large part des capacités de l’original. Les déclinaisons « … Lire plus
Un frontier model (modèle de frontière) est un modèle d’IA de fondation dont les capacités égalent ou dépassent celles des modèles les plus avancés disponibles au moment de sa sortie. Le terme désigne une position relative, pas une catégorie technique : GPT-4 était un modèle de frontière en mars 2023, il ne l’est plus. L’expression … Lire plus
Le pre-prompting est une technique utilisée lors de l’interaction avec une intelligence artificielle générative. Elle consiste à donner à l’IA des instructions ou un contexte avant la requête principale, afin d’orienter la manière dont elle doit répondre. Ce contexte préalable peut préciser plusieurs éléments : le rôle que l’IA doit adopter, le ton de la … Lire plus
Les hallucinations IA font partie des limites structurelles des modèles d’intelligence artificielle générative. Le terme peut sembler spectaculaire, pourtant il désigne un phénomène technique bien identifié. Lorsqu’un modèle produit une réponse plausible mais factuellement incorrecte, on parle d’hallucination. Dans un contexte SEO, éditorial, médical ou financier, ces erreurs peuvent avoir un impact direct sur la … Lire plus