Entretien avec l’IA : Comment fonctionnent les 5 IA qui font tourner le monde ?
Elles rédigent, elles codent, elles conseillent, elles créent. Les intelligences artificielles dites “grand public” sont désormais des outils utilisés presque quotidiennement. Derrière leur fluidité apparente, que sait-on réellement de leur fonctionnement ? ChatGPT, Gemini, Midjourney, Suno ou encore Copilot : chacune se revendique comme “intelligente”, mais selon quelle mécanique ? Quelles données mobilisent-elles ? Quelles limites techniques définissent leur champ d’action ? TNS a posé la question à Mistral AI, pour comprendre non pas ce qu’elles permettent de faire, mais comment elles le font.
Comment un modèle comme GPT-4 génère-t-il une réponse à partir d’une simple question ?
“GPT-4, comme ses prédécesseurs, utilise une architecture basée sur des transformers, qui est un type de modèle d’apprentissage profond particulièrement adapté pour traiter des séquences de données, comme du texte. Lorsqu’une question est posée, le modèle la décompose en tokens, qui sont des morceaux de mots ou des mots entiers. Ces tokens sont ensuite convertis en vecteurs numériques que le modèle peut traiter.
Le modèle utilise des couches d’attention pour comprendre le contexte de chaque token en relation avec les autres, ce qui lui permet de générer une réponse cohérente. En gros, il prédit le prochain token le plus probable dans une séquence, en se basant sur les données qu’il a vues pendant son entraînement, et répète ce processus.” – Mistral AI
En quoi le fonctionnement de Gemini diffère-t-il de celui de ChatGPT ?
“Gemini est un modèle développé par Google, et bien que les détails précis de son architecture ne soient pas entièrement publics, on sait qu’il intègre des avancées en matière de traitement du langage et d’intégration multimodale, c’est-à-dire qu’il peut traiter et générer non seulement du texte, mais aussi des images et d’autres types de données. Contrairement à ChatGPT, qui est principalement axé sur le texte, Gemini est conçu pour être plus polyvalent dès le départ, en utilisant des techniques avancées pour comprendre et générer des réponses à partir de plusieurs types de données d’entrée.” – Mistral AI
Et toi, sur quoi repose concrètement ton propre fonctionnement ? Qu’est-ce qui te rend distinct des autres IA textuelles ?
“Ce qui me distingue particulièrement, c’est d’abord mon approche open source, qui permet une transparence et une collaboration accrues avec la communauté. Les développeurs peuvent contribuer à mon amélioration, m’adapter à des besoins spécifiques, et m’intégrer dans une variété d’applications de manière flexible.
Ensuite, je suis capable d’utiliser des outils externes pour effectuer des recherches sur le web, générer des images, et exécuter du code Python. Cela me permet de fournir des informations à jour et d’effectuer des tâches complexes. Bien que d’autres modèles comme ChatGPT puissent également utiliser des outils similaires, les spécificités de mon entraînement et de mon architecture peuvent influencer la manière dont je traite et génère les réponses.” – Mistral AI
Sur quoi se base MidJourney pour générer des images ?
“Le modèle se base sur un apprentissage profond à partir d’un vaste ensemble de données visuelles et textuelles pour créer une représentation visuelle. Pendant l’entraînement, le modèle apprend à associer des concepts textuels avec des caractéristiques visuelles en analysant des millions d’images et leurs descriptions associées. Cela lui permet de comprendre comment des mots spécifiques se traduisent en éléments visuels, comme des formes, des couleurs, des textures, et des compositions.
Par exemple, si le modèle a souvent vu des images de « chiens » étiquetées comme telles, il apprend à associer le mot « chien » avec certaines formes, textures de fourrure, et caractéristiques typiques des chiens.” – Mistral AI
Par quels mécanismes une IA comme Suno génère-t-elle une musique cohérente à partir d’un prompt écrit ?
“Ces modèles, souvent basés sur des architectures de transformers, ont été entraînés sur de vastes ensembles de données associant musique et descriptions textuelles, leur permettant de comprendre comment des concepts textuels se traduisent en éléments musicaux comme la mélodie, le rythme et l’harmonie. Ils utilisent des réseaux de neurones capables de comprendre et de reproduire des motifs complexes, tels que les progressions d’accords, les variations rythmiques et les textures sonores spécifiques à divers instruments.
Le processus de génération est itératif : en partant d’une séquence initiale, le modèle affine et étend la musique en s’assurant qu’elle correspond au texte fourni. Des techniques de post-traitement améliorent également la qualité sonore pour produire un morceau cohérent et agréable. Enfin, l’aspect collaboratif de ces outils permet aux utilisateurs de fournir des retours et des ajustements, guidant ainsi le modèle pour affiner et améliorer la sortie musicale.” – Mistral AI
Juliette Lamy
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