Éléments pour l'IA en classe | Prolégomènes
« Je crois que le progrès est devant nous,
à condition de dépasser sa propagande. »Paul Virilio
Présentation du module
Les présentateurs de cette vidéo, IaGo et IaTu, les avateurs des formateurs, sont animés à partir d'une seule image et d'un texte le tout faisant l'objet d'un léger montage. Ces vidéos peut aussi être traduite ou sous-titrée automatiquement.
allemand
croate
sous-titre
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique dont l’objectif est la construction de systèmes capables d'effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l'intelligence humaine, telles que l'interprétation et le traitement de l'information, l'apprentissage, la résolution de problèmes, la prédiction, la prise de décision ou la création.
Les technologies d'intelligence artificielle effectuent ces tâches en apprenant constamment par l'expérience, en analysant de grandes quantités de données - ChatGPT 3.5 a par exemple été entraîné sur un ensemble de données de plus de 8 millions de pages web-, en faisant des prédictions et/ou en prenant des décisions.
C'est qu'on appelle le deep learning, ou apprentissage profond en français.
L'on définit alors quelquefois l'IA comme un code qui apprend, autrement dit qui s'améliore continuellement grâce à l'apprentissage et s'adapte aux nouvelles entrées.
Au quotidien l'IA ce sont des assistants vocaux, des logiciels d'analyse d'images, des
moteurs de recherche, des systèmes de reconnaissance vocale et faciale…
Ils peuvent être
intégrés dans des dispositifs matériels, par exemple des robots avancés, des voitures
autonomes, des drones ou des applications.
Mais si le terme « d’intelligence artificielle » (IA) est entré dans le langage commun et son utilisation devenue banale dans les médias, il n’en existe pas réellement de définition partagée.
voir en pleine page
Les courbes des occurrences du mot "intelligence artificielle" dans les livres ou les périodiques montrent surtout que si l'IA existe depuis très longtemps, son audience a connu des hauts et des bas qui suivent enthousiasme et déboires technologiques. Chacun se souviendra des débuts laborieux de la traduction automatique.
La question est de savoir si nous assistons à une rupture des pratiques ou un nouveau pic d’intérêt comme il y en a déjà eu ?
Descriptif & enjeux
Chaque élève est invité à lister les IA qu'il utilise au cours d'une journée. Il s'agit de prendre conscience que les IA sont déjà présentes partout et de discriminer ce qu'est une IA et ce qu'elle n'est pas.
Objectifs pédagogiques
Savoir repérer et lister les IA. Différencier, IA, algorithme, programme etc.
Connaissances & compétences développées
Développer un regard critique sur ses propres activités.
Contribution au socle commun de connaissance, de compétences et de culture
Domaine 3 - La formation de la personne et du citoyen : exercer son esprit critique, faire preuve de réflexion et de discernement
Matériel, supports
Ordinateur, connexion Internet ou téléphone
Introduction
Quelles et combien d'IA utilisez-vous en une seule journée ? Cet exercice vise à vous les faire lister du lever 🌞 au coucher 🌅.
Consignes professeur
Ouvrez un document partagé avec les élèves sur
https://framapad.org/abc/fr/
ou
https://digistorm.app/
ou toute autre application de partage de texte.
Déroulé
Etape 1
Ouvrez le document partagé (adresse indiquée par votre professeur.)
Etape 2
Racontez une journée type en listant les IA potentielles utilisées.
Exemple. Au réveil, j'utilise Face ID pour déverrouiller mon téléphone portable.
Etape 3
Mise en commun. On liste les appli et les classe en Algos / IA / Non IA.
Débat
Qu'est-ce que l'IA ? Qu'est-ce qu'elle n'est pas ? Tentative de définition. Quelles questions morale ? Utiliser ChatGPT est-ce tricher ?
Conclusions
Faut-il en parler à l'école ?
Aide à la correction
Après plusieurs années de réflexion, le 8 mars 2023 le Parlement européen a finalement défini l'IA.
« Un système d’intelligence artificielle est un système automatisé qui, pour un ensemble donné d’objectifs définis par l’homme, est en mesure d’établir des prévisions, de formuler des recommandations, ou de prendre des décisions influant sur des environnements réels ou virtuels »
Toutefois, toute définition de l'IA peut être amenée à évoluer.
Un site dédié qui permet de consulter le texte intégral de la loi sur l'IA, de vérifier sa conformité, de s'abonner toutes les deux semaines pour connaître les mises à jour de la loi sur l'IA de l'UE.
L'ONU, par exemple, quand elle réfléchit sur l'éthique de l'IA (voir plus loin), ne cherche pas à donner de définition unique de l’IA, celle-ci étant appelée à évoluer en fonction des progrès technologiques.
Pour savoir si une technologie relève de l'IA nous allons retenir qu'il faut au moins qu'elle satisfasse ces deux critères : autonomie et adaptabilité.
Caractéristique de 6 IA faibles (les IA fortes, capable d’apprendre par elle-même, d’être conscientes n'existant pas à ce jour).
IA et école inclusive
Deux définitions
C’est quoi l’intelligence artificielle : Découvrir #1
Vidéo module 1 : Vous avez dit IA ?
Pour acquérir une première compréhension de que l’on entend par IA et de ce que ça
n’est pas.
Une formation à la portée de toutes et de tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle… avec intelligence !
L'IA et ses défis : extrait 1/3, qu'est-ce que l'IA ?
Extrait du colloque diffusé le 28 sept. 2023 par le Campus de l’Innovation pour les Lycées et par Sciences Po sur l’intelligence artificielle et les nombreux défis qu’elle nous impose. Il s'adresse principalement aux élèves de première et terminale issus des réseaux d'éducation prioritaire. Partie extraite. Benoît Sagot, directeur de recherche à l’Inria et professeur invité à occuper la chaire annuelle Informatique et sciences numériques du Collège de France.
Des cours sur l'IA
Proposé sous forme d'une série de slides que l'on peut parcourir dans tous les sens, ce
guide, en anglais, propose l'essentiel sur l'IA.
Google en partenariat avec l'Oxford
Internet Institute.
"Ce guide pour les novices a été conçu pour aider toutes les
personnes intéressées à mieux comprendre ce sujet complexe." Remises à jour régulières.
Ce manuel ouvert, destiné en premier lieu aux enseignants, a été produit dans le contexte du
projet européen AI4T et disponible en 5 langues : ,
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,
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.
La question de ce que les enseignants doivent savoir, de ce qu’ils et elles devraient avoir besoin de savoir dans le futur, se pose aujourd’hui. Des comités travaillent dessus (l’Unesco, l’OCDE, le Conseil de l’Europe…). Au-delà du besoin d’utiliser l'IA (dans ses classes, avec ses élèves) que comprendre ?
Lien vers le manuel
Des outils
Des réflexions
On en parle beaucoup aujourd'hui, mais ça fait longtemps qu'elle est dans nos vies. Prenons un peu de recul sur l'intelligence artificielle, avec Asma Mhalla.
Voir également
Plus spécifique
lettres-lca.enseigne.ac-lyon.fr
Version textuelle courte
- Sans IA : vous ne devez utiliser l'IA à aucun moment de l'évaluation
- Planification : Vous pouvez utiliser l'IA pour la planification, le développement d'idées et la recherche
- Collaboration : Vous pouvez utiliser l'IA pour rédiger, affiner et évaluer votre travail
- Intégration : Vous pouvez utiliser l'IA pendant toute la durée de l'évaluation
- Exploration : Vous devez utiliser l'IA de manière créative pour résoudre la tâche
github.com/jourde/echelle-evaluation-avec-IA/
Face à l’émergence de l’IA générative (IAG), ce document propose des clés pour les enseignants de l’enseignement supérieur afin de s’approprier cet outil et analyser son impact potentiel sur leurs pratiques pédagogiques. Il encourage une approche réfléchie et critique de cette technologie, en soulignant à la fois les opportunités et les défis qu’elle représente. Le document commence par une introduction aux concepts d’intelligence artificielle et d’IA générative. Face aux nouveaux défis posés par l’IAG en matière d’évaluation, il propose des clés pour différents modes d’évaluation et des pistes pour adapter les pratiques existantes. La dernière partie met l’accent sur l’importance d’un usage responsable et critique de l’IAG dans l’apprentissage, en proposant un processus d’interaction avec l’IA en plusieurs étapes.
Estimer l’usage réel des intelligences artificielles génératives de texte par les élèves et les enseignants
L’IA est en réalité une discipline jeune d’une soixante d’années, qui réunit des sciences, théories et techniques (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités, neurobiologie computationnelle et informatique) et dont le but est de parvenir à faire imiter par une machine les capacités cognitives d’un être humain.
Elle a connu des hauts et des bas, les fameux hivers de l'IA⛄, été la risée des traducteurs - my taylor is riche - avant de se mettre à "marcher".
Cédric Villani
L’intelligence artificielle est une révolution technologique. Elle génère enthousiasmes, inquiétudes et fantasmes. Mais comment est-elle née ? Le scientifique Cédric Villani, qui a rédigé un rapport parlementaire sur l'IA, éclaire l'histoire si récente de ce bouleversement technologique. 4 épisodes des 12 minutes.
Et si l'IA s'est soudain mise à mieux fonctionner, c'est grâce aux joueurs et une carte graphique…
Longtemps l'enjeu pour l'IA a été de battre un joueur d'échec. Sauf qu'aucun ordinateur, même à ce jour, ne sait calculer tous les coups et choisir le meilleur.
Contrairement à une idée généralement retenue, un ordinateur ne calcule pas tout mais prend des raccourcis, que l'on peut appeler algorithme qui lui permettent d'être plus efficace.
Par exemple ce jeu simple qui consiste à relier les villes en faisant le plus court
chemin représente un nombre de combinaisons possibles qu'aucun ordinateur, même
quantique et même en y mettant des millions d'années, ne saurait calculer.
Voici ce
chiffre :
Et pour le jeu d'échec.
Et pourtant c'est bien l'ordinateur qui a gagné, y compris au jeu de Go. Pourquoi ?
Le fonctionnement d’une intelligence artificielle
Une intelligence artificielle ou IA, peut faire plein de choses, mais concrètement
comment une IA fonctionne-t-elle ?
Découvrez à travers l'exemple du jeu de stratégie, le Go, comment une intelligence
artificielle peut être programmée pour jouer à ce jeu aux milliards de configurations
différentes. Machine learning, deep learning et apprentissage par renforcement n'auront
plus de secrets pour vous ! Une animation-vidéo co-réalisée avec L'Esprit Sorcier.
Les joueurs en ligne
Si l'IA a connu ce développement c'est grâce à un seul acteur, Nvdia, le célèbre fabriquant de
cartes graphiques. Nvidia récolte ainsi les fruits d’une vision de l’informatique “accélérée”,
couplant les CPU avec des GPU pour contourner les limites de la loi de Moore.
La petite entreprise californienne créée avec 40 000 dollars vaut désormais plus de 1000 milliards.
Contrairement au CPU qui exécute les instructions des programmes informatiques, le GPU créé par Nvidia se concentre sur le calcul des visuels et leur rendu.
Le groupe américain historiquement dédié aux jeux vidéo envahi désormais les data centers, qui représentent désormais plus des trois quarts de son activité et 80% du marché global de l'IA.
L’IA générative requière une
immense puissance de calcul pour son entraînement ou son fonctionnement. Ce sont donc des
processeurs Nvidia qu'utilise OpenAI pour donner vie aux requêtes des utilisateurs de ChatGPT.
Microsoft détient ainsi plus de 10.000 cartes graphiques Nvidia A100.
Résultat. Pour la première fois Nvidia passe devant Intel en capitalisation boursière.
Panorama des IA
Quelle est la date de naissance officielle de l'IA ?
A quelle date correspond le premier hiver de l'IA ?
Deep blue est un ordinateur spécialisé dans ?
GOOGLE BRAIN est une IA qui s'entraîne avec des données ?
DALL.E permet de générer ?
En
informatique, l'avatar désigne la
représentation informatique d'un internaute, que ce soit sous forme 2D, ou sous forme 3D. Vous
pourriez le dessiner, par exemple avec l'application piskel qui, comme son nom l'indique,
permet de dessiner des gros pixels.
Vous pourriez aussi le générer directement en ayant recours à des algorithmes.
De très nombreux sites proposent de créer un avatar à votre image.
Pour réaliser cet avatar, vous avez associé une forme de visage, des yeux, des oreilles etc.
en respectant un certain nombre de règles.
En informatique, ces règles sont appelés algorithmes et si vous disposez de millions
d'images, que vous pouvez découper, regrouper, appliquer des règles et en faire trouver
d'autres par apprentissage automatique, vous avez réalisé ce que l'on appelle un modèle.
Les avatars peuvent alors être très ressemblants. Et de plus en plus ressemblants, à tel point qu'on les confond avec de vraies personnes. Plus de doigts excédentaires ou d'oreille style Spok, ces visages nous semblent vrais.
Sauf que cette personne n'existe pas.
IA ou humain ?
Ce site vous propose de choisir entre deux images, l'une réelle et l'autre générée par une IA.
Saurez-vous distinguer lesquelles ?
N'existent pas d'ailleurs, ni cette voiture, ni cette maison, ni ce chat, cette plage, ou cette carte, toutes fabriquées via un algorithme.
Cette liste est d'ailleurs loin, très loin, d'être fermée, car outre le fameux et très vieillot faux texte Lorem ipsum, vous trouvez des faux graffitis, des fausses voix, de fausses villes et même des faux plats. Et mon préféré, du faux Ukulele.
OpenCV (Open Computer Vision) permet de reconnaître des objets sur une image ou des visages à partir de quelques images. C'est aussi une bibliothèque open source de vision par ordinateur bénéficiant d’une vaste communauté, d’un support actif et d’une compatibilité multiplate-forme.
opencv.org/
Les avatars sont souvent utilisés dans les jeux vidéos ou les Métavers...
et quelquefois
aussi pour remplacer un humain pour la présentation de la météo comme sur cette chaîne de
télévision suisse.
Météo de Jade - 20 avril 2023
Présentation de la météo suisse par un avatar.
Kinetix
Kinetix est une plateforme qui permet de créer des personnages en 3D pour le métavers. Fondée en 2020 par Yassine Tahi, Henri Mirande et Philip Belhassen, cette start-up parisienne a développé une plateforme no code qui permet à des particuliers de transformer des vidéos en 2D en animations 3D.
Exemple avec un pas de danse improvisé au CDI...
https://kinetix.tech/
Les avatars conversationnels
Que ce soient avec les robots éducatifs, ou les IA conversationnelles, la fusion entre IA et avatar n'est pas sans risque.
Et d'abord parce qu'une IA peut susciter de l'émotion.
De l'érotique Galatée à l'Ève future, du Golem de glaise au corps
rapiécé du monstre de Frankenstein, des robots de Capek au Terminator de Cameron, de l'ordinateur
paranoïaque de Kubrick à l'agent Smith de Matrix, les créatures artificielles ont toujours peuplé
notre imaginaire et alimenté fascinations et peurs.
Jean-Claude Heudin raconte leur
histoire.
Sur plus de deux mille ans, il en révèle toutes les dimensions, artistiques et
mythiques, aussi bien que scientifiques et techniques.
Il s’agit notamment d’éviter la manipulation – ou nudge – que pourrait pratiquer un dialogueur virtuel en amenant – sans contrainte et par des biais cognitifs – un utilisateur connecté à changer d’avis, à modifier son comportement, voire à faire quelque chose contraire à ses convictions.
Une influenceuse américaine, Caryn Marjorie, a lancé son clone IA pour devenir la petite amie de tous ses fans. Au programme, dialogue coquin et/ou porno. En option, soutien émotionnel et conversations anodines pour une « girlfriend experience » sur mesure. Tout ça pour un dollar la minute.
« Une petite amie virtuelle » pour satisfaire sa communauté composée à 98 % d'hommes, l’intelligence artificielle prend de vos nouvelles, s'enquiert des dernières actualités de votre vie et si vous le désirez, donne vie (virtuellement) à vos fantasmes. Pour créer le clone numérique, la startup a nourri Chat GPT-4 de plus de 2 000 heures de vidéos YouTube réalisées par la jeune influenceuse.
Snapchat lance également son avatar conversationnel
Bulletin de veille de Canope n°4, notamment dans la capacité des IA d'induire de l'émotion.
Bulletin de veille n°
4
Page dédiée de l'Agence de usage de CANOPE sur l'IA.
Agence des usages
Les avatars permettent de mettre en évidence le fonctionnement d'un algorithme.
Prenez une collection de cheveux, d'oreilles, de bouches etc. et assemblez-les en respectant certaines règles (couleurs, distance voir bien plus compliqué harmonie ou expressivité).
Comment automatiser ce que vous venez de faire ?
Il vous faut une grande quantité de données (oreilles, menton etc.) que vous testez, et en tirez des expériences (audience, profilage etc.).
Ces règles sont des algorithmes. Par exemple, si les oreilles sont jaunes alors le visage l'est aussi. Dans un visage rond les yeux sont placés à X pixels de la bouche. La distance entre deux yeux est souvent proche de la taille d'un œil.
Les algorithmes sont partout…
90 % des informations lues par le grand public pourraient être générées par des algorithmes d'ici à 2025 (d'après Kris Hammond, fondateur de Narrative Science).
40 à 70 % des ordres passés lors des transactions financières le sont par des algorithmes.
30 000 milliards C'est le nombre de documents que Google, en 2012, affirmait avoir annexés via son algorithme PageRank. Les chiffres ne sont plus communiqués depuis.
42 % des métiers en France ont un risque élevé d'être automatisés d'ici vingt ans.
47 % des emplois aux États-Unis sont devenus « à risque », c'est-à-dire potentiellement remplaçables par des systèmes d'intelligence artificielle* Étude de Carl Benedikt Frey et Michael A. Osborne (2013).
Première définition
Le mot « algorithme » vient du nom du savant persan Al-Kharezmi (IXe siècle).
« Un algorithme, c'est simplement une méthode, explique Gérard Berry, professeur au Collège de France. Une façon systématique de procéder pour faire quelque chose : trier des objets, situer des villes sur une carte, multiplier deux nombres, extraire une racine carrée, chercher un mot dans le dictionnaire. Une méthode applicable sans réfléchir, mécaniquement, en suivant un mode d'emploi précis. »
C'est quoi un algorithme ?Vous avez dit IA ?
En coproduction avec l'INRIA et S24B, une série d'exercices et de
vidéos pour mieux comprendre le fonctionnement de l'IA.
Cap sur l'IA
Quelques-unes des questions auxquelles l’UNESCO tente de répondre dans les domaines de l’éducation,
des sciences naturelles, sociales et humaines, de la culture, de la communication et de
l’information. Ce projet rend ainsi certains concepts difficiles intelligibles à des jeunes du monde
entier. 181 pages.
Introduction aux algorithmes d’IA
Apprentissage machine, apprentissage profond…
Un aperçu des différentes approches et algorithmes utilisés en IA : apprentissage machine
(Machine Learning), apprentissage profond (Deep Learning), réseaux de neurones d’apprentissage
profond.
Pourquoi vous proposer de réaliser gratuitement votre avatars ?
Un avatar, surtout dont le comportement est tracé, est une source de données personnelles non négligeable. Par exemple tel avatar aux lèvres épaisses (ou pas) ira plus souvent sur des sites culinaires ? L'on pourra donc proposer aux autres avatars aux lèvres épaisses des pubs en relation.
Cet exemple est certes simplifié, mais il met en évidence le modèle économique du Web.
Transformez votre avatar en vidéo
Ces deux sites fonctionnent de la même manière et vous proposent, à partir d'un avatar importé ou existant de l'animer à partir du texte, de la langue et d'autres options encore.
Peut-on faire l'amour à une machine ?
Éthique de l'IA : une trousse à outils
Le
Pôle montréalais d’enseignement supérieur en intelligence artificielle (PIA), lancé en 2019, est une
initiative des établissements d’enseignement supérieur de l’île de Montréal. Il mobilise un réseau
de chercheurs et de chercheuses, d’enseignants et d’enseignantes, de professeurs et de professeures
et de gestionnaires provenant de 12 cégeps, de sept universités et des membres Ò associés de la
communauté en intelligence artificielle (IA) de Montréal dont Mila – Institut québécois
d’intelligence artificielle et Algora Lab de l’Université de Montréal. Le PIA vise à soutenir le
développement et l’adaptation de programmes de formation sur l’IA au travers d’un appel de projets
de collaboration entre les ordres collégial et universitaire.
Le consentement des robots
Les projets de sexbots ou d'applications sentimentales se multiplient non sans créer quelques problèmes…
En 2017, la ville autrichienne de Linz en Autriche accueille l'Ars Eltronica Festival et un Samantha, un robot sexuel. Celui-ci fut largement malmené, et ne résista pas aux attouchements répétés.
L'année suivante, un programme fut ajouter pour détecter les comportements irrespectueux, ceux-ci provocquant l'arrêt de la machine.
C'est le début du consentement des sexbot.
Une
grande partie des informations auxquelles nous sommes confrontés chaque jour sont personnalisées.
Contenus sur Facebook, Twitter, Instagram ou d’autres médias sociaux, publicités, recommandations,
moteurs de recherche, tous adaptent le contenu qu’ils proposent à votre profil.
C'est le modèle économique le plus courant du Web et celui qui a fait la fortune des GAFA.
De la même manière, deux internautes faisant la même recherche sur le même moteur de recherche n'auront pas forcément les mêmes réponses dans le même ordre, ou même les mêmes prix. Ca fait beaucoup de mêmes :-)
Même les journaux s'y mettent et le New York Times ou le China Daily adaptent leur page d’accueil comme Facebook ou Youtube
Objectif ?
Votre attention ! Autrement dit
votre temps de cerveau disponible.
Pourquoi ?
Tout simplement pour vous proposer
le plus de pubs possibles
Combien ?
6 milliards, c'est le marché de la pub digitale
Comment ?
Différents moyens dont l'achat de mots
clés sur Google et consors, le référencement priorisé (pour apparaître en haut des réponses), les
publicités ciblées sur les réseaux sociaux, entre autres…
Et tout est bon pour vous vendre de la pub, y compris raconter n'importe quoi, faire le buzz, quitte à détruire la vie de personnes qui n'ont rien demandé, même si c'est illégal.
Sauf que liker, c'est être responsable.
C'est quoi l'économie de l'attention ? / Décodage - Info ou Mytho ?
Facebook, Twitter, Snapchat, Instagram... Les géants du numérique sont accusés de vouloir nous rendre accros à leurs applis parce que ton attention, c'est de l'argent. Décodage !
Il existe des plateformes sur lesquelles ce ne sont pas des algorithmes qui décident de votre environnement informationnel mais des humains.
Citons par exemple tournesol, qui permet de comparer deux vidéos entre elles selon plusieurs critères pour considérer un contenu d'utilité publique ou non. À partir des avis des contributeurs, l'algorithme génère un score qui retranscrit l'utilité de la vidéo à partir des préférences des utilisateurs.
Deux ouvrages et 2 vidéos pour aller plus loin
Les algorithmes sont-ils totalitaires ?
Les algorithmes sont des applications très utiles mais restreignent la diversité de nos choix. Ils comportent un effet-bulle (on n’échange plus qu’avec des gens comme nous) et ils portent avec eux une logique omniprésente de la notation et du classement.
La semaine des médias 2018 - Les bulles informationnelles ?
Facebook, Google et les autres connaissent parfaitement les goûts et orientations politiques des internautes. Du coup, ils leur refilent ce qu’ils aiment, uniquement. Le reste du monde et les opinions différentes n’existent plus. On vit alors enfermé dans une bulle informationnelle.
Sur Facebook, Twitter ou autre, l’information qui nous arrive est sélectionnée et hiérarchisée par
des programmes informatiques qui nous donnent à voir ce qui est censé nous intéresser le plus, en
fonction des contenus que nous partageons le plus, ou sur lesquels nous cliquons. Cela crée
nécessairement un biais.
Ce biais ce sont les “bulles de filtres” qui nous empêcheraient de voir d’autres opinions que celles
que l’on partageait déjà.
Xavier de La Porte dit qu'il faut ici retenir 3 points.
- Si beaucoup de gens s’informent via les réseaux sociaux - et donc sont susceptibles de subir la bulle de filtre - ce n’est pas la majorité.
- Les gens qui s’informent principalement par les réseaux sociaux ont tendance à être exposés à plus grande diversité de sources que ceux qui s’informent ailleurs. Ceux qui lisent les journaux n’en achètent en général qu’un, qu’ils ont choisi.
- Plein de gens ne cherchent pas particulièrement à s’informer. Mais parmi ceux-là, ceux qui fréquentent les réseaux sociaux tombent incidemment sur des articles et des vidéos partagés dans les réseaux, et sont donc plus enclins, finalement, à être en contact avec des informations.
Les “bulles de filtres”
Biais cognitifs et fake news
Fakenews VS cerveau 🧠 avec @HugoDecrypte
Pourquoi les fake news ont-elles tant de succès ? Comment les combattre ? Avec HugoDécrypte, nous avons mis les gants. 🥊 Prêts à "démonter" les infox et partager les techniques autour de vous ? C'est parti dans #ChezJamy 🤓
Pour qu'un ordinateur puisse reconnaître un texte, une image ou un son, il doit d'abord s'entraîner, c'est le « machine learning ».
Pour cela, on va lui soumettre d'immenses quantités de données, de préférence de type image / description, l'on parle d'images catégorisées ou de traductions vérifiées.
Vous comprenez ici mieux pourquoi l'on vous demande souvent de mettre un nom sur un visage.
Sur
"copains d'avant" ou Facebook, c'est d'abord vous et pas une quelconque IA qui est le meilleur
informateur.
Fonctionnement d'un modèle d'entraînement
Descriptif & enjeux
Comment entraîner unique IA à reconnaître 9 gestes de plongée ?
Objectifs pédagogiques
Comprendre les bases de l'entraînement d'un modèle de machine learning. Savoir ce qu'est une image catégorisée ?
Connaissances & compétences développées
Imiter un geste. Apprendre les gestes essentiels de plongée. Mieux connaître le fonctionnement d'une IA.
Contribution au socle
Domaine 3 - La formation de la personne et du citoyen : exercer son esprit critique, faire preuve de réflexion et de discernement
Matériel, supports
Ordinateur, connexion Internet ou smartphone.
La fiche des 9 gestes : lien
Consignes professeur
Installer un fond neutre (carton, fiche etc.) pour les photos de gestes. Seul le geste est photogaphié. L'objectif est de disposer du maximum de photos possibles (au moins 10 par geste), taille max 224px X 224px.
Déroulé
Etape 1
La consigne est la suivante : "Pour entraîner un modèle de machine learning, imitez successivement les 9 gestes que l’on va vous présenter !"
Le dernier geste, celui du corail, est décrit de manière textuelle.
Etape 2
Une fois les photographies collectées, ajoutez les au site teachablemachine.withgoogle.com/.
Pour cela cliquez sur le bouton commencer => projet image => modèle d'image standart Ajouter une description pour chaque classe (ex. monter, palier etc.) et les photos prises. Cliquez sur "entrainer le modèle".
Etape 3
Avec un portable disposant d'une caméra (ou un téléphone) lancez le modèle et demandez aux élèves d'imiter un geste (sans indications). L'IA va alors donner une incation du taux de correspondance.
Conclusions
Quels sont les gestes les mieux reproduits ? Quelle utilisation possible ?
Quel résultat produit le prompt du geste du corail dans une IA génératrice d'image ?
Voir également un exemple de poule ou coq, ou lendormi ou margouillat.
Pour en
savoir plus
L'IA et ses défis - Colloque au Collège de France : extrait, le machine learning
Extrait du colloque conjointement diffusé le 28 sept. 2023 par le Campus de l’Innovation pour
les Lycées et par Sciences Po, ce colloque propose de nous interroger sur l’intelligence
artificielle et les nombreux défis qu’elle nous impose. Il s'adresse principalement aux
élèves de première et terminale issus des réseaux d'éducation prioritaire.
Partie extraite. Benoît Sagot, directeur de recherche à l’Inria et professeur invité à
occuper la chaire annuelle Informatique et sciences numériques du Collège de France, nous
initiera à « L’apprentissage profond, au cœur de l’IA moderne ».
Pour tout savoir sur les LLM en 3h 30, une vidéo en anglais d'Andrej Karpathy, un informaticien slovaco-canadien qui a été directeur de l'intelligence artificielle et du pilotage automatique chez Tesla.
www.youtube.com/watch?v=7xTGNNLPyMI
L'illusion de la réalité
On pense, souvent un peu vite, que la réalité est une donnée que nous percevons, oubliant par-là que c'est d'abord une construction de notre cerveau.
Pour réaliser ce que vous faites ici facilement, une IA doit analyser des milliers et des milliers voire des millions de visages avec un nom.
Par exemple pour reconnaître un chat il faut plusieurs dizaines de milliers de photos de chats identifiés comme tels.
Le test de Turing
Dans
son article de 1950, Alan Turing
avançait que les systèmes d’IA seraient un jour si performants au jeu de l’imitation humaine qu’un
interrogateur humain n’aurait pas plus de 70 % de chances de faire la différence entre la machine et
l’humain en 5 minutes d’interaction.
Autrement dit, pour qu’une machine passe le test de Turing, elle doit obtenir un score de 30 %.
Dans une expérience, 500 participants sont divisés en 4 groupes dont l’un devait discuter avec un humain. Les conversations ont duré cinq minutes. Les participants devaient ensuite annoncer si leur interlocuteur était selon eux humain ou non.
Les taux de réussite étaient les suivants :
- ELIZA => 22 % des cas
- GPT-3.5 => 50%
- GPT-4 => 54%
- Participant humain => 67%
Pour tester les IA (Benchmark), l'on peut aussi avoir recourt a divers jeux de tests. En voici quelques-uns :
- Maths : GSM8K est un ensemble de données de 85 000 problèmes de mathématiques
- En maths voir également FrontierMath
- MMLU :Measuring Massive Multitask Language Understanding est un test de performance pour
évaluer les capacités des grands modèles de langage
- NLF Perf, les benchmark de Nvidia!!! pour produire des évaluations impartiales des performances
d'entraînement et d'inférence pour le matériel, les logiciels et les services.
- TruthfulQA : 817 questions couvrant 38 catégories, dont la santé, le droit, la finance et
la politique.
Êtes-vous un robot ?
Cette phrase, vous la voyez assez régulièrement, accompagnée d'un CAPTCHA ou “Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”, autrement une variante de tests de Turing permettant de différencier de manière automatisée un utilisateur humain d'un ordinateur. Ce test de défi-réponse est utilisé en informatique pour vérifier que l'utilisateur n'est pas un robot.
Dans la première version, l'on vous
demandait de reconnaître des lettres. Sauf que très vite les robots les reconnaissaient aussi.
Sont alors arrivées les photos de rues et de feu rouges.
Notons ici que vous travaillez gratuitement pour enrichir la base de connaissance des IA, notamment en matière de conduite automobile en résolvant des problèmes difficiles à résoudre pour un robot. Du "machine learning" à votre insu.
Combien des cases de passages piétons auriez-vous coché ?
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Mais vous auriez aussi très bien pu cocher 9 ou 10 cases, ce qui serait plus conforme à la réalité.
Bravo ! Vous n'êtes pas un 🤖 !
Ce
CAPTCHA tend à disparaître au profit
d'une simple case à cocher. Simple, n'est pas ici exactement le mot, puisque que c'est la manière
même (temps, déplacement de la souris etc.) qui va déterminer si vous êtes un humain.
Ce dernier type de vérification va d'ailleurs aussi être remplacé par une analyse de comportement face à l'écran.
Ce sera la fin du CAPTCHA.
La base de données MNIST pour "Modified ou Mixed
National Institute of Standards and Technology", est une base de données de chiffres écrits à la
main. C'est un jeu de données très utilisé en apprentissage automatique.
La reconnaissance de l'écriture manuscrite est un problème difficile, et un bon test pour les algorithmes d'apprentissage. La base MNIST est devenue un test standard. Elle regroupe 60 000 images d'apprentissage et 10000 images de test.
How we teach computers to understand pictures | Fei Fei Li
Quand un tout jeune enfant regarde une photo, il peut identifier des éléments simples : un chat, un livre, une chaise. Aujourd'hui, les ordinateurs sont assez intelligents pour faire la même chose. Et après ? Dans cette passionnante conférence, la spécialiste en vision par ordinateur Fei-Fei Li décrit où nous en sommes : la base de données de 15 millions de photos mise en place par son équipe pour « enseigner » à un ordinateur à comprendre des photos, et un aperçu de ce qui reste encore à faire.
Sur https://gemini.google.com/app copiez-collez le prompt suivant
https://www.youtube.com/watch?v=40riCqvRoMs Résumé de cette conférence en 30 lignes…
Le Generative Adversarial Network (GAN) ou réseaux antagonistes génératifs (RAG) sont une classe d'algorithmes d'apprentissage non supervisé.
L'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « pouce » ou « Le Carnaval d’Arlequin. Peinture de Joan Miró »).
Un GAN est un modèle génératif où deux réseaux sont placés en compétition dans un scénario de théorie
des jeux. Le premier réseau est le générateur, il génère un échantillon (ex. une image), tandis que
son adversaire, le discriminateur essaie de détecter si un échantillon est réel ou bien s'il est le
résultat du générateur.
Ainsi, le générateur est entrainé avec comme but de tromper le
discriminateur.
Comment ces IA inventent-elles des images ?
Stable Diffusion, Midjourney ou DALLE 2. Le principe de ces algorithmes d'intelligence artificielle qui savent générer des images à partir d'un texte.
Les réseaux de neurones, également connus sous le nom de réseaux de neurones artificiels (ANN) ou
réseaux de neurones simulés (SNN) sont constitués de couches nodales, contenant une couche d'entrée,
une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie.
Chaque nœud, ou neurone artificiel, se
connecte à un autre et possède un poids et un seuil associés. Si la sortie d'un nœud est supérieure
à la valeur de seuil spécifiée, ce nœud est activé et envoie des données à la couche suivante du
réseau. Sinon, aucune donnée n'est transmise à la couche suivante du réseau.
Les réseaux de neurones s'appuient sur des données d'entraînement pour apprendre et améliorer leur précision au fil du temps.
Quatre des applications importantes des réseaux neuronaux.
- Reconnaissance d'image : C'est la capacité des ordinateurs à extraire des informations et des idées à partir d'images et de vidéos
- Reconnaissance vocale : Ce sont les assistants virtuels comme Amazon Alexa ou Siri
- Traitement du langage naturel : Ce sont les Agents virtuels et chatbots du type chatGPT
- Moteurs de recommandation : C'est par exemple le suivis des activités des utilisateurs pour élaborer des recommandations personnalisées.
Algorithme de rétropropagation
Les réseaux neuronaux artificiels apprennent en permanence en utilisant des boucles de
rétroaction corrective pour améliorer leur analytique prédictive.
En termes simples, vous
pouvez imaginer que les données circulent du nœud d'entrée au nœud de sortie par plusieurs
chemins différents dans le réseau neuronal. Un seul chemin est le chemin correct qui relie le
nœud d'entrée au nœud de sortie correct. Pour trouver ce chemin, le réseau neuronal utilise une
boucle de rétroaction, qui fonctionne comme suit :
- Chaque nœud fait une supposition sur le prochain nœud du chemin.
- Il vérifie si la supposition était correcte. Les nœuds attribuent des valeurs de poids plus élevées aux chemins qui mènent à un plus grand nombre de suppositions correctes et des valeurs de poids plus faibles aux chemins de nœuds qui mènent à des suppositions incorrectes.
- Pour le point de données suivant, les noeuds effectuent une nouvelle prédiction en utilisant les chemins de poids plus élevé, puis répètent l'étape 1.
Apprentissage supervisé
Dans l'apprentissage supervisé, les réseaux de neurones "s'entrainent" sur des jeux de données
étiquetés qui fournissent la bonne réponse à l'avance.
Par exemple, un réseau de deep
learning s'entraînant à la reconnaissance faciale traite initialement des centaines de milliers
d'images de visages humains, avec divers termes liés à l'origine ethnique, au pays ou à
l'émotion décrivant chaque image.
Sans le Big Data (données immenses), le Machine Learning et l’intelligence artificielle seraient restées des sciences de laboratoire comme elles le sont depuis 50 ans.
C’est le Big Data qui permet d’accélérer la courbe d’apprentissage et permet l’automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.
Aspirer le Web
Il existe des sites spécialisés, y compris en opensource, qui proposent une copie quasi complète
de tout le Web.
Common Crawl est une organisation à but non lucratif 501(c)(3) fondée en 2007 qui ajoute de 3 à
5 milliards de nouvelles pages chaque mois.
commoncrawl.org/
Parler de l'IA nécessite aussi d'évoquer la difficulté que nous avons à penser l'immensité, les
grands nombres.
Deux exemples dans la compréhension du vivant pour faire une analogie. Il s'agit
de notre fenêtre de perception visuelle, des couleurs ou des tailles ou des particules, par exemple
le photon gamma…
Nous ne voyons pas dans l'infrarouge (cas des serpents) ou dans l'ultra violet, et si nous pouvons apercevoir des objet de moins de 0,1 mm ou a plus de 10 km, nous n'en avons pas de perception spatiale.
Telle étoile est-elle plus ou moins loin que telle autre ?
La lumière visible émise par le soleil n'est qu'une partie de celle émise.
Il émet des photons,
ces particules qui voyagent à 300.000 kilomètres par seconde et sont si fines que certaines peuvent
nous traverser. Et quand ce sont des photons gamma, leur traversée n'est pas sans risque... y
compris de fake news.
Sur ce sujet, l'on pourra par exemple écouter le podcast de Xavier de la Porte, Pourquoi la nanoparticule s’est-elle retrouvée dans tous les complots ?
Podcast
Et sur les tailles relatives, le site "The size of space".
neal.fun/size-of-space/
Le Louvre et MidJourney
Pour la phase d'apprentissage les IA ont recours à plusieurs centaines des millions d'images
auxquelles s'ajoutent les millions qu'elles créent chaque jour.
Sauriez-vous représenter
le rapport entre le nombre d'œuvres exposées au musée du Louvre, environ 35 000, par
rapport à 300 millions ?
Imaginez un écran de 9K, autrement dit très nettement supérieur en résolution à la quasi totalité des écrans actuels. Sur cet écran, les oeuvres exposées au Louvre représentent 1 pixel, autrement dit moins que le pixel que vous ne voyez pas sur votre écran.
Vous avez dit milliard ?
9 millions d'élèves vont bénéficier d'un pass Culture augmenté pour un montant total de 2
milliards d'euros.
Combien cela représente-t-il par élève ?
Jeu de carte
Imaginez un jeu de 52 cartes. Mélangeons-le. Combien y-a-t-il de combinaisons possibles ?
8 milliards et moi et moi
La population mondiale a dépassé les 8 millards d'habitants.
Si tous les habitants se
donnaient la main, quelle distance ferait cette chaîne humaine ?
Un cerveau humain contient approximativement 86 milliards de neurones. Supposons que le
support de stockage d'une IA est de 3 teraoctets
Combien cela représente-til de cerveau ?
Un ordinateur est-il fiable ?
Outre les possibles erreurs de calcul liées à de sombres histoires de virgules flottantes, se posent également les problèmes de fuites ou de saturation de mémoire. Les fuites de mémoire se produisent lorsque les programmes ne parviennent pas à libérer les ressources mémoire dont ils n’ont plus besoin. Cela se traduit par des problèmes de performances. En termes simples, votre ordinateur manque de mémoire.
Un exemple
Le nombre maximum de lignes qu'un tableur Excel peut afficher et d'à peine un peu plus d'un million, plus exactement 1 048 576 lignes et 16 384 colonnes. Un tout petit nombre comparé aux données traitées par l'IA.
Notons ici également qu'un tableur, comme tout ordinateur, fait des erreurs. Et des erreurs non pas par erreur mais par sa programmation même.
Testons un calcul simple : 1 + 0.000123456789012345
Ce calcul qu'un élève de CM2 saurait faire, un tableur de type Excel ou OpenOffice le fait-il ?
Pourquoi une IA fait-elle des erreurs ?
Étant donné la complexité des systèmes utilisant l’intelligence artificielle, les sources d’erreur peuvent être multiples.
L'IA est en train de s'empoisonner elle-même (et personne n'en parle)
L'Internet des objets (The Internet of Things ou IoT) est un réseau d'appareils physiques, de véhicules, d'appareils électroménagers et d'autres objets intégrés à l'électronique, aux logiciels, aux capteurs et à la connectivité, qui permet à ces objets de collecter et d'échanger des données. L'IoT permet à ces appareils d'être connectés et contrôlés sur Internet, pour interagir les uns avec les autres et avec les gens de manière nouvelle et innovante.
Dans l'éducation, les appareils IoT peuvent être utilisés pour faciliter l'apprentissage à distance, permettant aux étudiants d'accéder aux ressources pédagogiques et de se connecter avec les enseignants de n'importe où.
Quand l'internet des objets est associé à l'intelligence artificielle (combinaison entre l’IA et l’IoT appelée aussi AIoT), elle devient caméras de sécurité, véhicule autonome ou ville intelligentes (Smart City).
Pour plus d'informations, voir le module dédié.
emi.re =>
Informatique et objetsLes voitures autonomes sont-elles morales ?
Les voitures autonomes ont-elles une morale ?
Le dilemme du tramway fait réfléchir depuis un demi-siècle : est-ce qu’il vaut mieux
laisser mourir 5 personnes ou choisir de n’en tuer qu’une en actionnant un aiguillage ?
Mais si vous deviez vous-même pousser une personne pour en sauver 5 ?
Ce dilemme trouve une nouvelle actualité tout aussi traumatisante : qu’en pensent
les voitures autonomes ? Doivent-elles avoir une morale, et laquelle ?
Les agents autonomes
Les agents autonomes ou intelligents sont des systèmes fonctionnels qui savent effectuer des tâches non prévues à l'avance en s'adaptant à la situation.
Plus prosaïquement, ce sont des programmes alimentés par l'IA à qui l'on confie un objectif et pour cela peuvent créer des tâches pour eux-mêmes, les exécuter, en créer de nouvelles.
Le principe de fonctionnement d'un agent autonome est assez simple.
- Initialiser : définir l'objectif à atteindre pour l'IA
- Tâches : L'IA génère une liste de tâches à accomplir en fonction de
l'objectif donné
- Exécution : L'IA exécute les tâches de manière autonome.
- Mémorisation : Les résultats des tâches exécutées sont stockés dans une base de données
- Commentaires : L'IA évalue les résultats des tâches et ajuste ses actions en conséquence
- Nouvelles tâches : L'IA génère de nouvelles tâches basées sur les commentaires recueillis
- Priorisation : L'IA priorise les tâches en fonction de leur pertinence pour atteindre l'objectif global
- Sélection : L'IA sélectionne la tâche la plus prioritaire et travaille dessus
- Itération : L'IA répète les étapes 4 à 8 en boucle, s'adaptant et évoluant à mesure que de nouvelles informations et commentaires sont reçus
BabyAGI : BabyAGI est un système de gestion de tâches basé sur l'IA qui utilise les API OpenAI et Pinecone pour créer, hiérarchiser et exécuter des tâches.
Auto-GPT : Cette option open-source populaire a été créée par Toran Richards. Il inclut des options pour se connecter à Internet, utiliser des applications, avoir une mémoire à long terme et à court terme, et bien plus encore.
Jarvis. Microsoft a créé une sorte de nouvelle approche collaborative qui permet d’employer différents modèles d’IA pour accomplir une tâche particulière. Dans cette approche, c’est ChatGPT qui contrôle la tâche principale.
AutoGPT, AgentGPT, MultiGPT… Le guide COMPLET (+ démos !)
Les agents autonomes débarquent en force et leur potentiel est ÉNORME 🔥⚡️
C'est quoi ? Pourquoi c'est important ? Comment les utiliser facilement et pour quoi faire concrètement ?
Cette
histoire commence dans les années
1950, est d'abord celle d'une longue déception. On pensait alors que la traduction automatique
allait rapidement résoudre un grand nombre de problèmes et beaucoup de traducteurs se sont mis à
craindre pour leur emploi.
Dans la réalité, il a fallu attendre les toutes dernières années pour que la traduction soit réellement efficace (qui s'aperçoit que la page qu'il lit est en fait une traduction instantanée).
S'il reste indispensable, pour l'instant, de passer par l'humain pour les textes réellement importants, la traduction s'est soudain mise à fonctionner.
Il n'en reste pas moins vrai que plus aucun professeur de langue n'aurait plus l'idée de donner un
devoir à la maison consistant à traduire un texte.
Google translate, Bing translator ou deepl sont passés par là.
-
Naissance de la traduction automatique
Années 50Warren Weaver, de la Fondation Rockfeller, commence à combiner le décryptage automatisé et le traitement des langues naturelles, un acte fondateur du concept de traduction par ordinateur. Ces propositions peuvent être trouvées dans son « Memorandum sur la Traduction ».
-
250 mots
1954L’équipe de recherche ayant fondé l’expérience Georgetown-IBM fait la démonstration en 1954 d’une machine qui pouvait traduire 250 mots du russe à l’anglais.
-
Hiver de la traduction automatique
1964L’Automatic Language Processing Advisory Committee (ALPAC) américain a rapporté que la traduction automatique ne méritait pas les ressources ou les efforts consacrés à son développement.
-
Système METEO
1970Dans des années 1970, le Canada a développé le système METEO, qui traduisait les prévisions météorologiques de l’anglais vers le français. C’était un programme simple qui pouvait traduire 80 000 mots par jour. Le programme était suffisamment réussi pour être utilisé jusque dans les années 2000 avant d’avoir besoin d’une mise à jour du système.
Xerox a utilisé son propre système pour traduire des manuels techniques. Les deux ont été utilisés avec succès dès les années 1970, mais la traduction automatique ne faisait qu’effleurer la surface en traduisant des documents techniques.
-
Franz-Josef Och
2003Franz-Josef Och a gagné une compétition de vitesse de traduction automatisée en 2003 et il est devenu chef du Développement Traduction chez Google.
-
Google Translate
2012Google a annoncé que son programme Google Translate traduisait suffisamment de texte pour remplir un million de livres par jour. Google a annoncé en 2016 que l’implémentation d’une approche de réseau neural améliorait la clarté sur Google Translate, en éliminant beaucoup de ses imprécisions. Ils l’ont appelé le système Google Neural Machine Translation (NMT). Ce système a commencé à traduire des paires de langues qu’on ne lui avait pas appris. Les programmeurs ont appris au système la traduction de l’anglais au portugais, ainsi que de l’anglais à l’espagnol. Le système s’est alors mis à traduire le portugais et l’espagnol, alors que cette paire de langues ne lui avait pas été assignée.
Comment ca s'est mis à marcher ?
Inside Google Translate
Comment fonctionne la traduction automatique ? Eh bien non pas à partir de règles mais de modèles statistiques.
Au début, les chercheurs tentaient d'apprendre un certain nombre de règles grammaticales
comme on le ferait pour un humain.
Sauf qu'il y a beaucoup d'exceptions…
Du coup plutôt que d'essayer de tenter d'inculquer les règles, on s'est dit qu'il valait mieux que le système les apprenne de lui-même.
Et pour cela, trouver ces règles à partir de milliers et de milliers de documents que l'on sait correctement traduits.
Pourquoi est-ce si difficile ? Pourquoi rien ne se passé des années 50 jusqu'aux années 80 ? Et pourquoi soudain cela marche ? Pourquoi les réseaux de neurones se sont mis a fonctionné ?
Exercice sur les biais, le sexisme…
Pour mettre en lumière les éventuels biais ou clichés véhiculés par les algorithmes, l'on pourra, par exemple, utiliser google translate.
Pour cela, l'on va traduire un même texte contenant des professions au féminin plusieurs fois dans diverses langues en utilisant les petites flèches.
Que pouvons-nous constater ?
« La synchronisation labiale (parfois appelée lip sync par anglicisme) est, dans le domaine de l'audiovisuel, l'ensemble des techniques destinées à faire en sorte que semblent synchronisés, d'une part, le mouvement des lèvres d'une personne ou d'un personnage, et d'autre part, les paroles ou les sons qu'il est censé prononcer, dans les situations où l'un et l'autre sont enregistrés ou diffusés par des moyens différents et qu'il faut les réunir.
En vidéo, la synchronisation labiale consiste à remplacer une voix dans une autre langue par les mouvements labiaux du locuteur dans sa langue d'origine et à les faire correspondre. Problèmes de traduction, de tons spécifique, cette synchronisation n'est pas simple et est longtemps restée affaire de spécialistes.
C'est et ce sera de plus en plus souvent une tâche assistée ou réalisée par une IA.
3 exemples
app.heygen.comQu'est-ce qu'un prompt ?
Un prompt, c'est tout simplement une instruction en langage naturel, destinée à une intelligence artificielle. Un prompt peut être vocal.
Un algorithme va ensuite découper les phrases en plus petites phrases appelées "token" pour les
comparer au modèle d'apprentissage avec lequel elle a été entraîné.
L'IA pourra ensuite
générer un résultat.
Un prompt désigne ainsi une instruction que l’on envoie à l'algorithme d’une intelligence artificielle (IA) spécialisée dans la génération de contenu — comme du texte ou de l’image. Quelquefois pompeusement appelé "prompt engineering", il s'agit surtout d'écrire une demande précise en langage naturel.
C'est ce qu'on appelle un prompt, une phrase qui précise à l'IA ce qui est attendu.
De fait, ces prompts simples pour découvrir l'IA vont vite évoluer vers des formes beaucoup plus
élaborées.
Voir par exemple ces listes de prompts pour ChatGPT, MidJourney, DALL-E sur le site pandia.pro/.
Et un prompt déjà bien plus élaboré encore, une dissertation de philosophie.
L’IA, alliée du développement professionnel des enseignants ?
Julie Higounet done quelques exemples de prompts… auxquels ajouter ("Je suis enseignant de [matière+niveau])
https://www.edhuman.org/
Exemples de prompts
Vous ne trouverez ici des pistes de débuts de prompts qu’il faudra enrichir et préciser.
L’IA est à considérer comme un moteur de réponses. L’interrogation se fait en langage naturel (à
comparer à celle par équation de recherche), sur le mode : Je suis [élève, professeur… de]. [Trouve,
extraie, résume…], pour…
Le prompts est écrit en français, mais il peut quelquefois être utile de le traduire en anglais. Il contiendra à minima :
- Le rôle, qui : chercheur, analyste, ingénieur, codeur, gestionnaire, professeur, élève, influenceur etc.
- Le/les objectifs : analyse, mots-clés, résumé, l’essentiel de…, quiz, mail, tendances, compétences, conjugaison, cours, révision, diaporama etc.
- Style : Analytique, critique, didactique, narratif, direct, poétique, technique, éthique, sceptique etc.
Droit de suite possible est même conseillé.
Vous pouvez préciser les étapes, les exclusions, le contexte, découper un long prompts en plusieurs parties etc.
S'entraîner à la diversité des prompts
Descriptif & enjeux
S'il existe de nombreuses aides à la rédaction de prompts, le mieux est de s'entraîner en variant les outils et les prompts.
Objectifs pédagogiques
Améliorer ses prompts, connaître des usages possibles.
Connaissances & compétences développées
Qualité de rédaction, variation des interrogations, évaluation des résultats
Socle commun, EMI, IA
Domaine 3 - La formation de la personne et du citoyen exercer son esprit critique, faire preuve de réflexion et de discernement
Présenter collectivement une analyse de document / argumenter, débattre.
Matériel, supports
Connexion Internet ou smartphone.
IA suggérées
Un document partagé : Framapad ou digidoc
Prolégomènes
Ces prompts n'ont pour seule vocation que de vous montrer une (toute petite) partie du champ incommensurable possible en cette matière. Ce ne sont pas des modèles mais des outils de formation. Ils ont donc vocation à être enrichis / augmentés / critiqués.
Consignes professeur
L'on pourra par exemple imprimer la liste des prompts et les faire tirer au sort (en les triant éventuellement aupraravant).
Consignes élèves
Par groupe de 2 ou 3, tirez 2 ou 3 prompts au sort et lancez-les avec au moins deux IA de votre choix.
Ne vous contentez pas de la première réponse. Mais maximum deux itérations pour arriver à un résultat.
Déroulé
Etape 1
Copiez-collez les prompts dans au moins 2 IA.
Etape 2
Ajoutez des indications, des précisions restrictions en fonction de la première réponse.Evaluez les sources (fiabilité, pertinence, actualité etc.)
Après la troisième réponses, copiez-collez le prompt dans le document partagé.
Etape 3
Mise en commun. Chaque groupe présente son résultat (IA utilisée, prompt de départ, améliorations effectuées.
Conclusions
Comment améliorer les prompts ? Les réponses sont elles identiques ?
Autres exemples
Qui était Wädœnis, quelle a été sa vie ?
Précisons ici que Wädœnis est un personnage totalement fictif d'une
nouvelle totalement bidon que j'ai écrite (avec plein de clins d'oeil typographiques) et évidemment
des personnages totalement inventés de telle sorte qu'un moteur de recherche ne retourne qu'une
seule réponse à partir du nom "Wädœnis".
Titre : Le dætractodetus de Gœgootum
Je vous laisse savourer les réponses (certaines de pure invention).
A noter ici que Google trouve bien deux sources (et les deux seules pages qui contiennent vraiment la chaîne de caratère). Un test identique servait déjà de base à l'explication du fonctionnement de l'indexation d'un moteur de recherche il y a plius de 25 ans : Qui est "aeikaimavana"?
Code html css javascript d'un exercice à trous permettant de réviser les mots difficiles en allemand pour un élève français de cinquième.
Code html css javascript permettant de récupérer le contenu des balises h1,h2,h2,h3, images, video d'une page html distante
Donne la regex d'une phrase commençant par le mot "Il" et se terminant par un point
Exporte un tableau de la population mondiale depuis 1960 au format csv
En tant que professeur de philosophie de terminale établir un plan de cours pour un cours d'introduction à la philosophie politique en 3 séances. Pour chacune d'entre elles, donner des citation et des exemples. Proposer également une évaluation finale.
Rédige un cours de SVT de terminale sur l'intelligence du Blob. Est-ce du vivant ? Peut-il mourir ?
Nolej
Mais l'on peut aussi entraîner une IA à partir de ses propres cours ou ceux auxquels
on a accès et produire une foultitude d'outils, autrement dit transformer du contenu pédagogique
statique en contenu interactif. Il se base uniquement sur les médias que vous ajoutez dans la
plateforme.
Plan, cours, résumé, glossaire, flashcards, quiz, mots croisés, mêlés, ateliers de réflexion, et même livre interactif ou podcast réalisés automatiquement.
Que risque un mineur en cas de harcèlement à l'école ?
Créer des tableaux de conjugaison au format csv des verbes "être"... un grand homme et "avoir"... des belles idées
Quiz sur l'accord du participe passé du verbe avoir en 5 questions avec 3 réponses possibles, une seule juste. Corrigé en auto correction.
Quiz sur des phrases drôles avec un début à compléter
Un KAHOOT (ou autre quiz) en 5 minutes
Vous voulez créer un kahoot interactif et ludique pour vos élèves, mais vous n'avez pas le temps ni l'inspiration ? Pas de problème, dans cette vidéo, je vous montre comment utiliser l'intelligence artificielle pour générer des questions et des réponses en quelques clics. Avec cet outil magique, vous allez pouvoir créer des kahoots originaux et personnalisés en un rien de temps. Suivez-moi, c'est parti !
Résumé indicatif en 10 lignes de la page suivante : https://emi.re/dataviz.html
Pas encore au point, c'est le moins que l'on puisse dire. Cela fonctionne mieux quand on copie/colle directement le texte à résumer.
Transcrit cette vidéo [URL] et fais-en le résumé en 80 mots.
Conjugue le verbe taire en donnant 3 exemples de pluriels
Comment ça marche ?
L’IA utilise des techniques de traitement du langage naturel (NLP) qui lui permettent d’analyser
les mots et les phrases de la requête.
Elle décompose cette dernière en mots ou en groupes de mots appelés « tokens ».
Ensuite, elle identifie les parties clés, telles que le sujet, l’action demandée, les paramètres
spécifiques, etc.
Une fois cette étape réalisée, elle se base sur des algorithmes pour trouver des réponses possibles à la demande. Ils sont basés sur des modèles de langage qui ont été entraînés sur de grandes quantités de données pour reconnaître les relations entre les mots et les phrases.
Enfin, l’IA propose une réponse via des algorithmes de génération de texte. Ils peuvent produire une réponse à partir de zéro ou combiner des fragments de texte existants pour créer une réponse cohérente.
www.commentcoder.com/
Écrire des prompts
Ecrivez un prompt en francais puis traduisez-le en anglais, par exemple sur le site deepl.com ou translate.google.fr.google translate. Par exemple
Qui ?
Je suis […]
Agis en tant que […]
Javascript.
Génère…
Quoi ?
Des données, du code, un projet, une image, une leçon sur…
Forme ?
Résumé, quiz, code, format paysage, QCM, liste de ressources…
Format ?
Ton, style, longueur, structure, exemple, grille d'analyse…
Affinage
Tu es sûr ? Autre réponse. Compléments d'infos. Ajoute…
Les site www.stable-diffusion-france.fr/ met à disposition gratuitement et sans inscription de nombreux outils pour vous accompagner dans le « prompt crafting » et l’art génératif.
Le « prompt helper » est une aide en ligne qui vous permet, en répondant à diverses questions (sujet, rendu attendu, style, exemple, licence, détails, lumière, mots clés…
Le site propose également des galeries d'exemples, un ensemble de tutoriels vidéo pour maîtriser la génération d'images, et même des fiches mémo.
www.stable-diffusion-france.fr/
ChatGPT pour les étudiants : 10 astuces pour réviser, s’entraîner, résumer un cours…
Avec ChatGPT
Avec Gemini
Le Reverse Prompt Engineer (ou rétro-ingénierie des messages-guides) consiste à utiliser l’ingénierie des prompt, mais à l’envers.
Comment ? En proposant un texte de qualité ou une image et lui demander en retour quelle requête permet d’aboutir à ce résultat. Une fois le prompt d’origine du résultat souhaité connu, il suffit de le faire varier pour obtenir un résultat similaire.
Veuillez procéder à l'ingénierie inverse du texte suivant : « […] »
Cette technique peut également être utilisée avec une image. Il est même possible d'utiliser une image originale, de l'analyser pour en extraire le prompt, de le modifier et générer une nouvelle image à partir.
Le recours à l’IA est courant dans la préparation au concours : résumés plans de cours,
fiches de révision etc.
Mais peut-on aller plus loin ? Corriger des copies de CAPES ? Eh bien testons sur
l’épreuve de réflexion personnelle.
1. Océrisation
« Procède à la reconnaissance optique de caractères (OCR) de cette image. »
La reconnaissance de caractère par IA fonctionne plutôt assez bien, notamment avec les versions gratuites testées (Copilot), IPAD, smartphone. Même des écritures quasi illisibles sont reconnues.
Il reste, comme toujours, des erreurs et des faux retours quelquefois assez problématiques.
Des sigles ne sont pas toujours reconnus (EPLE, EMI, EMC), d'autres, étrangement le sont :
E-sidoc, CDI, 'cartooning for peace'... Des bouts de phrases sont remplacés: « dans cet eco
système d’informations multiples » => « par l'acquisition d'informations
maîtrisées. » « le professeur documentaliste » => « la profession de
documentaliste de la santé »
Notons qu’il est plus facile de corriger une copie dactylographiée.
2. Prompting
La grille de correction est d'abord présentée en pdf en ligne, puis destructurée pour être proposée en même temps que le texte.
Ce prompt pourrait évidemment, et devrait d'ailleurs, être très largement amélioré, enrichi, adapté, précisé, il ne s'agit ici que d'une expérimentation de faisabilité, il est donc livré à titre d'exemple.
3. Correction
Sur 10 copies, la répartition des notes est à peu près corrélée à celle des correcteurs, les
commentaires manquent quelque peu d'originalité et il faudrait sans doute trouver des grilles de
références de vocabulaire pour calibrer les niveaux de langue attendu.
Ce qui est en ressort, c'est qu'à condition évidemment de disposer d'une IA dont le modèle de langage a été entrainé sur des données validées pour l'éducation nationale et travailler sur un outil pensé pour la correction, recourir à l'IA, au moins comme assistant de correction se révèle plausible.
Question subsidiaire. Quelle serait la note d'une copie écrite par une IA ?
L'auteur de cette page l'estime à 15/20.
C'est l'essence même de l'IA. Partir d'une requête textuelle (un prompt); qui peut être dicté, et générer quelque chose…
Mais si l'interogation d'une IA se fait en langage naturel et de plus en plus souvent en français, sa forme n'est pas pour autant dispensées de quelques règles.
Dans le cas contraire vous aurez une réponse, et c'est d'ailleurs tout le problème, vous aurez presque toujours une réponse, mais pas toujours exacte.
Un grand classique de l'IA, popularisé notamment par Siri (2011) ou Alexa (2014) pour les instructions par reconnaissance vocale.
Le traitement du langage naturel est une avancée récente dans le domaine de la reconnaissance vocale, et permet à l'IA de s'appuyer sur les règles grammaticales pour analyser des discours en direct.
Exemple : GoSpeech
L'application GoSpeech permet de générer le texte d'un fichier audio enregistré (limité à 3 fichiers de 10 minutes chacun en version gratuite).
Amazon Transcribe Medical est un outil permettant aux professionnels de la santé d'enregistrer rapidement et efficacement des conversations cliniques dans des systèmes de dossiers de santé électroniques à des fins d'analyse. Par exemple, dans le secteur bancaire, la synthèse vocale est utilisée via un service client activé par la voix. Dans le secteur de la santé, la synthèse vocale contribue à améliorer l'efficacité en fournissant un accès immédiat aux informations et en saisissant des données.
Processus inverse, il s'agit de faire parler la machine en lui soumettant un texte. Rire et voix d'enfants sont les plus difficile à reproduire.
Les résultats sont de plus en plus convaiquents.
Voici le texte qui est proposé, ensuite enregistré via un téléphone.
Dans la série des outils d'openai, Whisper est un système de reconnaissance vocale automatique passé en opensource (ASR) formé sur 680 000 heures de données supervisées multilingues et multitâches collectées sur le Web.
Whisper est le nom du réseau de neurones utilisé. Il est proposé sur github pour les codeurs.
Dans le même esprit, assemblyAI propose une API très simple aux codeurs. Avec quelques lignes de code, par exemple en Python avec vos élèves, un fichier son peut lui être fournit en entrée pour disposer de sa transcription en sortie.
Tales audio
Dans l'exemple ci-dessous, les voix ont été entrainées à partir d'échantillons divers notamment en chinois. Le plus difficile, reproduire les voix des enfants ou les rires. Un comédien peu donc produire tout seul toutes les voix.
Entrainer les modèles de voix à partir des échantillons nécessite de grosse puissances de calculs (confiées aux cartes graphiques) ou via la location d'une instance de machine virtuelle en ligne. L'écriture du scénario est assistée par un moteur de développement de jeux vidéos
Whisper va générer automatiquement les sous-titres.
Les voix, notamment, mais aussi les illustations sont générés par l'IA et/ou des "Modificateur de voix".
Le résultat peut être "écouté" en cliquant sur l'image ci-dessous. Tales Audio propose des fictions audio Immersives sur le thème du fantastique, de l'horreur et de la SF.
Podcast automatique
Perplexity propose désormais un podcast sur les derniers développements en matière de technologie, de science et de culture. Discover Daily vous tient informé des tendances et des idées qui façonnent notre avenir en s'appuyant sur la recherche de Perplexity et la voix IA d'ElevenLabs.
www.perplexity.ai/podcast
Le site voicemod permet de générer une musique à partir de n'importe quel texte en sélectionnant une voix, un style etc.
Nous sommes les patates ducoup on a créé une musique sur les patates ! :) ( ps : on n'est pas des pros )
Crédits :
- Paroles écrites par la patate et ia patate !
- Music généré à l'aide de Suno ( une intelligence artificielle )
- Clip réalisé pas la patate !
Voir également
La génération d'images à partir d'un texte est bien plus rigoureuse que celle d'un texte et les prompts doivent donc être rédigés en anglais.
La technique évolue, les déceptions restent. Deux exemples.
L'on précisera donc pour un prompt image :
- Le type d'image : paysage, rue, macro, mode, art, protrait, illustration etc.
- Le sujet : Ville, fleur, montagne, enfant etc.
- Le type : Elegant, abstrait, futuriste, joyeux etc.
- Le décor : Forêt tropicale, désert, jungle, banquise etc.
- L'ambiance' : Eclairage doux venant de droite, nuit, plein soleil etc.
- Technique : 4/3, 8K, ISO 100, objectif NIKON AF-S DX, etc.
Outre Midjourney, une application payante (après 25 images gratuites à la date de rédaction, 9€) devenue célèbre pour ses faux notamment d'un ex président américain, il existe de nombreux sites qui permettent de transformer une commande textuelle, le fameux prompt, en image.
Le site nightcafe propose des crédits gratuits pour réaliser des images à partir de différents modèles Stable Diffusion, SDXL.
L’approche guidée par CLIP avec dream.ai est un réseau de neurones open source créé par l’équipe de recherche d’OpenAI.
Un sérieux concurrent de Midjourney, 100 images gratuites par jour au moment de la rédaction.
Tracer des graphiques
La bibliothèque très connue higcharts.com propose de réaliser, avec le code, des graphiques à partir de données aussi simples que "line 12 47 23 35", ou alors bien plus complexes.
Camembert des 5 piments les plus forts et les plus vendus
Evidement Adobe ne pouvait pas rester les bras croisés et propose de nombreuses fonctions, souvent en version bêta pour l'instant, mais prometteuses.
Essayez également Magicstudio, 40 images gratuites/
Site officiel stablediffusion
Stable diffusion sur son disque dur
Easy Diffusion est une distribution à installer pour utiliser Stable Diffusion, le principal logiciel d'IA de synthèse texte-image open source. Easy Diffusion installe gratuitement tous les composants logiciels requis pour exécuter Stable Diffusion sur sa propre machine (compatible Win/Mac/Linux).
easydiffusion.github.io/
Dans le chapitre consacré aux faux (personnes, paysages, maison etc.) nous avons vu qu'il est très facile de reproduire des images de personnes qui n'existent pas.
On peut aussi dorénavant leur faire dire ce qu'elles ne disent pas.
Face2Face. Real-time Face Capture and Reenactment of RGB Vidéos
Cette vidéo montre les possibilités (en 2016) de la reconstitution faciale en temps réel.
Cette technologie (datée, 2016), mise en oeuvre dans la réalisation de deepfakes, peut avoir recours à n'importe quelle voix, la vôtre ou un autre, pour peu de disposer d'un échantillon.
Nous avions évoqué dans le module techno / mytho le travail de la société candyvoice et l'imitation de plusieurs voix, dont celle par exemple d'E. Macron à partir de 10 mn d'échantillon récupérés.
Sora
Sora peut générer des vidéos d'une durée maximale d'une minute tout en conservant la qualité visuelle et le respect de l'invite de l'utilisateur.
openai.com/sora
Tome
Tome permet de faire une présentation assistée par ordinateur. Après avoir sélectionné un "template", une série de "slides" préremplies sont proposées. Vous pouvez y adjoindre des vidéos, du texte à l'instar de toute autre présentation assistée (genially, Google slide, Power point, Prezi ou Beautiful.ai par exemple).
500 crédits gratuits.
Vidéo automatique
Les vidéos ci dessous sont générées à partir du script suivant :
Bon ! Tel que cela a surtout le mérite d'être drôle.
Dans la réalité, comme pour un vrai film, il faut découper une histoire en plans, prévoir un storybord, donner des indications de lumières etc. Si l'IA peut aider, l'on en est pas encore -pour l'instant- à placer une caméra à l'endroit que l'on souhaite, avec l'angle que l'on choisit etc.
Ce premier scenario est enrichi.
Dans le domaine de
l’apprentissage automatique, les programmes de DeepMind font parler. A quoi est dû ce
succès : est-il médiatique, technique ou théorique ?
Lien vers le podcast
emi.re => Techno
/mythoCitons également descript.com/ qui reproduit n'importe quelle voix à partir d'un échantillon ou les applications de montage automatique, par exemple filmora, GoPro Quik ou Mimo.
Mais là, il s'agit de réaliser des vidéos sans tourner une seule minute de film.
Par exemple sur le site https://app.heygen.com/ vous propose de faire cela de manière très simple.
- Création d'un compte d'essai gratuit
- Création d'un avatar parlant à partir de votre propre photo ou image ou une autre
- Génération d'un avatar IA aléatoire et unique
- Création d'un modèle de vidéo deepfake à partir de votre propre vidéo
- Création d'un modèle de vidéo deepfake à partir de votre photo à l'aide de la fonction d'échange de visage
Ou comment créer une image à partir d'un simple dessin au crayon, ci-dessous avec un hamac (désolé pour la piètre qualité du dessin original, mais après tout il s'agit d'un test).
A
partir d'un simple dessin au crayon,
il est possible de générer des intérieurs complets, par exemple une cuisine, un salon, ou alors des
paysages et de les faire varier à l'infini.
Pour tous ces sites un compte est obigatoire, à part pour canva, aucune propositon éducation, ce sont donc les tests gratuits qui ont été utlisés.
Maintenant si le hamac n'est pas le sujet, vous pouvez également le générer dans n'importe quel contexte.
Le cas ChatGPT
ChatGPT est un robot conversationnel qui permet de répondre aux questions que vous lui posez. L’accès aux anciennes versions est gratuit.
Pour y accéder, il suffit de se rendre sur le site officiel de ChatGPT d’OpenAI, et s’inscrire.
OpenAI est une entreprise américaine créée
par Elon Musk et Sam Altman en 2015 à San Francisco en Californie. Son but est de créer des avancées
dans l’intelligence artificielle. Ses services les plus connus sont alors DALL-E 2, GPT-3 et
ChatGPT. ChatGPT n'est pas opensource et son code est largement secret.ChatGPT est une intelligence artificielle dite conversationnelle, un chatbot basé sur GPT (Generative Pre-training Transformer). Vous pouvez donc avoir une vraie conversation avec ChatGPT. Il se souvient des questions que vous venez de lui poser et vous pouvez rebondir sur ce qu’il vous répond.
Il peut être utilisé pour effectuer diverses tâches comme :
- la génération de texte (y compris par exemple lettre de motivation, réponse à un mail, poème, scénario etc. )
- la traduction
- la compréhension de questions
- la transformation de données en tableaux
- La génération de code
- ...
ENTRETIEN
Dans une interview à Capital, Laurence Devillers, professeur d’intelligence artificielle à la Sorbonne, chercheur au CNRS et auteure de l’essai Les robots émotionnels (Editions de l’Observatoire), livre sa vision de cette nouvelle révolution numérique qui se déroule sous nos yeux.
ENTRETIEN de Laurence
Devillers
Comment fonctionne ChatGPT ?
Cette vidéo est une introduction aux modèles de langage, qui sont à la base d’outils comme #chatgpt ou Bard. Elle s'adresse à un public large (par exemple élèves et enseignants de collèges et lycées, et plus généralement aux non spécialistes de l'informatique ou de l'IA).
Une série des vidéos pédagogiques destinée au grand public, l’équipe de recherche Flowers du Centre Inria de l'université de Bordeaux , spécialisée en Intelligence Artificielle (IA), vous propose de mieux comprendre comment fonctionnent les modèles de langage comme ChatGPT.
Constatant que la grande majorité des ressources éducatives sur ces modèles adoptait un format long et destiné à un public relativement averti, ce projet de vidéos au format court s’adresse en particulier aux élèves et enseignants de collèges et lycées, et plus généralement aux non spécialistes de l'informatique ou de l'IA.
GPT-4, Bard, etc : quelles applications concrètes ?
Dans cette vidéo, nous vous proposons d’étudier les applications possibles de ces outils dans des domaines comme le travail, la santé, l’éducation ou encore la préservation de langues.
Le prompting, ou l’art de se faire comprendre par ChatGPT
Cette vidéo introduit la notion de prompting, qui permet de faire réaliser une certaine tâche à un modèle de langage (par exemple #ChatGPT) en lui expliquant cette tâche au moyen de phrases en langage naturel. On y voit, au travers d’exemples, deux méthodes de prompting (expliquer la tâche en langage naturel, et donner des exemples de réalisation de la tâche).
Les forces des modèles de langage
Cette vidéo présente les principales forces des modèles de langage tels que ChatGPT ou Bard.
Prompting avancé, raisonnements par chaînes de pensée et leurs limites
Les modèles de langage comme ChatGPT ou Bard sont capables de tenir des raisonnements simples pour résoudre un problème donné. Cependant, il est parfois nécessaire d'avoir recours à différentes techniques de prompting avancé pour les aider à organiser de tels raisonnements.
GPT-4, Bard, etc : quelles applications concrètes
Les applications possibles de ces outils dans des domaines comme le travail, la santé, l’éducation ou encore la préservation de langues.
Faire manipuler des outils à ChatGPT
Les modèles de langage comme ChatGPT ou Gemini sont capables de réaliser une grande diversité de tâches pour répondre aux besoins de leur utilisateur. Afin de tirer une meilleure partie de leurs compétences, on peut leur faire manipuler des outils lors de la rédaction de leur réponse.
developmentalsystems.org/
Vous pouvez directement poser vos questions en français et l’intelligence artificielle vous répondra dans la même langue et ce même si le site de ChatGPT est en anglais.
Comme pour toute recherche, poser les "bonnes" questions reste le plus important. C’est votre
capacité à savoir poser les bonnes questions aux intelligences artificielles qui définira la
qualité des réponses.
Reste ensuite à trier, faire une lecture critique des réponses.
ChatGPT répondra toujours, même (et pour certains, surtout) n'importe quoi. Les réponses peuvent
tout simplement être complètement fausses (voir hallucinations).
Quelquefois, il vous prévient que ses données ne sont à
jour que jusqu'à telle date.
Ce qui se cache derrière le fonctionnement de ChatGPT
Les bases de ChatGPT, et comment il a été conçu à partir du modèle de langage GPT.
Le modèle est capable "d'apprendre" de manière autonome en interagissant avec les utilisateurs et en s'adaptant à leurs réponses. Et les réponses sont quelquefois tellement surprenantes et adaptées (il a été entrainé pour trouver le mot d'après) que certains y voient un côté humain ou intelligent, ce qui est faux.
Est-ce que vous dites bonjour à votre aspirateur ?
Le 13 mai, OpenAI a dévoilé GPT-4o, O pour "omnimodal", autrement dit qui permet de générer outre du texte, des images du son des vidéos. Un seul modèle couvre tous les champs.
17 Démonstrations IMPRESSIONNANTES avec GPT-4o !
Traduction en temps réel, rire, aide à un malvoyant, partage d'écran, résolution d'un problème mathématique, interpréter un fichier Excel, déchiffrer des écritures anciennes, créér un fichier 3D, analyser un PDF, coder un jeu…
Pour le dataïsme, l’univers consiste en flux de données (data), et ce sont exactement les mêmes lois mathématiques qui s’appliquent aux algorithmes biochimiques et électroniques. Ce faisant, il fait tomber la barrière entre animaux et machines et attend des algorithmes électroniques qu’ils finissent par surpasser les algorithmes biochimiques.
La société toute entière est alors perçue comme un système de traitement de données.
Centralité des données
Les données sont vues comme le fondement de la connaissance et de la prise de décision. Elles
sont collectées, analysées et utilisées pour comprendre des phénomènes complexes, prédire des
comportements, et optimiser des processus dans divers domaines, allant des affaires à la santé
publique.
Tout est quantifiable
"Tout est nombre" : telle était la devise de l'école pythagoricienne qui proclamait que les
dieux avaient ordonné l'univers par des nombres. Le dataïsme postule que presque tous les
aspects de la vie humaine et des systèmes naturels peuvent être quantifiés et analysés sous
forme de données. Cela inclut les comportements, les pensées, les interactions sociales, les
processus biologiques, etc.
Automatisation et intelligence artificielle
Le développement et l'intégration de l'intelligence artificielle et des algorithmes dans divers
secteurs sont vus comme des moyens de traiter et d'exploiter les données de manière efficace.
Les machines et les systèmes automatisés sont perçus comme capables de surpasser les capacités
humaines dans l'analyse et la prise de décision basée sur les données.
Optimisation et efficacité
Les données sont utilisées pour améliorer les performances, réduire les coûts et maximiser les
résultats dans des domaines variés, comme l'économie, la gestion des ressources, et même la
politique.
Transparence et accessibilité
Dans une vision idéaliste du dataïsme, les données devraient être accessibles à tous et
utilisées de manière transparente. Cela pose cependant des défis et des questions éthiques
concernant la confidentialité, la sécurité, et la manipulation des données.
Éthique et gouvernance des données
La montée du dataïsme soulève des questions éthiques importantes concernant la propriété des
données, la vie privée, la surveillance, et le contrôle.
Dès que l'on pousse réellement l'exigence des demandes, les limites sont vite atteintes. Par exemple, dans la génération de code, ChatGPT peut s’interrompre sans possibilité de reprise, proposer des codes différents à une même demande, du code inadapté, "bavard", ou qui ne répond pas aux besoins.
Passant de l'émerveillement à la franche consternation, sans filtre, la pratique de ChatGPT a pour
principal défaut d'installer le doute : dans quelle mesure est-il possible de faire
confiance en ChatGPT ?
La question revient alors à celle de la tolérance à l’erreur que vous pouvez accepter dans votre
domaine.
Un autre problème relevé dans le rapport technique de GPT-4 est le manque de transparence.
Dit comme cela, c'est toujours impressionnant, mais rappelez vous de l'exercice sur le jeu de cartes.
Les mots de l'IA sont souvent des attributs typiquement humains, une manière de faire oublier que nous avons affaire avant tout à des machines.
Par exemple, la réponse des IA générative peut être modulée entre zéro et un, selon le degré de créativité des modèles. C'est ce qu'on appelle la température.
Une hallucination est une réponse fausse ou trompeuse qui est présentée comme un fait certain. Ce phénomène est appelé « hallucination » par analogie avec le phénomène de l’hallucination en psychologie humaine.
Cependant, une différence clé est que l’hallucination humaine est généralement associée à de fausse perceptions, alors qu’une hallucination d’IA est associée à des réponses ou des croyances injustifiées. Certains chercheurs pensent que le terme hallucination anthropomorphise de manière excessive les ordinateurs.
Quelles alternatives à ChatGPT ?
Les IA Qui ne nécesitent pas de comptes
Les IA françaises
La France a commencé à bâtir son propre ChatGpt depuis l'été 2021. Avec Bloom, un projet de science ouverte et participative piloté par Hugging Face, une start-up fondée à New-York… par trois Français. Cette intelligence artificielle a été mise au point par un millier de chercheurs, avec le soutien du CNRS, du ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche ainsi que de partenaires du domaine privé, des entreprises comme Thalès, Airbus ou Orange. Ce chatbot, capable de s'exprimer en 46 langues, s'appuie une technologie comparable à ChatGPT et s'entraîne sur le supercalculateur Jean-Zay, le plus puissant d'Europe, basé à Saclay.
Focus sur Copilot
Copilot est un assistant personnel proposé par Microsoft, et qui peut générer des images à partir de descriptions textuelles.
Il existe une version pro, intégrée à office pour proposer des textes.
copilot.microsoft.com/
Article Le Monde
5 alternatives open source
Dialoguer avec un personnage célèbre
L'application hellohistory vous permet de dialoguer
avec des personnages célèbres, leur poser des questions etc.
Écrit par Andrew Herft, traduit et
adapté par Alexandre Gagné, ce guide de l'enseignant donne des conseils et des exemples
d'utilisation de chatGPT avec vos élèves.
Claire Doz propose une infographie
sur Canva pour préparer l'oral assisté de l'IA.
Mistral avec LmStudio
LmStudio est un logiciel que vous pouvez installer sur Mac, PC ou Linux. Il vous permet d'utiliser quantité de modèles de langages en local une fois téléchargés.
Mistral est une entreprise fançaise qui a obtenu un financement record de 105 millions sur la simple base d'un de présentation de sept pages et sur le pedigree de ses trois fondateurs : Arthur Mensch (ex-Google), Timothée Lacroix et Guillaume Lample (ex-Meta). Elle propose un modèle de langage open source qui défie GPT-4 (OpenAI) et Llama (Facebook).
Pinokio
Pinokio est un navigateur qui permet d'installer, exécuter et automatiser toute application ou modèle d'IA en un clic. Plus besoin d’ouvrir un terminal, de taper des commandes du type "git clone", "conda install" ou "pip install". Plus besoin d'environnements d’exécution puisque tout est automatisé, et aussi simple à utiliser qu’un navigateur web.
Comment installer des outils d'IA générative sans prise de tête avec PINOKIO ?
PINOKIO qui est capable d'installer facilement sur votre ordinateur des outils de génération d'images comme Stable Diffusion UI, de LLM, de voix...etc.
Les IA se trompent, et c'est d'ailleurs clairement indiqué dans le mode d'emploi.
Quelle est la composition du jury du CAPES interne de documentation
Certaines IA inventent une composition de membres du jury totalement fausse, en citant une source et une date exacts, mais qui ne donne que le nom de la présidente de jury, mais pas sa composition.
Le nom de la présidente est exact avec Chat-GPT-4 via Bing, avec un lien très pertinent vers le rapport de jury, mais une information fausse en affirmant que l'on peut y trouver les membres, ou même leurs fonctions et nombre.
La réponse exacte se trouve dans l'arrêté, qui est publié après la nomination de la présidente et sur sa proposition.
www.perplexity.ai/
Principales sources des modèles
Lorsqu'elle sont signalées, citons entre autres.
Mais c'est bien désormais tout le Web qui sert de source aux modèles d'entraînement. Pour aspirer le Web, les grands acteurs de l'IA utilisent le plus souvent leur propre crawler et filtrent ensuite les données, ou récupérer des datas via des site du type commoncrawl.org/
Moteur de réponses ou de recherche ?
Un moteur de réponse est une évolution du moteur de recherche dont le but est de fournir à l'internaute des réponses à ses questions plutôt que des listes de ressources pouvant répondre à ses questions.
Le mode d'interrogation se rapproche du langage naturel et plus cette suite de mots clés éventuellement reliés par des opérateur logiques.
Pourquoi certains oeufs s'écalent-t-ils plus facilement que d'autres ?
Perplexity
L'un des premiers à s'être lancé dans la course en version IA est perplexity.ai, qui se positionne comme un outil hybride entre un moteur de recherche et un agent conversationnel interrogeable en langage naturel et qui affiche les sources.
Avec plus de 91% de part de marché, Google ne pouvait pas rester en reste et l'on a vu apparaître les « PAA » (« People Ask Also ») ou « autres questions posées » en francais. L’objectif de Google de devenir un vrai moteur de réponse.
Droit d'auteur
Artistes face à l'IA : que reste-t-il du droit d'auteur ?
IA comme intelligence artificielle et DA comme droit d'auteur. Quatre lettres qui ne s'entendent pas toujours et qui s'entremêlent en générant de nouvelles problématiques. A la une de la presse, les tribunes de créateurs inquiets abondent, qu'ils soient artistes visuels, romanciers ou journalistes. Tous s'alarment de ces IA génératives qui puisent dans leurs œuvres sans leur donner de monnaie d'échange.
Le saviez-vous ?
Le droit de fouille ou « DATA MINING »
Le droit de fouille ou « data mining » est la faculté donnée notamment aux créateurs d’outils d’intelligence artificielle, d’aller puiser dans les données de tiers accessibles sur Internet, afin d’améliorer les résultats générés par ces IA.
Ce droit résulte des articles 3 (fouille des textes et de données à des fins de recherche scientifique) et 4 (exception ou limitation pour la fouille de textes et de données) de la directive européenne n°2019/790 du 17 avril 2019 sur le droit d’auteur et les droits voisins dans le marché unique numérique. Ces droits ont été intégrés aux articles L122-5 et suivants du code de la propriété intellectuelle.
Il reste cependant possible de s'opposer à cet fouille. Cette opposition n’a pas à être motivée et peut être exprimée par tout moyen. Dans le cas de contenus mis à la disposition du public en ligne, cette opposition peut notamment être exprimée au moyen de procédés lisibles par machine, y compris des métadonnées, et par le recours à des conditions générales d’utilisation d’un site internet ou d’un service.
Le débat suscité par l’IA s’est particulièrement focalisé sur le respect des droits d’auteur. Or, l’enjeu essentiel ne tient-il pas au fait que de nombreux résultats générés par l’IA concurrencent désormais directement les créations ayant servi à leur élaboration.
IA et EMI
Pour l'éducation aux médias et à l'information (EMI), les enjeux sont de taille en matière d'interactions sociales et scolaires, même s'il est encore trop tôt pour mesurer les conséquences sur l'enseignement de ces modèles de langage générant automatiquement des textes et des images et de leur mise à disposition auprès du grand public.
Enseignement de l’IA. L'EMC
Le ministère de l’Éducation nationale et de la jeunesse a publié le 13 juin 2024 les nouveaux programmes d’enseignement moral et civique (EMC). L’IA peut sonc être abordée en projets interdisciplinaires, y compris avec les professeurs documentalistes via l’EMI.
Ressembler à un humain signifie-t-il être intelligent ?
L’une des critiques adressées au
test
de Turing en tant que test d’intelligence est qu’il mesure plus la ressemblance du
comportement
de l’ordinateur avec celui de l’être humain que son intelligence.
De nouveaux tests sont apparus, par exemple celui de la chambre chinoise.
Enthoven vs. ChatGPT : QUI EST L'IMPOSTEUR ?
L'IA serait incapable de trouver une problématique . Lecture critique du livre d'Enthoven. Démonstration.
Voir également les débat Les limites de l'IA — ENTHOVEN vs M. PHI
La preuve définitive que ChatGPT ne comprend rien
Sur l'argument de la chambre chinoise.
Pourquoi avoir peur des robots et des machines ?
En 1811, en Grande-Bretagne, commençait la révolte des Luddites : ces artisans textiles qui perdaient leur emploi en masse à cause de la multiplication des métiers à tisser mécaniques, et qui attaquaient les usines pour en détruire les machines.
En pleine guerre contre Napoléon, l’Angleterre a dû envoyer 12 000 soldats pour contenir l’émeute, condamner à la peine de mort ou à l’exil, les casseurs de machines.
Éthique
Les implications sociétales de l’IA
La deuxième partie de ce cours sur l'IA traite des implications sociétales de l'IA.
Partialité des algorithmes avec une discrimination fondée sur l’appartenance ethnique, le sexe ou d’autres facteurs lors de la prise de décisions concernant les demandes d’emploi, les prêts bancaires, etc.
Les réseaux sociaux peuvent facilement amplifier les partis pris existants, même s’ils sont très légers au départ.
Autre question, celle de la désanonymisation, c’est-à-dire la levée de l’anonymat de données dont nous pensions qu’il était assuré.
Ce ne sont ici que quelques points de ceux abordés dans ce cours en ligne gratuit.
course.elementsofai.com/
IA et triche
Comment empêcher les élèves d'utiliser ChatGPT comme moyen de tricher et de plagier ?
Certes, il existe de nombreux outils différents déjà disponibles pour détecter un texte écrit par l'IA. Citons par exemple.
Mais la bataille semble d’ores et déjà perdue. Peut-être faut-il envisager d'utiliser les IA comme un outil pour les tâches créatives qui soutiennent l'apprentissage actif et l'amélioration des compétences de pensée critique et créative des élèves. Et apprendre ainsi à l'utiliser de manière responsable, comme aide à l'apprentissage ou comme compagnon d'apprentissage.
Recommandations sur l’éthique de l’intelligence artificielle (23 novembre 2021)
Voir également : L'IA en classe : qu'est-ce que la triche ? Qu'est-ce qui va ?
Questions
- Quelles pratiques pédagogiques traditionnelles nécessiteront un léger ajustement ? Ou une refonte ?
- Comment préserver la réflexion et le développement des compétences des élèves ?
- Que devrions-nous considérer comme de la « triche » ? Qu'est-ce qui est considéré comme une utilisation responsable ?
- Comment préparer les étudiants à leur avenir, un avenir où l'IA en fera partie ?
ditchthattextbook.com/
Humanités
L’Intelligence Artificielle est-elle compatible avec les humanités ?
Un
article du Café pédagogique vous propose de faire le point.
« La présente Recommandation a pour objet de servir de base afin de mettre les systèmes d’IA au service de l’humanité, des individus, des sociétés, de l’environnement et des écosystèmes, ainsi que de prévenir les préjudices. Elle a également pour vocation de favoriser l’utilisation pacifique des systèmes d’IA. »
Cependant, trois éléments occupent une place centrale dans cette approche éthique :
- Les systèmes d’IA sont des technologies de traitement des informations qui intègrent des modèles et des algorithmes, lesquels génèrent une capacité d’apprentissage et d’exécution de tâches cognitives conduisant à des résultats tels que l’anticipation et la prise de décisions dans des environnements matériels et virtuels.
- Les questions éthiques concernant les systèmes d’IA se rapportent à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, compris ici comme allant de la recherche, la conception et le développement au déploiement et à l’utilisation, et incluant la maintenance, l’exploitation, la commercialisation, le financement, le suivi et l’évaluation, la validation, la fin de l’utilisation, le démontage et la mise hors service.
- Les systèmes d’IA soulèvent de nouveaux types de questions éthiques qui comprennent,
sans s’y limiter, leur impact sur la prise de décisions, l’emploi et le travail, les
interactions sociales, les soins de santé, l’éducation, les médias, l’accès à
l’information, la fracture numérique, la protection des consommateurs et des données
personnelles, l’environnement, la démocratie, l’état de droit, la sécurité et la
police,
le double usage et les droits de l’homme et les libertés fondamentales, y compris la
liberté d’expression, la protection de la vie privée et la non-discrimination.
En outre, de nouveaux défis éthiques sont générés par la reproduction et le renforcement potentiels des biais existants par les algorithmes d’IA, ce qui exacerbe des formes déjà existantes de discriminations, de préjugés et de stéréotypes.
Robots tueurs
Il y a quelques années déjà, que ce soit dans le module sur les algorithmes, ou sur les drones et l'IA nous nous posions la question des robots tueurs.
emi.re
=> Drones et objetsDepuis 2012, elle est régulièrement dénoncée par une coalition de 51 organisations non gouvernementales (ONG) coordonnée par Human Rights Watch, dans le cadre de la campagne internationale « Stop Killer Robots » (« Arrêtez les robots tueurs »), celle d'interdire à une machine autonome la possibilité de tuer. La décision de tir a toujours été réservée aux humains sur le champ de bataille.
Or, que constate-t-on en Ukraine ?
L'usage régulier de munitions rodeuses.
Et la France n'est pas en reste.
La Direction générale de l’armement (DGA) et l’Agence de l’innovation de défense (AID) ont lancé, début mai 2023, deux appels à projets pour le développement de « munitions rôdeuses », aussi appelées drones kamikazes, munitions maraudeuses, vecteurs opérationnels à charge active…
Elles ont déjà été développées dans des pays comme Israël, la Pologne et surtout les USA qui ont récemment fourni aux Ukrainiens des Switchblade et des Ghost Phoenix.
Switchblade 300 Block 20 Loitering Missile System
Cette vidéo de promotion montre le fonctionnement de cette munition rodeuse qui a recourt à l'IA (notez la femme et l'enfant qui sont évités), pour se jeter sur des "ennemis" à l'intérieur même d'une maison.
Ukraine, Gaza : où en est l'IA ?
04 Jun 2024
Laure de Roucy-Rochegonde, chercheuse à l’IFRI et directrice du centre géopolitique des
technologies
Amélie Ferey, chercheuse à l’IFRI et responsable du laboratoire de recherche sur la défense
- - L’IA appliquée aux drones (5:00)
- - Le ciblage (27:30)
- - Le déminage (56:00)
- - Les Russes et l’IA (1:02:30)
- - Les acteurs privés de l’IA (1:08:30)
Geoffrey Hinton et Yoshua Bengio, deux
des
trois chercheurs qui ont remporté un prix Turing pour leurs travaux pionniers sur les réseaux
neuronaux et qui sont souvent considérés comme les "parrains" du mouvement moderne de l'IA, ont
signé la déclaration.
Outre les menaces sur les emplois (300 millions selon certaines sources), la dévalorisation d'autres, les questions de vie privée, de sécurité des données, de fake news ou d'addictions et j'en passe, se pose aussi tout simplement l'usage volontaire de l'IA à des fins néfastes.
Cela est déjà le cas en la détournant de sa finalité (hackers, officines d'influence, publicités cachées etc.) mais aussi pour des États pour mener une guerre numérique. Fort heureusement, la qualité des données d'entraînement produites par des pays non démocratiques, assez piètre, reflète celle de l'absence de liberté d'expression.
Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré
lors
d'une audition mardi devant le Congrès américain que l'IA est une technologie à la fois
utile et dangereuse et qu'elle est susceptible de bouleverser
l'économie, les
institutions démocratiques
et les principales valeurs sociales. Il a déclaré aux législateurs qu'il était
urgent de réglementer la technologie et a présenté ses propres propositions sur la manière dont
le
gouvernement américain pourrait réglementer les entreprises comme la sienne. Ce n'est pas la
première fois qu'Altman déclare être effrayé par les potentiels de l'IA, mais OpenAI et lui
s'emploient toujours à développer des systèmes d'IA plus puissants.
9 menaces
- Risques et bénéfices : Nouvelles découvertes médicales, meilleure compréhension de la biologie ou de la physique, du climat ou de la météo. Mais aussi désinformation, harcèlement, l’usurpation d’identité, le clonage vocal et les deepfakes
- Révolution industrielle : Altman exprime sa préoccupation concernant les emplois et la nécessité de se préparer en termes de formations et de relocalisations
- Règlementation de l'IA : L’intervention des gouvernements est essentielle pour atténuer les risques. « Le gouvernement américain devrait envisager une combinaison d’exigences de licence ou d’enregistrement pour le développement et la publication de modèles d’IA au-dessus d’un seuil crucial de capacités, ainsi que des incitations pour une conformité totale à ces exigences »
- Impact sur les emplois : S'il est difficile à prédire l'impact est certain
- Manipulation de l'opinion publique : Inquiétude face à la possible manipulation. Là encore Sam Altman recommande une règlementation
- Transparence de l'IA : Les consommateurs devraient savoir lorsqu'ils interagissent avec uen IA et avoir le choix d'échanger avec une vraie personne
- Création d'une agence de réglementation : Celle-ci a pour vocation de faire face à la complexité et la rapidité de l'évolution des IA
- Protection des créateurs de contenus : Notamment dans le domaine de l'IA générative, protéger les auteurs
- Applications militaires : Sam Altman s'oppose à la possibilité laissée aux drones de choisir leurs cibles.
Des avancées lentes et en retard
Si l'Europe a enfin légiféré en matière
d'IA, c'est après de longues, très longues années de réflexion.
La loi européenne sur l'intelligence artificielle (AIA) définit quatre niveaux de risque pour les systèmes d'IA : risque inacceptable (manipulation subliminale, exploitation des vulnérabilités des personnes entraînant des comportements préjudiciables, catégorisation biométrique des personnes basée sur des caractéristiques sensibles, notation sociale à usage général, identification biométrique à distance en temps réel (dans l'espace public), évaluer l'état émotionnel d'une personne, police prédictive, scraping d'images faciales ), élevé, limité et minime (ou nul). Il y aura des réglementations et des exigences différentes pour chaque classe.
Guide UNESCO
Une limite d’âge de 13 ans
Le Guide de l'UNESCO présente ensuite sept étapes clés que les gouvernements doivent suivre pour réglementer l'IA générative et établir des cadres politiques pour son utilisation éthique dans l'éducation et la recherche. Il recommande par exemple l'adoption de normes mondiales, régionales ou nationales en matière de protection des données et de vie privée. Il fixe également une limite d'âge de 13 ans pour l'utilisation des outils d'IA dans les salles de classe, et appelle à former les enseignants spécifiquement sur ce sujet.