L’intelligence artificielle (IA) consiste \u00e0 simuler l’intelligence humaine \u00e0 l’aide d’une machine. L\u2019IA n\u2019est pas une technologie unique, mais plut\u00f4t un terme g\u00e9n\u00e9ral qui englobe un large \u00e9ventail de technologies encore \u00e9mergentes, notamment le machine learning (ML), le deep learning, les r\u00e9seaux neuronaux, le traitement automatique du langage naturel (natural language processing, ou NLP), la reconnaissance vocale et la vision artificielle. De nouveaux types d\u2019IA sont d\u00e9velopp\u00e9s et am\u00e9lior\u00e9s en permanence.<\/p>\n
L\u2019IA peut \u00eatre class\u00e9e en plusieurs cat\u00e9gories. Par exemple, l\u2019IA peut \u00eatre \u00ab\u00a0\u00e9troite\u00a0\u00bb (Narrow AI) ou \u00ab\u00a0g\u00e9n\u00e9rale\u00a0\u00bb (General AI). L\u2019IA \u00e9troite est con\u00e7ue pour accomplir des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques, comme r\u00e9pondre aux questions du service client ou conduire une voiture. L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rale peut s\u2019adapter et apprendre \u00e0 effectuer toute t\u00e2che cognitive qu\u2019on lui demande. Cette derni\u00e8re IA est un objectif encore ambitieux \u00e0 l\u2019heure actuelle.<\/p>\n
Les syst\u00e8mes d\u2019IA peuvent \u00e9galement \u00eatre class\u00e9s en fonction des techniques qu\u2019ils utilisent pour obtenir leurs r\u00e9ponses. Voici quelques-unes des techniques les plus courantes\u00a0:<\/p>\n
Plusieurs types d\u2019IA font actuellement l\u2019objet de discussions ou sont r\u00e9f\u00e9renc\u00e9s. Nous en examinerons plusieurs ici, notamment\u00a0:\u00a0<\/span><\/p>\n L\u2019IA conversationnelle<\/strong>\u00a0simule les conversations humaines gr\u00e2ce au traitement automatique du langage naturel (NLP) et \u00e0 d\u2019autres techniques connexes. Elle peut interpr\u00e9ter les entr\u00e9es utilisateur et g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses appropri\u00e9es en se basant sur sa compr\u00e9hension de l\u2019intention de l\u2019utilisateur. Les r\u00e9ponses peuvent \u00eatre textuelles, vocales, ou autres, en fonction de l\u2019application (assistants virtuels, chatbots, assistants vocaux, etc.). C’est probablement le concept d’IA conversationnelle que la plupart des gens connaissent, gr\u00e2ce \u00e0 la popularit\u00e9 rapide du ChatGPT d\u2019OpenAI<\/a>.<\/p>\n Entra\u00eener les syst\u00e8mes d\u2019IA conversationnelle sur de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es am\u00e9liore leur capacit\u00e9 \u00e0 comprendre et \u00e0 r\u00e9pondre aux entr\u00e9es utilisateur. Ils peuvent \u00e9galement utiliser le contexte pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses plus personnalis\u00e9es, adapt\u00e9es aux besoins sp\u00e9cifiques et aux pr\u00e9f\u00e9rences de l\u2019utilisateur. L\u2019IA conversationnelle est un domaine qui \u00e9volue rapidement\u00a0: les chercheurs et les d\u00e9veloppeurs cherchent sans cesse \u00e0 am\u00e9liorer les capacit\u00e9s de la technologie et \u00e0 \u00e9tendre ses applications.<\/span><\/p>\n L\u2019IA conversationnelle peut changer radicalement la fa\u00e7on dont les entreprises interagissent avec leurs donn\u00e9es, leurs syst\u00e8mes et leurs flux de travail. Elle permet ainsi de cr\u00e9er des exp\u00e9riences plus personnalis\u00e9es et plus intuitives, avec des connaissances approfondies et plus de valeur. Gr\u00e2ce aux nouvelles avanc\u00e9es dans les domaines du NLP, du machine learning (ML) et d\u2019autres domaines connexes, on peut s\u2019attendre \u00e0 ce que l\u2019IA conversationnelle prenne encore plus de place au sein des entreprises dans l\u2019avenir.<\/span><\/p>\n L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong>, quant \u00e0 elle, utilise des algorithmes pour g\u00e9n\u00e9rer de nouveaux contenus (images, textes, musique, etc.). Contrairement aux algorithmes ML traditionnels, qui sont con\u00e7us pour classer ou pr\u00e9dire des donn\u00e9es existantes, les mod\u00e8les d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative sont entra\u00een\u00e9s \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles donn\u00e9es qui ressemblent \u00e0 un jeu de donn\u00e9es sp\u00e9cifique. L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative utilise des algorithmes uniques pour apprendre \u00e0 partir d\u2019exemples existants, puis g\u00e9n\u00e8re un nouveau contenu qui ressemble \u00e0 ce qu\u2019il conna\u00eet.<\/span><\/p>\n L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative peut par exemple servir \u00e0 cr\u00e9er de nouvelles \u0153uvres d\u2019art inspir\u00e9es d\u2019\u0153uvres existantes. Elle peut \u00e9galement g\u00e9n\u00e9rer des images r\u00e9alistes de choses qui n\u2019existent pas, ou \u00e9crire des histoires ou des articles qui semblent avoir \u00e9t\u00e9 r\u00e9dig\u00e9s par quelqu\u2019un.<\/p>\n Voici quelques cas d\u2019usage\u00a0:<\/p>\n L\u2019IA cognitive<\/strong> cherche \u00e0 reproduire les capacit\u00e9s cognitives humaines (perception, raisonnement, r\u00e9solution de probl\u00e8mes et prise de d\u00e9cision). Elle utilise le ML, le NLP et d\u2019autres techniques connexes pour cr\u00e9er des syst\u00e8mes intelligents, capables d\u2019apprendre et de s\u2019am\u00e9liorer en fonction des interactions de l\u2019utilisateur et de l\u2019environnement.<\/span><\/p>\n L\u2019objectif de l\u2019IA cognitive est de r\u00e9aliser des t\u00e2ches, et d\u2019en comprendre le contexte et la signification. L\u2019IA cognitive peut analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, identifier des mod\u00e8les et faire des pr\u00e9dictions sur la base de ces donn\u00e9es. Elle peut aussi apprendre de ses erreurs et adapter son comportement pour mieux atteindre ses objectifs.<\/span><\/p>\n L\u2019IA cognitive peut \u00eatre utilis\u00e9e dans de nombreux domaines, notamment la sant\u00e9, la finance, le transport et l\u2019\u00e9ducation. Elle peut par exemple servir \u00e0 \u00e9laborer des plans de sant\u00e9 personnalis\u00e9s en fonction des ant\u00e9c\u00e9dents m\u00e9dicaux et de l\u2019\u00e9tat actuel d\u2019un patient, ou \u00e0 optimiser des strat\u00e9gies d\u2019investissement financier en fonction des tendances du march\u00e9 et de l\u2019\u00e9valuation des risques. <\/span><\/p>\n Voici quelques cas d\u2019usage\u00a0:<\/p>\n L\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration<\/strong> consiste \u00e0 chercher et \u00e0 r\u00e9cup\u00e9rer des informations \u00e0 partir de grands jeux de donn\u00e9es. Elle utilise des techniques telles que les algorithmes de NLP et de ML pour comprendre l\u2019intention de la requ\u00eate d\u2019un utilisateur et extraire les r\u00e9sultats les plus pertinents d\u2019une base de donn\u00e9es (\u00e0 l\u2019instar des moteurs de recherche).<\/span><\/p>\n L\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration est utilis\u00e9e dans diverses applications, notamment les chatbots, les syst\u00e8mes de service client et les moteurs de recherche. Par exemple, lorsque vous posez une question \u00e0 un chatbot, celui-ci utilise l\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration pour chercher la r\u00e9ponse la plus pertinente dans une base de donn\u00e9es de r\u00e9ponses pr\u00e9existantes. L\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration des moteurs de recherche peut permettre aux utilisateurs de trouver les r\u00e9sultats les plus pertinents en fonction de leur requ\u00eate.<\/span><\/p>\n L\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration est une technologie puissante, qui peut permettre aux entreprises d\u2019am\u00e9liorer leur service client, d\u2019\u00eatre plus efficaces et de renforcer l\u2019exp\u00e9rience utilisateur en fournissant des informations pr\u00e9cises et pertinentes. C\u2019est un \u00e9l\u00e9ment essentiel de nombreuses applications d\u2019IA qui reposent sur l\u2019extraction et le traitement de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es.<\/span><\/p>\n Voici quelques cas d\u2019usage\u00a0:<\/p>\n Le mod\u00e8le RAG<\/strong><\/a> est une technique de NLP qui combine les avantages de l\u2019approche bas\u00e9e sur la r\u00e9cup\u00e9ration et de l\u2019approche bas\u00e9e sur la g\u00e9n\u00e9ration pour am\u00e9liorer la qualit\u00e9 des t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration de texte, notamment la r\u00e9ponse aux questions, la synth\u00e8se et l\u2019IA conversationnelle.<\/p>\n Les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs sont traditionnellement utilis\u00e9s pour les t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration de texte, qui consistent \u00e0 cr\u00e9er un nouveau texte \u00e0 partir d\u2019une entr\u00e9e ou d\u2019une invite donn\u00e9e. Ils peuvent cependant parfois produire des r\u00e9sultats de pi\u00e8tre qualit\u00e9, en particulier lorsqu\u2019ils traitent de sujets complexes ou sp\u00e9cialis\u00e9s. Les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l\u2019extraction s\u2019appuient quant \u00e0 eux sur des donn\u00e9es textuelles existantes pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses, mais ils sont limit\u00e9s par la qualit\u00e9 et la disponibilit\u00e9 de ces donn\u00e9es.<\/p>\n Le mod\u00e8le RAG combine les forces des deux approches\u00a0: il utilise des mod\u00e8les bas\u00e9s sur la r\u00e9cup\u00e9ration pour s\u00e9lectionner les informations pertinentes dans un ensemble de textes existants, puis se sert de mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs pour cr\u00e9er un nouveau texte \u00e0 partir de ces informations. Les mod\u00e8les RAG peuvent ainsi produire des textes plus pr\u00e9cis et plus coh\u00e9rents, m\u00eame pour des sujets complexes ou sp\u00e9cialis\u00e9s, en exploitant les connaissances contenues dans un vaste ensemble de textes.<\/p>\n Voici quelques cas d\u2019usage\u00a0:<\/p>\n Cohesity Gaia<\/a>, notre solution d\u2019analyse des donn\u00e9es de conversation aliment\u00e9e par l\u2019IA, est le premier assistant de recherche \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de d\u2019entreprise aliment\u00e9 par l\u2019IA sur le march\u00e9. Il int\u00e8gre l\u2019IA de g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e de r\u00e9cup\u00e9ration (RAG)<\/a> et les grands mod\u00e8les de langage (LLM) aux donn\u00e9es de sauvegarde de grande qualit\u00e9 stock\u00e9es dans Cohesity Data Cloud.<\/p>\n Tous ces types d\u2019IA d\u00e9pendent fortement d\u2019une chose\u00a0: les donn\u00e9es.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":51673,"template":"","class_list":["post-212733","glossary","type-glossary","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n\n
Quelle est la diff\u00e9rence entre l\u2019IA conversationnelle et l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
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Qu\u2019est-ce que l\u2019IA cognitive\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
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Qu\u2019est-ce que l\u2019IA de r\u00e9cup\u00e9ration\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
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Qu\u2019est-ce que le mod\u00e8le RAG (g\u00e9n\u00e9ration augment\u00e9e de r\u00e9cup\u00e9ration)\u00a0?<\/strong><\/h2>\n
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