Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, il est crucial de comprendre les termes clés qui composent son fonctionnement. Ces concepts ne sont pas simplement techniques, mais forment la base d'interactions efficaces avec les modèles d'IA.
| IA générative | Systèmes d’intelligence artificielle capables de créer du contenu original (texte, images, musique, etc.) à partir de modèles appris sur de grandes quantités de données. |
|---|---|
| Le modèle | Le modèle d'IA est l’ensemble des données qui ont été utilisées pour entraîner le modèle. Ce modèle a été formé pour reconnaître des comportements, comprendre le langage et produire des réponses cohérentes. |
| LLM (Large Language Model) | Des modèles de langage de très grande taille, entraînés sur d’énormes ensembles de données, capables de produire des textes cohérents et variés. |
| Prompt | Le prompt est l'instruction que vous donnez à l'IA. C'est à travers cette directive que vous guidez l'IA dans son processus de génération de contenu. Le prompt est la clé de communication entre l'utilisateur et l'IA. |
| Sortie (Output) | La sortie est la réponse générée par l'IA en réponse au prompt. Elle est le fruit de l'interprétation du prompt par le modèle. La qualité de cette sortie dépend directement de la qualité du prompt et de la qualité du modèle. |
| Entrée (Input) | Les données ou informations fournies à l’IA (souvent sous forme de prompt) qui servent de point de départ pour générer une réponse ou un contenu. |
| Jeton (Token) | Les jetons sont les unités de base que l'IA lit et traite. Un jeton peut représenter un caractère, une lettre, un mot, ou même une partie de mot. |
| Hallucination | Une hallucination désigne une réponse incorrecte, incohérente par le modèle, bien qu’elle puisse sembler plausible. Cela se produit lorsque l’IA génère des informations factuellement erronées, des références inexistantes ou des interprétations biaisées. |