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Le but de cette série d’articles est de montrer à partir d’exemples pratiques, les possibilités offertes par l’IA dans votre vie quotidienne avec les 2 outils les plus connus : ChatGPT et Gemini. Ce n’est ni un cours sur l’IA ni une analyse sociétale de cette technologie, c’est simplement une façon concrète et simple de répondre à la question : que puis-je faire avec l’IA ?

Comme fil rouge, nous avons choisi le mariage de ma fille, Anne qui aura lieu le 21 juin 2025 à Toulon. Nous ferons des demandes écrites en rouge (ou prompts* dans la terminologie IA) et nous citerons les réponses apportées en noir et gras. 

Jacques, un retraité passionné par l'IA.

Commençons cette série avec quelques définitions que j’ai bien sûr demandées à Gemini de me lister…

Pour commencer, j’ai demandé à Gemini “quel est le champs lexical de l'IA en termes simples”

Le champ lexical de l'IA, en termes simples, regroupe tous les mots et expressions qui sont couramment utilisés lorsqu'on parle d'intelligence artificielle. Imaginez une grande famille de mots connectés à l'idée d'apprendre, de résoudre des problèmes et d'imiter l'intelligence humaine par des machines.

Voici quelques-uns des mots clés que vous rencontrerez souvent :

• Apprentissage automatique (Machine Learning) : C'est la capacité des ordinateurs à apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

• Apprentissage profond (Deep Learning) : Une forme plus avancée d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones complexes (inspirés du cerveau humain) pour analyser de grandes quantités de données.

• Algorithme : Une série d'instructions étape par étape qu'un ordinateur suit pour résoudre un problème ou effectuer une tâche.

• Données : Les informations brutes (textes, images, chiffres, etc.) utilisées pour entraîner les systèmes d'IA.

• Modèle : Le résultat d'un entraînement d'IA, capable de faire des prédictions ou de générer du contenu.

• Réseau de neurones : Un système informatique inspiré du cerveau, composé de "neurones" interconnectés qui traitent l'information.

• Intelligence artificielle générale (IAG) : Un type d'IA hypothétique qui aurait une intelligence humaine générale et serait capable d'accomplir n'importe quelle tâche intellectuelle qu'un humain peut faire. (Nous n'en sommes pas encore là !)

• Intelligence artificielle faible (ou étroite) : Le type d'IA que nous voyons aujourd'hui, conçue pour des tâches spécifiques (reconnaissance d'images, traduction, etc.).

• Traitement du langage naturel (TLN) : La capacité des ordinateurs à comprendre et à traiter le langage humain.

• Vision par ordinateur : La capacité des ordinateurs à "voir" et à interpréter des images.

• Robotique : Le domaine de l'ingénierie qui conçoit, construit, exploite et applique des robots, souvent en intégrant de l'IA.

• Agent conversationnel (Chatbot) : Un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec des humains.

En résumé, le champ lexical de l'IA tourne autour des concepts d'apprentissage, de données, d'algorithmes, de modèles, de réseaux, et de la tentative de rendre les machines intelligentes pour résoudre des problèmes et interagir avec le monde.

J’aurais quand même rajouté les termes IA générative et Prompt 

Absolument ! Vous avez raison de souligner ces omissions importantes. L'IA générative et le prompt sont des éléments cruciaux du champ lexical de l'IA, surtout avec les avancées récentes. Voici une mise à jour pour compléter la liste :

• IA générative : C'est un type d'intelligence artificielle capable de générer de nouveaux contenus originaux qui ressemblent aux données sur lesquelles elle a été entraînée. Cela peut inclure du texte, des images, de la musique, du code, des vidéos, et bien d'autres choses encore. Des exemples populaires incluent les modèles de langage comme GPT-4, les générateurs d'images comme DALL-E 2 et Midjourney, et les outils de génération de musique.  

• Prompt : Dans le contexte de l'IA générative, un prompt est une instruction textuelle (ou parfois une image ou d'autres types d'entrée) que l'utilisateur donne à un modèle d'IA pour lui demander de générer un contenu spécifique. La qualité et la précision du prompt ont un impact direct sur le résultat généré par l'IA. On parle souvent d'"ingénierie de prompt" pour désigner l'art et la science de formuler des prompts efficaces.  

Ces deux termes sont devenus incontournables avec l'essor des applications d'IA capables de créer du contenu de manière autonome. Merci de m'avoir rappelé ces aspects essentiels !

La liste des possibilités est trop étendue pour la présenter, nous n’en retiendrons ainsi que quelques-unes en écartant les domaines professionnels et scientifiques. 

Nous aborderons au cours de cette série d'articles

• Les conseils
• La correspondance
• Les discours
• Le design
• Les images
• Les menus
• Les voyages