Introduction
L’intelligence artificielle (IA) générative est un champ fascinant et en constante évolution, influençant de manière significative les stratégies commerciales, en particulier dans la relation client et la vente. De la compréhension des modèles de langage comme GPT et LLAMA à la maîtrise des techniques telles que les chaînes de prompt et les hallucinations, ce glossaire offre un aperçu détaillé des termes essentiels en IA générative. Ces connaissances sont cruciales pour toute entreprise cherchant à intégrer l’IA dans ses opérations.
1. IA Générative (Generative AI)
- Définition : Branchement de l’IA spécialisé dans la création de contenus (textes, images, sons) qui semblent être générés par des humains.
- Exemple : Un système d’IA génère automatiquement des réponses personnalisées aux requêtes des clients, améliorant ainsi l’efficacité du service client.
2. Apprentissage Automatique (Machine Learning)
- Définition : Sous-domaine de l’IA où les modèles apprennent et s’adaptent à partir de données sans être explicitement programmés.
- Exemple : Un logiciel de vente analyse les tendances d’achat et adapte les recommandations de produits pour chaque client.
3. LLM (Large Language Models)
- Définition : Modèles d’IA de grande échelle spécialisés dans la compréhension et la génération de langage naturel.
- Exemple : GPT-3 de OpenAI, utilisé pour générer des articles ou dialoguer avec des utilisateurs.
4. LMM (Large Multimodal Models)
- Définition : Modèles d’IA capables de traiter et de générer des informations à travers plusieurs modes, tels que le texte, l’image et le son.
- Exemple : Un modèle qui interprète une requête textuelle et génère une réponse sous forme d’image pertinente.
5. Prompt (Prompt)
- Définition : Instruction ou donnée d’entrée fournie à un modèle d’IA pour initier la génération de contenu.
- Exemple : Demander à un modèle d’IA de créer un script de vente basé sur des paramètres spécifiques de produits.
6. Chaîne de Prompt (Prompt Chaining)
- Définition : Technique où la sortie d’un modèle d’IA est utilisée comme nouvelle entrée pour générer du contenu plus complexe.
- Exemple : Utilisation successive de prompts pour développer une campagne marketing complète.
7. Banque ou Base de Prompt (Prompt Database)
- Définition : Collection organisée de prompts utilisés pour guider ou entraîner des modèles d’IA génératifs.
- Exemple : Une base de données contenant des phrases d’ouverture variées pour générer des emails marketing personnalisés.
8. Hallucination (Hallucination)
- Définition : Phénomène où un modèle d’IA génère des informations inexactes ou non basées sur les données réelles.
- Exemple : Un modèle de chatbot crée une réponse factuellement incorrecte basée sur une mauvaise interprétation des données.
9. Fine-Tuning (Fine-Tuning)
- Définition : Ajustement et optimisation d’un modèle pré-entraîné pour des tâches spécifiques ou des ensembles de données particuliers.
- Exemple : Personnaliser un modèle LLM général pour qu’il réponde spécifiquement aux besoins d’une entreprise.
10. Entraînement des Modèles (Model Training)
- Définition : Processus d’apprentissage des modèles d’IA à partir de grands ensembles de données pour améliorer leur précision et leur efficacité.
- Exemple : Utilisation de vastes corpus de texte pour entraîner un modèle de langage à comprendre et à répondre de manière contextuelle.
11. Réseau GAN (Generative Adversarial Network)
- Définition : Type de modèle d’IA où deux réseaux (générateur et discriminateur) travaillent en opposition pour améliorer la génération de contenus.
- Exemple : Création de modèles de mode virtuels personnalisés pour les présentations de produits.
12. Traitement du Langage Naturel (Natural Language Processing, NLP)
- Définition : Branche de l’IA qui permet aux machines de comprendre et de manipuler le langage humain.
- Exemple : Un chatbot analyse et répond aux questions des clients en utilisant un langage naturel.
13. Réseau de Neurones Convolutif (Convolutional Neural Network, CNN)
- Définition : Type de réseau neuronal profond utilisé principalement dans le traitement des images et des vidéos.
- Exemple : Analyse des expressions faciales des clients lors d’une présentation de produit pour évaluer leurs réactions.
Conclusion
L’IA générative est un domaine en pleine expansion, offrant des opportunités considérables pour les entreprises orientées vers l’avenir. Comprendre ces termes n’est pas seulement un avantage compétitif, mais une nécessité pour s’aligner avec les évolutions technologiques et accélérer l’adormtion de l’IA dans les entreprises.
