IA générative

Questions fréquentes

C'est quoi l'IA générative ?

L'IA générative est la branche de l'intelligence artificielle qui produit des contenus nouveaux (texte, code, image, son, vidéo) à partir d'une demande écrite en langage courant. Elle repose sur des modèles entraînés sur d'immenses quantités d'exemples, qui produisent un contenu plausible. Pour le texte et le code, ce sont des grands modèles de langage, les LLM, qui font tourner ChatGPT, Claude, Gemini ou Le Chat (chapitre 1).

Quelle est la différence entre l'IA et l'IA générative ?

L'intelligence artificielle désigne tout programme qui accomplit une tâche qu'on associe à l'intelligence humaine, comme classer, prédire ou reconnaître. L'IA générative en est une branche qui crée un contenu nouveau. Pour les distinguer, regarde la sortie : une catégorie, un nombre ou une probabilité pour une IA qui classe ou prédit ; un texte, du code ou une image pour une IA générative (IA qui classe, IA qui génère).

Comment fonctionne un LLM comme ChatGPT ?

Un LLM découpe le texte en tokens, calcule pour chaque token possible la probabilité d'être le suivant, en choisit un, l'ajoute au texte et recommence, token après token. Il a appris ces probabilités en lisant une énorme quantité de textes, puis a été ajusté pour suivre des consignes et répondre utilement. Il ne consulte aucune base de données pendant qu'il répond : il produit la suite la plus plausible (chapitre 2).

C'est quoi un token en IA ?

Un token est l'unité de texte que lit un modèle : un mot courant, un morceau de mot rare, un signe de ponctuation. Les limites des modèles (fenêtre de contexte, longueur des réponses) et les prix des API se comptent en tokens. Pour les modèles d'Anthropic, un million de tokens correspond à environ 555 000 mots (le token).

Pourquoi l'IA hallucine-t-elle ?

Parce qu'un LLM produit la suite la plus plausible, pas la plus vraie : quand la bonne réponse était rare dans ses données ou postérieure à sa date de coupure, il assemble une réponse qui en a l'air. Son entraînement a aussi tendance à récompenser une réponse plutôt qu'un « je ne sais pas », et une question ambiguë ou qui contient une prémisse fausse l'entraîne dans l'erreur. Fournir la source, autoriser le doute et vérifier dans une source primaire limitent le problème (chapitre 3).

Comment écrire un bon prompt ?

Donne au modèle ce qu'il ne peut pas deviner : le contexte (environnement, versions), une tâche précise, les données à traiter, les contraintes à respecter, le format de la réponse et, pour un format strict, deux ou trois exemples. Mets les longs documents avant la question, et autorise-le à dire qu'il ne sait pas. Puis améliore le prompt élément par élément plutôt que de répéter « refais » (chapitre 4).

C'est quoi le RAG en IA ?

Le RAG, ou génération augmentée par récupération, consiste à chercher dans tes propres documents les passages qui répondent à une question, puis à les donner au modèle avec la question pour qu'il réponde à partir d'eux et cite ses sources. Les documents sont découpés en passages, transformés en vecteurs (embeddings), et la recherche se fait par proximité de sens. C'est la méthode habituelle pour faire répondre un assistant à partir de documents internes qui évoluent (chapitre 8).

C'est quoi une injection de prompt ?

Une injection de prompt consiste à glisser des instructions dans ce que lit un modèle pour lui faire faire autre chose que ce que prévoit l'application. Elle est directe quand l'utilisateur la formule lui-même, indirecte quand elle est cachée dans un courriel, une page web ou un document que le modèle traite. C'est le premier risque du Top 10 OWASP des applications LLM ; on s'en protège en limitant les outils et les droits du modèle, en validant les actions sensibles et en contrôlant ses sorties (chapitre 9).

Peut-on mettre des données personnelles dans ChatGPT ?

Tes propres informations, c'est ton choix, mais elles sont conservées par le fournisseur selon ses conditions et tes réglages, qui décident aussi si elles servent à entraîner ses modèles. Celles des autres (clients, salariés, camarades), non : dans un cadre professionnel, seulement dans un outil validé par l'organisation, car les envoyer à un assistant est un traitement soumis au RGPD, qui demande une finalité, une base légale, un contrat avec le fournisseur et la minimisation des données. La CNIL recommande d'encadrer les usages, par exemple en interdisant d'y saisir des données personnelles, et de privilégier des systèmes locaux et sécurisés (RGPD et prompts).

A-t-on le droit d'utiliser l'IA au BTS SIO ?

Pendant la formation, cela dépend de chaque professeur et de chaque exercice. À l'écrit E7, aucun matériel n'est autorisé, donc aucun assistant. À l'E6, la circulaire autorise les ressources en ligne sauf la communication avec un tiers et ne cite pas l'IA : demande la consigne de ton centre. Dans tous les cas, tu dois pouvoir expliquer chaque ligne que tu présentes (chapitre 13).