IA générative
L’IA générative produit des textes, images ou du code. Leur qualité s’évalue selon l’usage prévu et les informations disponibles.
Produire de nouveaux contenus pour un usage
L’IA générative désigne des méthodes qui produisent des textes, images, sons ou du code. Leur sortie dépend notamment de l’entrée et des motifs appris par le modèle. Un modèle de langage en est une forme ; toute application générative ne produit pas du texte.
Dans un exemple fictif, un système propose une description à partir de données produit approuvées. Si le matériau manque, un ajout plausible ne doit pas être repris comme caractéristique confirmée. La proposition est comparée à ses informations sources.
La classification attribue plutôt, par exemple, un message à une catégorie prédéfinie. Cela ne nécessite pas forcément de texte libre. La méthode adaptée dépend du résultat souhaité. Un contenu généré n’est pas automatiquement exact ni publiable sans vérification supplémentaire.
Sources
Termes associés
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage traite la langue à partir de motifs appris. Un texte fluide ne prouve ni son exactitude ni l’accès aux données à jour.
- PromptUn prompt est l’entrée transmise à un modèle génératif. Une tâche précise aide, mais ne remplace ni connexion aux données ni permissions.
- Hallucination de l’IAUne hallucination de l’IA est un contenu plausible mais faux ou inventé. La fluidité du langage ne prouve pas son exactitude.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
- Préparation à l’IALa préparation à l’IA porte sur les prérequis d’un projet : objectif, données utilisables, compétences, responsabilités et fonctionnement quotidien.
- Ingénierie du contexteL’ingénierie du contexte prépare les informations de chaque appel au modèle : instructions, messages, sources et état actuel pertinents.
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