Bonjour à toutes et à tous, bienvenue dans L'IA Aujourd’hui, le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'intégration des assistants LLM dans l'enseignement, un nouveau cours sur les modèles de langage, le rôle des agents d'IA et l'art du prompt engineering pour les développeurs. C’est parti !Commençons avec une discussion au sein de la communauté The Carpentries. En novembre 2024, l'équipe du curriculum a organisé deux sessions sur l'intégration des assistants LLM, comme ChatGPT et GitHub Copilot, dans leurs ateliers. Environ 40 membres ont partagé leurs expériences variées. Certains utilisent déjà ces outils quotidiennement, tandis que d'autres sont curieux de leur impact. Ceux qui les intègrent à leur enseignement mettent l'accent sur la nécessité de démystifier ces technologies, en expliquant leur fonctionnement, leurs limites et en corrigeant les idées reçues. Ils soulignent que si les apprenants ayant déjà des bases en programmation en tirent profit, ceux sans compétences préalables peuvent rencontrer des difficultés. L'un des défis reste de trouver du temps dans des programmes déjà chargés pour aborder ces outils de manière approfondie.Poursuivons avec un nouveau cours dédié aux grands modèles de langage, ou LLM. Ce cours propose deux parcours principaux et une version interactive où un assistant LLM répond aux questions et teste les connaissances sur des plateformes comme HuggingChat ou ChatGPT. Le cours explore l'architecture des LLM, notamment la tokenisation du texte, les mécanismes d'attention et la génération de nouveau texte via diverses stratégies d'échantillonnage. Il aborde également le pré-entraînement des modèles, un processus intensif en calcul. Bien que coûteux, il est possible pour des amateurs de pré-entraîner des modèles plus modestes, de moins de 1 milliard de paramètres. Les étapes d'ajustement supervisé et d'alignement des préférences sont détaillées, montrant comment les modèles apprennent à structurer leurs réponses et à les aligner sur les préférences humaines. Des sujets tels que l'évaluation fiable des LLM, la quantification pour réduire les coûts computationnels, et de nouvelles tendances comme les techniques de fusion de modèles et le multimodal sont également abordés.Passons maintenant aux agents d'IA. L'intelligence artificielle connaît une évolution avec l'émergence de l'intelligence générale artificielle et de l'intelligence holistique. Les agents d'IA sont des systèmes interactifs capables de percevoir leur environnement et d'agir pour atteindre des objectifs spécifiques. Ils opèrent dans des mondes physiques et virtuels, en utilisant des données acquises à travers diverses interactions. L'intégration de modèles de langage de grande taille et de modèles multimodaux rend ces systèmes plus intelligents et adaptables. Les agents se déclinent en plusieurs types : les agents réflexes simples, basés sur des règles prédéfinies ; les agents réflexes basés sur des modèles, utilisant des informations stockées ; les agents basés sur des objectifs, qui planifient leurs actions ; et les agents basés sur l'utilité, qui priorisent les résultats pour une décision optimale. Leur architecture peut être simple ou complexe, avec des systèmes multi-agents collaboratifs. Dans le contexte des entreprises, ces agents peuvent améliorer l'efficacité en évoluant d'agents spécialisés à des écosystèmes d'agents. Les workflows agentiques, comme le chaînage de prompts et la parallélisation, optimisent l'exécution de tâches complexes. Toutefois, l'utilisation des agents nécessite une attention particulière aux risques techniques tels que les défaillances ou les menaces de sécurité, et des principes de conception comme la transparence sont essentiels pour les atténuer.Abordons maintenant l'importance du prompt engineering pour les développeurs. Avec l'essor des outils d'IA comme ChatGPT et Copilot, il est essentiel de savoir formuler des requêtes précises pour obtenir des résultats utiles. Pour les ingénieurs logiciels, maîtriser l'art de créer des prompts efficaces permet de gagner du temps, d'améliorer la productivité et de stimuler la créativité. Par exemple, plutôt que de demander simplement "Explique les boucles en Python", il est plus pertinent de préciser "Explique la différence entre les boucles for et while en Python, avec des exemples". De même, pour la génération de code, un prompt détaillé obtiendra de meilleurs résultats. L'IA peut assister dans des tâches variées : génération de code, débogage, documentation, tests automatisés ou apprentissage de nouvelles technologies. Les réponses de l'IA étant itératives, affiner ses prompts permet d'obtenir des résultats optimaux. Ainsi, le prompt engineering devient une compétence incontournable pour collaborer efficacement avec l'IA dans le développement logiciel.Enfin, parlons des agents autonomes d'IA. Ces agents représentent une avancée par rapport aux modèles actuels qui répondent uniquement aux sollicitations. Les agents autonomes poursuivent des objectifs de manière indépendante et proactive, influençant leur environnement. Ils combinent des modèles de langage avancés avec la capacité de stocker des données, de surveiller des tâches et d'initier des actions en fonction de leur compréhension croissante. Par exemple, pour organiser un voyage, un agent peut rechercher des hôtels et des vols, effectuer des réservations et proposer un itinéraire complet, tout en interagissant avec l'utilisateur si nécessaire. Cette autonomie ouvre la voie à des applications dans le tutorat, la recherche, l'assistance et même la conduite autonome. Dans le cas des véhicules autonomes, les agents d'IA peuvent collaborer avec d'autres véhicules ou infrastructures urbaines pour améliorer la sécurité et optimiser le flux de trafic. Cependant, cette autonomie soulève également des défis en matière de fiabilité et de sécurité, nécessitant une conception prudente et une surveillance adéquate.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !
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