Palier 3 · Leçon 62 sur 88
Comment on fabrique un modèle, sans mathématiques
À faire
Cette leçon vient plus loin dans le programme
Vous pouvez l'ouvrir maintenant si c'est elle qui répond à votre question. L'ordre du programme est un conseil pour apprendre sans trou, pas une barrière : rien ne vous empêche de venir chercher une réponse tout de suite, puis de reprendre où vous en étiez.
Cette leçon fait partie du palier « Palier 3 — Aller plus loin »
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On répète que l'IA est une boîte noire. En partie seulement. Sa fabrication tient en quatre étapes, et chacune s'explique avec une image de la vie courante. Aujourd'hui, vous repartez avec ces quatre étapes, sans une seule formule.
La vidéo
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Bienvenue dans cette leçon. On dit souvent que l'IA est une boîte noire. C'est vrai en partie seulement. Sa fabrication tient en quatre étapes, et chacune s'explique avec une image de la vie courante. À la fin, vous saurez les nommer et les raconter à quelqu'un.
Première étape, les données. On rassemble des textes en quantité inimaginable. Des pages web, des livres, des articles, des forums. Imaginez une bibliothèque où l'on aurait versé tout ce qui traîne en ligne. Le meilleur y côtoie le pire, sans étiquette. La CNIL rappelle que ces collectes contiennent souvent des données personnelles. Retenez surtout ceci. Ce que le modèle n'a jamais lu, il ne le connaît pas.
Deuxième étape, l'entraînement. On cache un mot dans un texte, et le programme doit le deviner. Il se trompe, on corrige, il recommence. Des milliards de fois. À chaque erreur, il ajuste des réglages internes, qu'on appelle des paramètres. Imaginez un tableau de bord couvert de milliards de petites molettes. Un grand modèle en compte des dizaines de milliards. Personne ne peut ensuite les lire. Les molettes ne sont pas des phrases.
Regardez l'écran. Nous demandons à l'assistant d'expliquer un paramètre avec une image de la vie courante. Il propose une table de mixage couverte de curseurs. Chaque curseur modifie un peu le résultat. L'entraînement déplace les curseurs jusqu'à ce que les prédictions tombent juste. L'image est bonne, alors nous la gardons. Puis nous ouvrons le site de la CNIL pour vérifier le fond. La définition concorde. Une image seule ne prouve rien, mais elle se retient.
À vous maintenant. Choisissez un seul mot. Les données, un paramètre, un jeton, ou l'alignement. Demandez une explication en cinq phrases, avec une image tirée de la cuisine, du jardinage ou de la mécanique. Demandez aussi une phrase finale sur les limites de cette image. Puis racontez l'explication à quelqu'un, sans regarder l'écran. Vous ne pouvez rien casser.
Retenez les quatre temps. On lui donne à lire. On la fait deviner. Des humains la corrigent. Puis on lui donne des règles de conduite, ce qu'on appelle l'alignement. Ces règles expliquent les refus et les excuses de votre assistant. Elles n'empêchent pas les réponses fausses dites avec assurance. La vérification reste votre travail. La prochaine leçon présente ceux qui fabriquent ces modèles, et la place de l'Europe.
L'idée
Une IA se fabrique en quatre temps.
Une IA se fabrique en quatre temps. On lui donne à lire, on la fait deviner, on la corrige, puis on l'encadre.
La démonstration
Voici l’exemple, entièrement fait sous vos yeux, avant que vous ne le fassiez vous-même.
Voici l'exemple, entièrement fait sous vos yeux, avant que vous ne le fassiez vous-même.
Nous ouvrons notre assistant et nous écrivons : « Expliquez en cinq phrases ce qu'est un paramètre dans un modèle d'IA. Utilisez une image de la vie courante, sans aucune formule. »
Exemple de réponse : « Imaginez une table de mixage couverte de curseurs. Chaque curseur modifie très légèrement le son final. Un paramètre est un de ces curseurs, à l'intérieur du modèle. Pendant l'entraînement, le programme déplace les curseurs jusqu'à ce que ses prédictions tombent juste. Un grand modèle en possède des dizaines de milliards. »
L'image est bonne, nous la gardons. Mais nous vérifions le fond ailleurs.
Nous ouvrons le site de la CNIL, à la définition du modèle génératif. Elle décrit un modèle capable de créer de nouveaux exemples à partir des données d'entraînement. La logique concorde avec l'image des curseurs.
Nous poussons alors la demande : « En une phrase, que ne contient pas le modèle ? » La réponse mérite d'être notée. Le modèle ne contient pas les textes lus, seulement des réglages tirés de ces textes.
C'est là tout l'intérêt de l'exercice. L'image rend l'idée saisissable. La source officielle confirme qu'elle ne trahit pas la réalité. Une image seule ne prouve rien, mais elle se retient.
L'exercice guidé
Ouvrez votre assistant en version gratuite et collez la demande ci-dessus.
Pour vous entraîner, choisissez un exemple fictif et gardez vos informations personnelles hors de la conversation.
La consigne à copier
Cette consigne demande plusieurs choses. Copiez-les une par une, dans l’ordre : chaque étape se colle dans la même conversation, après la réponse à la précédente.
-
Expliquez-moi en cinq phrases courtes, avec une image de la vie courante et sans aucune formule, ce qu'est [choisissez un seul mot : les données d'entraînement, un paramètre, un jeton, l'alignement]. Prenez une image tirée de ce domaine : [la cuisine, le jardinage, la couture, la mécanique, la musique].
-
Terminez par une phrase qui dit les limites de votre image.
Les passages en couleur, entre crochets, sont à remplacer par vos mots.
- Ouvrez votre assistant en version gratuite et collez la demande ci-dessus.
- Choisissez un seul mot dans les crochets, et un seul domaine d'image.
- Lisez la réponse à voix haute : si l'image ne parle pas, redemandez-en une autre.
- Ouvrez le site de la CNIL et comparez avec sa définition du modèle génératif.
- Racontez l'explication à quelqu'un, sans regarder l'écran.
Comment revenir au cours après l’essai ?
Sur ordinateur, gardez le cours dans un onglet et ouvrez l’assistant dans un autre. Sur téléphone, revenez à l’application ou à l’onglet du cours après avoir envoyé votre demande. Vous pourrez retrouver ces étapes ici.
À cocher quand c'est fait
Cochez chaque phrase quand elle est vraie pour vous :
Le quiz de la leçon
5 questions, une à la fois, la réponse expliquée tout de suite.
5 questions, une à la fois. La réponse est expliquée tout de suite. Vous pouvez réessayer autant de fois que vous voulez : aucune note n'est gardée.
1. Votre voisin affirme que ChatGPT « contient tout internet dans un dossier ». Que lui répondez-vous ?
L'entraînement ajuste des paramètres, c'est-à-dire des réglages internes, et non une copie des pages lues. C'est aussi pourquoi il est difficile d'effacer une information précise d'un modèle. Réflexe : je distingue ce qu'une IA a lu de ce qu'elle conserve.
2. Vous demandez une information sur un club de village qui n'a jamais eu de site internet. La réponse est détaillée et assurée. Que pensez-vous ?
Ce qu'un modèle n'a jamais lu, il ne le connaît pas, et il comble alors le vide avec du plausible. Une réponse détaillée sur un sujet absent du web mérite une vérification directe. Réflexe : moins la source existe, plus je me méfie de la précision.
3. Votre assistant refuse poliment de répondre à une question, puis s'excuse. D'où vient ce comportement ?
Après l'entraînement, chaque entreprise donne à son modèle des règles de conduite : refus, prudence, excuses. Ces règles varient d'un assistant à l'autre, ce qui explique des réponses différentes à la même question. Réflexe : un refus vient d'une règle, pas d'une panne.
4. Un article affirme que l'alignement empêche l'IA de se tromper. Qu'en dites-vous ?
L'alignement porte sur ce que l'IA accepte de faire, pas sur l'exactitude de ce qu'elle affirme. Le modèle prédit toujours du texte, et peut donc inventer avec assurance. Réflexe : je vérifie les faits, même quand le ton est irréprochable.
5. On vous demande pourquoi deux assistants donnent des réponses différentes à la même question. Quelle explication est la plus juste ?
Les données d'entraînement, le réglage humain et les règles de conduite diffèrent d'une entreprise à l'autre. Comparer deux assistants sur une même question reste d'ailleurs une bonne façon de repérer une invention. Réflexe : deux avis valent mieux qu'un, même entre machines.
Garder votre place
Et maintenant
D'ici demain, expliquez les quatre étapes à quelqu'un, en quatre phrases : ce qu'on lui donne à lire, le jeu du mot caché, la correction par des…
D'ici demain, expliquez les quatre étapes à quelqu'un, en quatre phrases : ce qu'on lui donne à lire, le jeu du mot caché, la correction par des humains, les règles de conduite. Si la personne comprend, vous avez compris.
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Deux questions, dix secondes. Vos réponses servent à corriger les leçons suivantes : c'est notre seul moyen de savoir ce qui passe mal.
Les mots de cette leçon
- Données d'entraînement
- L'ensemble des textes et des images donnés au programme pour qu'il apprenne, souvent collectés sur internet.
- Paramètre
- Un réglage interne du modèle, comparable à un curseur ; un grand modèle en compte des dizaines de milliards.
- Jeton
- Le petit morceau de texte que le modèle manipule, d'environ trois quarts de mot.
- Réglage
- La phase où des personnes écrivent de bonnes réponses et comparent celles du modèle, pour l'orienter.
- Alignement
- Les règles de conduite données au modèle : ce qu'il accepte de faire, ce qu'il refuse, ce qu'il doit signaler.