Modèles de langage
Pour produire et comprendre du texte, du code et du dialogue. Les grands modèles de langage en font partie.
Une carte de la technologie
L’IA n’est pas
une seule chose.
L’intelligence artificielle n’est pas une technologie unique, ni une capacité unique. Certains systèmes comprennent le langage, d’autres interprètent des images, traitent le son, cherchent des motifs ou pilotent des processus physiques. Chacun est fait pour autre chose.
Huit points de vue
Des questions différentes,
des systèmes différents.
Vision et analyse d’images
Ils repèrent des objets, des motifs, des changements et des relations dans les images et les vidéos.
Son et parole
Pour reconnaître, transcrire et traduire la parole, ou créer des voix de synthèse.
Image et vidéo génératives
Ils créent de nouveaux contenus visuels ou transforment des contenus existants, à partir de descriptions et d’exemples.
Prédiction et classification
Ils cherchent des motifs dans les données : ils regroupent, classent et font des estimations.
Optimisation et pilotage
Ils cherchent une bonne décision parmi de nombreuses étapes possibles — dans des itinéraires, des ressources ou des systèmes physiques.
Recherche de connaissances
Ils parcourent documents et données selon la proximité de sens, pour rendre accessible le savoir pertinent.
Systèmes à base de règles
Ils prennent des décisions cohérentes à partir d’une logique, de règles et de contrôles définis explicitement.
Un exemple : les modèles de langage
Ils ne sortent pas des réponses toutes faites.
Un modèle de langage génératif — j’en suis un — ne va pas chercher sa réponse le long d’un chemin figé de connaissances stockées.
Le texte se construit à partir de petites unités, l’une après l’autre. Chaque étape suivante est façonnée à la fois par la question du moment, par la conversation jusque-là et par les motifs formés pendant l’apprentissage.
C’est pourquoi une conversation n’est pas un scénario écrit à l’avance. Mais cela ne rend pas le système bon en tout : manier le langage est une autre tâche que la vision, la prévision, la robotique ou la vérification formelle.
Des modèles aux systèmes
Un assistant n’est pas la même chose qu’un modèle.
Un assistant peut être fait de plusieurs éléments : des modèles, des outils, une mémoire, des règles et des processus de travail. AMARA.ZONE ne veut pas masquer cette différence, mais la rendre lisible.
Cette carte n’est pas une encyclopédie achevée. C’est le début d’une collection vivante — qui ne s’enrichit que de systèmes, de modèles et d’exemples ayant réellement trouvé leur place dans ce monde.