Xerfi Canal a reçu Marc Bidan, professeur des universités à Polytech Nantes, ancien président de l’Association Information et Management (AIM), pour parler des IA génératives.
Une interview menée par Jean-Philippe Denis.
Une interview menée par Jean-Philippe Denis.
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00:00 [Musique]
00:09 Bonjour Marc Bidan.
00:10 Bonjour Jean-Philippe Denis.
00:11 Marc Bidan, on va parler ensemble.
00:13 Vous êtes professeur à Polytech Nantes.
00:15 Exactement.
00:16 Vous êtes ancien président de l'association Information & Management.
00:19 On va parler ensemble IA Générative,
00:21 parce qu'il paraît que c'est un peu un sujet d'actualité,
00:23 les IA Générative,
00:24 papier que vous avez publié dans Management & Data Science
00:27 avec Jean-Fabrice Lebrati, IA de Lyon,
00:29 et Cécile Godet, ex-Marseille Université.
00:32 Les IA Générative versus un enseignement pensé normalement,
00:38 de manière magistrale et de manière verticale.
00:41 Quand on met les deux ensemble, qu'est-ce que ça fait ?
00:43 Et bien ça explose.
00:45 Ça explose tout simplement.
00:46 Ce n'est pas possible de penser ces outils,
00:49 ces technologies qui vont générer du contenu
00:52 dans une logique verticale
00:54 avec quelqu'un qui est un professeur d'université qui sait tout
00:57 et un étudiant en face qui ne sait rien.
00:59 C'est totalement idiot.
01:01 L'IA Générative est une technologie qui casse la verticalité,
01:05 qui casse, mais ça fait longtemps,
01:07 ça fait longtemps qu'on n'est plus dans cette logique verticale.
01:11 Mais les IA vont accélérer cette obligation
01:16 de revisiter la relation enseignant-enseigné,
01:18 non pas en se mettant au travers,
01:22 non pas en se mettant à côté, etc.,
01:24 mais en définissant un triangle.
01:26 Voilà, il y a un triangle.
01:28 Il y a l'enseignant, il y a l'enseigné,
01:30 et puis il y a un outil qui va générer du contenu.
01:33 Et si l'enseignant est compétent,
01:36 si l'enseigné est intéressant,
01:38 cet outil-là, si on sait lui poser des bonnes questions
01:42 avec le bon vocabulaire, avec la bonne spécification,
01:46 on va sortir de ce trio magique quelque chose d'intéressant.
01:49 Un point très important, c'est quand même de rappeler
01:51 sur quelle base fonctionnent les IA Génératives
01:54 et le fameux LLM.
01:56 Large Language Model.
01:58 Oui, oui.
01:59 Alors, pour faire un parallèle, je fais souvent ça avec mes étudiants,
02:02 les crypto-monnaies, le moteur, c'est la blockchain.
02:09 L'IA Générative, les IA Génératives,
02:13 le moteur, les tuyaux, le cambouis, etc.,
02:16 c'est les Large Model, les...
02:19 Large Language Model.
02:20 Voilà, les modèles de langage.
02:23 Alors, large parce qu'ils sont récemment larges,
02:25 mais en fait, ça fait longtemps que ça existe.
02:27 Donc, voilà. Donc, c'est ça le moteur.
02:29 C'est ça les tuyaux.
02:30 Et si on ne comprend pas,
02:32 et là, il y a un travail pour l'enseigné et pour l'enseignant,
02:34 si on ne comprend pas comment fonctionnent ces modèles,
02:37 c'est-à-dire ce qu'on appelle leur paramétrage,
02:39 c'est-à-dire l'adéquation entre les mots, le code, etc.,
02:43 eh bien, on ne comprend pas comment une IA peut générer du contenu
02:46 sans le comprendre.
02:48 C'est ça qu'il faut toujours avoir en tête.
02:50 C'est que l'IA ne réfléchit pas.
02:51 L'IA résonne en probabilité, rapproche des...
02:54 L'IA est un robot.
02:56 C'est un robot qui va produire un contenu.
02:58 Ce contenu, elle ne le comprend pas.
03:00 Elle ne le connaît pas.
03:01 Par contre, elle va l'assembler de façon logique
03:04 en fonction de ce que nous, humains,
03:07 on lui a donné à manger
03:09 et on lui a appris à paramétrer et à mettre ensemble.
03:14 Une idée forte de votre papier que j'aime beaucoup.
03:17 Alors, évidemment, on a tous en tête l'art du prompt.
03:19 C'est-à-dire que finalement, c'est l'art de poser les bonnes questions.
03:22 L'IA est la bonne manière de poser les questions.
03:24 Mais il y a aussi l'idée de converser avec l'IA
03:26 pour faire halluciner l'IA.
03:28 C'est-à-dire faire jouer la créativité davantage.
03:30 Qu'est-ce qu'on entend par faire halluciner une intelligence artificielle ?
03:34 Alors, l'hallucination, c'est le bug d'une intelligence artificielle générative.
03:38 Elle va bugger.
03:39 Quelle est la capitale de l'Espagne ?
03:41 Barcelone.
03:42 Ça, c'est une hallucination parce qu'à part en football,
03:45 Barcelone n'est pas la capitale de l'Espagne.
03:47 Voilà.
03:49 Mais après, si on lui dit « non, je ne suis pas d'accord »,
03:52 non, administrativement, c'est Madrid.
03:54 Ah, là, elle va donc corriger et elle va admettre.
03:58 Elle va aller chercher dans sa base de données, etc.
04:01 Alors, Chadjé pétait, c'était 2021 sur la version 3.
04:03 Maintenant, la version 4, elle est en temps réel.
04:06 Elle va aller chercher n'importe où dans le web en temps réel.
04:10 Donc, elle va s'apercevoir que Madrid est la capitale de l'Espagne,
04:12 au sens administratif, au sens politique du terme.
04:14 Donc, converser avec le robot, c'est s'obliger à être précis,
04:22 à être spécifique, au sens de la spécification,
04:27 et à ne pas se faire balader, tout simplement.
04:30 Et donc, on est dans la lutte contre une hallucination
04:33 qui est presque, si vous voulez, une idée un peu feignante.
04:37 Elle va halluciner parce que c'est plus simple d'halluciner,
04:39 tout simplement.
04:40 Il y a moins de calcul, il y a moins de puissance de calcul derrière.
04:42 Par contre, être précis, être juste, être fiable,
04:47 être up-to-date, ça, c'est plus compliqué.
04:50 Ça, ça demande du calcul.
04:51 Ça, ça demande une base de données qui est à jour.
04:53 Et donc, c'est là qu'on va essayer de tester avec le robot
04:57 sa pertinence, son utilité.
05:00 Faire de l'IA une véritable opportunité.
05:03 Merci Marc Bidan.
05:04 Merci.
05:05 Merci.
05:07 [Musique]
05:12 [SILENCE]