L'IA ne sait pas lire...

L'IA ne sait pas lire...

On pourrait croire que les intelligences artificielles modernes, notamment les modèles de langage comme ChatGPT, lisent les documents qu'on leur fournit de la même manière qu'un humain. Cependant, cette perception est loin de la réalité. Pour comprendre véritablement le fonctionnement de ces technologies, il est essentiel de démystifier les mécanismes qui se cachent derrière leurs prouesses apparentes. L'IA ne lit pas, elle transforme des données de manière incroyablement efficace, mais sans jamais comprendre le sens des mots qu'elle manipule.

Tokenisation : la première étape

Lorsque nous soumettons un texte à un modèle d'IA, la première étape est la tokenisation. La tokenisation consiste à diviser le texte en unités élémentaires appelées tokens. Ces tokens peuvent être des mots, des parties de mots ou même des caractères individuels. Cela permet à l'IA de travailler avec des morceaux de texte qui peuvent être analysés plus facilement que des phrases ou des paragraphes entiers.

Lemmatisation : réduire à l'essentiel

Ensuite, vient la lemmatisation. Cette étape vise à réduire les mots à leur forme de base, ou lemme. Par exemple, les mots "marchait", "marcheront" et "marcher" sont tous ramenés à la forme de base "marcher". L'idée est de simplifier la représentation des mots, afin que l'IA ne traite pas plusieurs formes d'un même mot comme des entités distinctes. Cela aide à dégager des relations entre les mots et à mieux généraliser l'information.

Embedding : transformer les mots en vecteurs

Une fois les mots tokenisés et lemmatisés, ils sont transformés en vecteurs numériques. Cela signifie que chaque mot est représenté comme un point dans un espace mathématique à plusieurs dimensions. Ces représentations, appelées embeddings, permettent de capturer des similarités entre les mots. Par exemple, les mots "chat" et "chien" seront placés relativement proches dans cet espace, car ils ont des significations similaires. Cette représentation mathématique est ce qui permet aux modèles d'IA de manipuler des concepts abstraits sans réellement les comprendre.

Le clustering : regrouper pour trouver des modèles

Pour dégager des relations entre ces vecteurs, des algorithmes de clustering sont souvent utilisés, comme K-means ou DBSCAN. Ces algorithmes regroupent les vecteurs en fonction de leur proximité dans l'espace. Par exemple, les vecteurs représentant des mots liés aux animaux pourraient être regroupés dans un même cluster, tandis que les vecteurs liés à des concepts géographiques seraient dans un autre. Ces regroupements aident l'IA à identifier des modèles et à prédire des relations entre les mots.

L'illusion de l'intelligence

À ce stade, il est tentant de croire que l'IA "comprend" réellement le texte. Cependant, il est crucial de se rappeler que l'IA ne fait qu'identifier des modèles et des corrélations basés sur des statistiques. L'intelligence artificielle n'a pas de conscience, d'émotions, ou de véritable compréhension du langage. Ce qu'elle fait, c'est de trouver des schémas mathématiques qui lui permettent de produire des réponses qui semblent pertinentes. Mais cela n'est pas de la réflexion : c'est une puissance de calcul appliquée à des données massives.

Les limites et la force de l'IA

L'une des grandes forces des modèles de langage réside dans leur capacité à traiter des volumes gigantesques de données et à identifier des relations complexes que l'humain pourrait difficilement percevoir. Mais cette force est aussi une limite : sans compréhension véritable, l'IA peut se tromper en se basant sur des corrélations superficielles ou mal interprétées.

Pour nous, utilisateurs et développeurs, il est essentiel de garder à l'esprit que l'IA est un outil puissant, mais qu'elle ne doit pas être perçue comme une entité pensante. C'est une machine qui analyse, calcule et prédit, mais elle ne comprend pas. La maîtriser, c'est savoir utiliser cette extraordinaire capacité de calcul pour répondre à nos besoins, tout en étant conscients de ses limites et de ses implications.

Vers une compréhension réaliste de l'IA

L'intelligence artificielle représente une avancée technologique majeure, mais elle nécessite que nous la comprenions pour ce qu'elle est réellement : un ensemble de techniques mathématiques appliquées à la manipulation de données. En comprenant mieux comment elle fonctionne, nous pouvons l'utiliser de manière plus éclairée, en maximisant ses avantages tout en restant conscients de ses faiblesses. L'IA n'est pas intelligente au sens humain, mais elle est un formidable outil à notre disposition si nous savons comment en tirer le meilleur parti.