Qu’est-ce que l’IA ? Guide de l’intelligence artificielle pour débutants

À RETENIR

• •La collaboration entre les humains et l’IA stimule la productivité en combinant l’intelligence humaine et la capacité de l’IA à traiter les données et à automatiser les tâches. Ensemble, elles aident les secteurs d’activité à travailler plus vite, à résoudre des problèmes et à faire émerger de nouvelles idées. (Accéder à la section)
• •Malgré ses progrès, l’IA a des limites — notamment les biais des données, l’absence de bon sens et les difficultés à comprendre le contexte. Ces problèmes peuvent entraîner des hallucinations. Elle nécessite également une importante puissance de calcul et soulève des préoccupations éthiques qui ralentissent son adoption. (Accéder à la section)
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• Parmi les tendances émergentes de l’IA figurent l’IA multimodale, qui comprend différents types d’entrées ; l’IA agentique, axée sur les systèmes autonomes ; et l’augmentation par récupération (RAG), qui combine le contenu généré par l’IA avec des informations en temps réel. (Accéder à la section)

L’intelligence artificielle (IA) consiste à utiliser des algorithmes, de vastes jeux de données et une puissance de calcul pour permettre aux machines d’effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine. Ces tâches incluent la reconnaissance de schémas, la compréhension du langage et la prise de décisions. 

Contrairement à l’intelligence naturelle, qui apparaît biologiquement chez les humains et les autres animaux, l’intelligence artificielle est un système créé par l’être humain. Elle est conçue pour reproduire certains aspects d’un comportement intelligent grâce à des moyens informatiques. 

Le pionnier de l’IA John McCarthy a forgé le terme « IA » pour désigner le domaine de la création de systèmes intelligents. Ces systèmes sont capables d’exécuter des tâches qui nécessitent traditionnellement l’intelligence humaine — comme la prise de décisions, la résolution de problèmes et la compréhension du langage.

L’IA a évolué pour prendre en charge des tâches complexes telles que l’identification de schémas dans les données et la génération de contenus créatifs. Elle est ainsi devenue un outil important dans de nombreux secteurs. 

Voici ce qu’il faut savoir sur cette technologie dynamique : son fonctionnement, ses usages dans les différents secteurs et la manière de l’intégrer à vos propres flux de travail et à votre entreprise.

Qu’est-ce que l’IA, en termes simples ?

L’IA permet aux ordinateurs d’effectuer des tâches qui nécessitaient autrefois l’intelligence humaine. Il peut s’agir de comprendre et de générer du langage, de reconnaître des images, de créer des œuvres et d’apprendre des expériences passées. 

Les systèmes d’IA peuvent étudier les données, s’améliorer au fil du temps et même prédire les résultats futurs. Ils y parviennent grâce à des techniques comme l’apprentissage automatique (ML) et les réseaux neuronaux. 

Ces systèmes sont conçus pour imiter la façon dont les humains pensent. Ils peuvent ainsi dialoguer avec les humains en langage naturel, résoudre des problèmes complexes et même trouver des idées créatives.

Bien que l’IA continue de progresser et de gagner en complexité, elle est déjà largement accessible. Les utilisateurs peuvent employer au quotidien des outils d’IA pour diverses tâches, notamment la rédaction, la génération d’images, l’analyse de données et la prise de décisions, ce qui élargit les possibilités d’utilisation à titre personnel et professionnel.

Les types d’IA

Les experts classent l’IA de différentes manières. Les deux catégories les plus courantes sont l’IA étroite et l’IA générale. L’IA étroite est conçue pour des tâches spécifiques. L’IA générale est conçue pour effectuer tout ce qu’un humain peut faire. 

Voici les types les plus courants :

• Intelligence artificielle étroite (ANI) : Conçue pour accomplir une tâche ou un ensemble de tâches avec un haut niveau de compétence et d’efficacité. Siri d’Apple, Watson d’IBM et AlphaGo de Google sont tous des exemples d’IA étroite.
• Intelligence artificielle générale (AGI) : Capable de gérer de nombreuses tâches intellectuelles au niveau d’un être humain. De nombreux chercheurs travaillent actuellement au développement de l’IA générale. 
• Superintelligence artificielle (ASI) : Encore théorique, elle possède des capacités intellectuelles qui dépassent largement celles des humains, mais elle n’est pas encore près de devenir une réalité.

Comment fonctionne l’IA

L’IA fonctionne en utilisant différents algorithmes et données d’entraînement pour identifier des schémas et formuler des prédictions ou prendre des décisions. Elle y parvient souvent sans nécessiter d’instructions explicites pour chaque résultat possible. 

Le domaine de l’IA est vaste. Il comprend l’apprentissage automatique, qui aide les systèmes à apprendre à partir des données. Il inclut également l’apprentissage profond, qui utilise des réseaux neuronaux pour reconnaître des schémas complexes, ainsi que le traitement automatique du langage, qui se concentre sur l’interprétation du langage humain. Ensemble, ces technologies favorisent les progrès dans divers secteurs, notamment la santé, la finance et le divertissement. 

Apprentissage automatique

Le ML permet aux systèmes d’apprendre à partir des données et de s’améliorer au fil du temps. Il ne nécessite pas de programmer étape par étape chaque tâche. 

Les modèles se répartissent généralement en trois catégories : 

• Apprentissage supervisé : Utilise des données étiquetées pour entraîner les modèles.
• Apprentissage non supervisé : Identifie des schémas cachés sans étiquettes.
• Apprentissage par renforcement : Apprend grâce aux retours de son environnement, en utilisant des récompenses ou des pénalités pour guider ses actions.

La création et l’entraînement de modèles de ML impliquent généralement l’utilisation de frameworks spécialisés tels que TensorFlow ou PyTorch, qui fournissent des outils pour définir, optimiser et déployer les modèles.

Apprentissage profond

L’apprentissage profond est un sous-ensemble du ML qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches pour traiter de vastes jeux de données et identifier des schémas complexes. 

Ces architectures de réseaux neuronaux sont couramment utilisées dans l’apprentissage profond :

• Couches des réseaux neuronaux : Elles comprennent des couches d’entrée, cachées et de sortie qui travaillent ensemble pour traiter les informations.
• Réseaux neuronaux profonds (DNN) : Réseaux neuronaux multicouches standards qui apprennent des caractéristiques avancées grâce à plusieurs couches cachées.
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Spécialisés dans le traitement des images et des vidéos.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Idéaux pour traiter des données séquentielles comme le texte, la parole ou les séries temporelles.

Traitement automatique du langage

Le traitement automatique du langage (NLP) est un domaine de l’IA qui vise à aider les machines à comprendre et à traiter le langage humain. 

Principales techniques de NLP utilisées pour traiter et analyser le texte :

• Tokenisation : Divise le texte en unités plus petites, comme des mots ou des expressions.
• Étiquetage morphosyntaxique : Attribue à chaque mot sa fonction grammaticale. 
• Reconnaissance d’entités nommées (NER) : Identifie les noms propres tels que les personnes, les lieux ou les organisations.
• Analyse des sentiments : Détermine le ton émotionnel exprimé dans le texte. 

Modèles de NLP populaires entraînés à comprendre et à générer le langage :

• GPT (Generative Pretrained Transformer) : Prédit et produit du texte, alimentant des outils tels que les chatbots et les assistants d’écriture.
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Excelle dans la compréhension du contexte des mots au sein des phrases, améliorant des tâches comme la recherche et la traduction. 

Cas d’usage de l’IA dans le monde réel

L’IA alimente de nombreuses applications concrètes, telles que la traduction automatique, l’analyse de données, les systèmes de recommandation, et bien d’autres. Les cas d’usage de l’IA et les applications de l’intelligence artificielle sont quasiment illimités. Voici quelques-uns des cas d’usage de l’IA les plus courants :

• Assistants virtuels : Les assistants virtuels dotés d’IA, tels que Siri, Alexa et Google Assistant, utilisent le NLP pour reconnaître les demandes vocales. Ils peuvent effectuer des tâches comme définir des rappels, gérer des appareils connectés et répondre aux questions.
• Génération de contenu : Les modèles d’IA générative sont utilisés pour générer du contenu dans différents formats — notamment du texte, du code, des données synthétiques, de l’audio et de la musique, des images, des vidéos et de la voix.
• Moteurs de recommandation : Les moteurs de recommandation utilisent des modèles de ML pour comparer vos choix et votre comportement passé à ceux d’autres personnes. Ils suggèrent ensuite des produits ou services susceptibles de vous plaire et repèrent souvent des préférences dont vous ignoriez l’existence.  
• Analyse des sentiments : Elle aide les équipes du support client à identifier les personnes qui pourraient être mécontentes ou celles qui sont enthousiastes et pourraient devenir des ambassadrices de la marque. L’IA peut analyser le langage et détecter les émotions qui se cachent derrière les conversations.  
• Synthèse et assistance vocales : Cette technologie fait appel à des techniques avancées d’IA, notamment au NLP et à l’apprentissage automatique. Elle peut être utilisée sur les smartphones, les enceintes connectées, les ordinateurs portables et même les voitures autonomes.
• Prévention de la fraude : Les banques et les distributeurs utilisent l’apprentissage automatique avancé pour détecter les transactions frauduleuses. Ils analysent les données financières et signalent tout élément inhabituel ou correspondant à des schémas de fraude connus.   
• Reconnaissance d’images : L’IA examine les données visuelles pour trouver des schémas et prendre des décisions. Par exemple, les médecins repèrent plus tôt les problèmes sur les examens médicaux, ce qui permet d’améliorer les traitements. La reconnaissance faciale est également utilisée dans la sécurité et le commerce pour proposer des recommandations de produits personnalisées.
• Analyses prédictives et prescriptives : Les algorithmes prédictifs peuvent analyser presque tous les types de données d’entreprise afin de prévoir les événements futurs. L’analyse prescriptive va plus loin en suggérant les mesures qu’une entreprise devrait prendre en réponse. Encore en développement, cette approche progresse rapidement.  
• Véhicules autonomes : De nombreuses voitures disposent déjà de certaines fonctionnalités autonomes, comme l’aide au stationnement, le centrage dans la voie et le régulateur de vitesse adaptatif. Des véhicules entièrement autonomes circulent déjà sur les routes, et la technologie d’IA qui les alimente ne cesse de progresser et de devenir plus abordable. 
• Robotique :Les robots dotés d’IA transforment la manière dont les entreprises travaillent. Ils prennent en charge les tâches répétitives, assistent les chirurgiens et contribuent aux soins des patients. Ces robots améliorent la précision, réduisent les erreurs et renforcent l’efficacité.
• AIOps : L’intelligence artificielle appliquée aux opérations informatiques (AIOps) utilise l’IA pour automatiser et améliorer le fonctionnement des systèmes informatiques. Elle peut prévoir les problèmes système, optimiser les ressources et identifier rapidement les incidents en analysant d’immenses volumes de données. Cela aide les entreprises à rester efficaces, à éviter les interruptions de service et à maintenir la fiabilité de leurs systèmes.  

Avantages de l’IA

L’IA offre des avantages dans tous les secteurs, entraînant des gains considérables en efficacité, en précision et dans les processus décisionnels. Parmi ses principaux atouts figurent une meilleure précision, une efficacité accrue et l’automatisation des tâches, qui libère du temps pour les employés.

Des niveaux élevés de précision

Les systèmes d’IA excellent dans l’exécution de tâches avec un haut niveau de précision. Par exemple, les algorithmes de ML peuvent analyser de vastes jeux de données, détecter des tendances et formuler des prédictions précises. Cela réduit les erreurs humaines dans des tâches comme la saisie de données, les calculs et même le diagnostic de problèmes médicaux. 

L’utilisation de l’IA dans des domaines comme la santé, la banque et la fabrication permet d’obtenir des résultats plus cohérents et de meilleures performances globales.

Une plus grande disponibilité des employés

En automatisant les tâches répétitives et chronophages, l’IA permet au personnel de consacrer davantage de temps aux missions importantes et complexes. Les solutions reposant sur l’IA, comme les chatbots, peuvent gérer les tâches administratives, la planification et le service client. Les travailleurs humains peuvent ainsi se concentrer sur la stratégie et la résolution créative des problèmes. Les employés peuvent par conséquent s’investir dans un travail plus utile, ce qui améliore la productivité et la satisfaction professionnelle. 

Capacités avancées de génération de contenu

Les technologies d’IA telles que le NLP et le ML permettent de générer du contenu de haute qualité et d’analyser des données à grande échelle, tout en restant abordables pour les utilisateurs finaux. GPT-4, par exemple, peut produire des articles, des supports marketing et même des textes techniques dans un style proche de celui d’un humain. En outre, les outils d’analyse de données fondés sur l’IA peuvent parcourir rapidement d’immenses ensembles de données et dégager des informations que les humains mettraient parfois des jours ou des semaines à découvrir. 

Cette capacité aide les entreprises à réagir plus rapidement aux évolutions du marché et aux besoins des clients.

Nouvelles recherches et découvertes permises par l’analyse fondée sur l’IA

L’IA transforme la manière dont les recherches sont menées en accélérant les découvertes dans différents domaines. Dans le secteur de la santé, elle aide à analyser les données génétiques, à découvrir de nouveaux médicaments et à prédire l’évolution de l’état des patients. 

Dans le secteur pharmaceutique, les modèles d’IA accélèrent le processus de développement des médicaments, ce qui permet de gagner du temps et de réduire les coûts.   

La capacité de l’IA à traiter des données complexes permet de révéler de nouveaux schémas que les méthodes traditionnelles ne pouvaient pas détecter. Cela mène à des innovations autrefois jugées impossibles. 

Défis et limites de l’IA

Si l’intelligence artificielle offre des avantages considérables, elle s’accompagne aussi de défis et de limites. Des coûts d’exploitation élevés aux considérations éthiques, il est important de reconnaître ces enjeux afin de garantir une utilisation appropriée et responsable.

Biais et éthique

Les modèles d’IA ne valent que les données sur lesquelles ils sont entraînés ; si ces données sont biaisées, l’IA risque fort de reproduire ces biais. Par exemple, les technologies de reconnaissance faciale sont connues pour commettre des erreurs — en particulier lorsqu’elles identifient des personnes de couleur — en raison de données d’entraînement biaisées. 

Les problèmes éthiques surviennent lorsque des systèmes d’IA sont utilisés pour prendre des décisions dans des domaines comme le recrutement, l’octroi de prêts ou l’application de la loi, sur la base de données erronées ou incomplètes, ce qui peut entraîner des résultats injustes. Pour y remédier,  l’IA doit être entraînée sur des ensembles de données diversifiés et représentatifs, et ses procédures de prise de décision doivent rester transparentes. 

Au-delà des biais techniques, les humains doivent également dialoguer sur l’impact plus large de l’IA sur la société, notamment en matière de vie privée, de responsabilité et de droits humains. Créer une IA éthique ne consiste pas seulement à réduire les biais, mais aussi à protéger les personnes et à préserver leurs libertés.  

Risques de sécurité

Les systèmes d’IA, en particulier ceux qui traitent des données personnelles, sont des cibles privilégiées des cyberattaques.  

Les pirates informatiques exploitent couramment les failles des systèmes d’IA pour voler des données sensibles, altérer les résultats générés par l’IA ou perturber des services essentiels. Les attaques adversariales, au cours desquelles les attaquants fournissent à l’IA des données trompeuses pour provoquer des erreurs, constituent une menace particulière. Par exemple, un acteur malveillant pourrait manipuler des systèmes d’IA utilisés dans des voitures autonomes ou des plateformes financières, avec des conséquences potentiellement dangereuses.  

Coûts et consommation de ressources

Un autre défi majeur de l’IA concerne son coût et sa consommation d’énergie. L’entraînement de modèles d’IA sophistiqués, en particulier les modèles d’apprentissage profond, nécessite une puissance de calcul considérable reposant sur des technologies avancées (comme les GPU) et des centres de données très énergivores. 

Par conséquent, les petites entreprises et organisations peuvent juger trop coûteux de construire, gérer et exploiter des systèmes d’IA. À mesure que l’utilisation de l’IA progresse, l’impact environnemental des centres de données énergivores devient une préoccupation croissante.

Les secteurs qui utilisent l’IA

L’IA est devenue un outil puissant dans de nombreux secteurs, transformant les opérations des entreprises et la manière dont les services sont fournis. Voici quelques-uns des principaux domaines dans lesquels l’IA a un impact considérable.

Santé et médecine

L’IA révolutionne le secteur de la santé en améliorant les diagnostics, les traitements et l’évolution de l’état des patients. En imagerie médicale, les systèmes d’IA analysent les radiographies, les IRM et les scanners pour détecter plus rapidement et plus précisément que les méthodes traditionnelles des maladies et des affections comme le cancer ou les fractures.

Les outils fondés sur l’IA aident également à prédire l’évolution de l’état des patients et à créer des plans de traitement personnalisés, améliorant ainsi la qualité des soins.

Il en va de même pour la découverte de médicaments, où l’IA aide à identifier plus rapidement de nouveaux traitements, réduisant le temps et les coûts nécessaires à leur mise sur le marché.

Finance et banque

Dans le secteur financier, l’IA est utilisée pour détecter les fraudes, évaluer les risques et automatiser les tâches répétitives. Par exemple, les modèles de ML peuvent analyser en temps réel les données financières pour repérer des schémas inhabituels susceptibles d’indiquer des activités frauduleuses. Les banques utilisent également l’IA pour évaluer le risque de crédit. Elle analyse pour cela le comportement et l’historique financiers d’un client, ce qui permet de prendre des décisions de prêt plus précises. 

L’IA est également utilisée pour améliorer l’expérience client dans le secteur financier. Cela comprend le déploiement de chatbots et la création de services plus personnalisés. Mais la personnalisation ne se limite pas aux chatbots. Elle façonne aussi la manière dont les banques commercialisent leurs produits. En analysant le comportement des clients, l’IA fournit aux équipes marketing des informations utiles qui leur permettent d’adapter les produits et services aux attentes et aux besoins des clients.  

Éducation et apprentissage

L’IA améliore l’éducation en personnalisant l’apprentissage et en automatisant les tâches administratives. Les plateformes fondées sur l’IA peuvent adapter les leçons en fonction des progrès, des compétences et des limites d’un élève. Il en résulte une expérience d’apprentissage qui s’adapte en temps réel. 

L’IA sert également à développer des systèmes de tutorat intelligents, qui offrent aux élèves une aide individuelle en dehors de la classe. Elle aide aussi à corriger les devoirs et à gérer les dossiers des élèves. Les enseignants disposent ainsi de plus de temps pour se concentrer sur des interactions enrichissantes avec les élèves. En outre, l’IA facilite la création de contenu en générant des quiz, des plans de cours et des supports pédagogiques adaptés aux besoins du programme. 

Transport et logistique

L’IA transforme le transport et la logistique en optimisant les itinéraires, en améliorant la sécurité et en permettant l’utilisation de camions autonomes. Dans la logistique, les algorithmes d’IA évaluent des données telles que les flux de circulation et la météo afin de trouver les meilleurs itinéraires de livraison, ce qui réduit les coûts et les délais de livraison. L’IA est également utile pour la gestion des flottes, car elle aide les entreprises à estimer les besoins de maintenance et à réduire l’immobilisation des véhicules.

Les voitures autonomes propulsées par l’IA progressent aussi bien pour les usages personnels que commerciaux. Ces technologies de conduite autonome utilisent des capteurs et des caméras pour se déplacer en toute sécurité dans la circulation. L’IA améliore également les systèmes d’aide à la conduite, comme le freinage autonome et les dispositifs de maintien dans la voie.

Les nouvelles tendances de l’IA

À mesure que l’IA évolue, plusieurs nouvelles tendances façonnent l’avenir de cette technologie. Elles montrent que l’IA gagne en puissance, tout en soulevant davantage de préoccupations éthiques et de sécurité.

L’essor de l’IA multimodale

L’IA multimodale désigne des systèmes qui traitent différents types de données, notamment du texte, des images, de l’audio et de la vidéo. Cela permet à l’IA de comprendre et de créer du contenu de manière plus complexe. Par exemple, un système multimodal pourrait décrire une image ou créer une image à partir d’une commande vocale. En combinant différentes méthodes de traitement, ces systèmes atteignent de meilleures performances.  

Des agents autonomes dans davantage de domaines

L’IA agentique est conçue pour agir de manière autonome, en exécutant des tâches, en prenant des décisions et en interagissant avec son environnement sans intervention humaine. Elle privilégie un comportement orienté vers des objectifs et une prise de décision adaptative fondée sur des algorithmes avancés et des données sensorielles, afin de pouvoir agir en temps réel. Elle est désormais utilisée dans la robotique, les véhicules autonomes et les assistants virtuels d’IA qui fonctionnent sans contrôle humain constant.

Une génération augmentée par récupération (RAG) améliorée

Génération augmentée par récupération (RAG) est une méthode qui améliore les modèles d’IA générative en leur permettant d’intégrer des informations externes. Avec le RAG, les réponses sont plus précises et pertinentes. Cette méthode combine les atouts de la génération de contenu et de la récupération de données, ce qui améliore la qualité des résultats produits par l’IA. 

Une demande croissante de main-d’œuvre qualifiée en IA

À mesure que l’IA se développe, le besoin de personnes qui la comprennent augmente lui aussi. Il s’agit notamment de spécialistes des données, d’ingénieurs en IA et de spécialistes de l’apprentissage automatique. Les entreprises investissent dans des programmes de formation pour constituer des équipes capables d’utiliser efficacement l’IA dans leurs activités. 

L’utilisation accrue de l’IA fantôme

L’IA fantôme apparaît lorsque des employés d’une entreprise utilisent des outils d’IA sans l’autorisation ni la supervision du service informatique. Cela peut entraîner des problèmes de sécurité, de confidentialité des données et de conformité réglementaire. Pour réduire ces risques, les entreprises doivent suivre et contrôler l’utilisation des outils d’IA. 

Une attention accrue portée à l’éthique et à la sécurité

L’IA est désormais utilisée dans de nombreux aspects de la société. Elle suscite donc davantage d’inquiétudes quant à son utilisation éthique et aux risques de sécurité. Parmi ces risques figurent les biais dans les algorithmes d’IA, le détournement de l’IA pour créer des deepfakes et l’utilisation de fausses données lors de l’entraînement. Les organisations doivent mettre en place des mesures de sécurité robustes pour protéger les systèmes d’IA contre les abus et les attaques.

3 outils d’IA à essayer

De nombreux outils d’IA sont facilement accessibles à tous, les plus populaires étant ChatGPT pour l’IA générative de texte et d’images, Leonardo.AI pour la création d’images et GitHub Copilot pour l’assistance au codage. Ces outils contribuent à accélérer le processus créatif de nombreux professionnels et aident même les créateurs de contenu non spécialisés ou les développeurs débutants à produire les résultats précis dont ils ont besoin dans leurs secteurs respectifs. 

ChatGPT

ChatGPT, qui signifie Generative Pre-trained Transformer, est le chatbot d’OpenAI qui utilise des technologies avancées de NLP pour engager des conversations ressemblant étroitement à des dialogues humains. Il peut générer différents types de contenu textuel, comme des articles et des poèmes. La version gratuite répond aux questions en fonction de sa date limite de connaissances d’octobre 2023 et permet de générer un nombre limité d’images avec DALL-E. Elle n’offre toutefois pas accès aux derniers modèles ni aux fonctionnalités avancées. 

ChatGPT Plus, proposé à 20 $US par mois, offre une capacité de messagerie étendue, l’importation de fichiers, l’analyse de données et des limites plus élevées pour la génération d’images. Il comprend également l’accès à plusieurs modèles de raisonnement, comme OpenAI o3 et o4-mini. En outre, les utilisateurs de Plus bénéficient d’un accès anticipé à GPT-4.5 et GPT-4, peuvent créer des projets et des GPT personnalisés, et tester de nouvelles fonctionnalités.

Leonardo.AI

Leonardo AI est une plateforme d’IA générative spécialisée dans la création d’images à partir de descriptions textuelles détaillées ou de prompts. Elle peut générer différents types d’images, notamment des dessins animés, des images hyperréalistes et des images de style anime, utilisables dans divers contextes — publication web, jeux vidéo et bien plus encore. Leonardo propose une version gratuite qui offre aux utilisateurs 150 jetons par jour à dépenser pour créer leurs images générées par l’IA. 

Le nombre de jetons nécessaires à la génération d’une image dépend du préréglage choisi par l’utilisateur, mais il commence généralement à quatre jetons pour les images par défaut et peut atteindre 26 jetons pour les images créées avec la fonctionnalité  Alchemy. Pour obtenir davantage de jetons, Leonardo propose un abonnement mensuel. Le forfait Apprentice commence à 10 $US pour 8 500 jetons par mois, le forfait Artisan commence à 24 $US par mois pour 25 000 jetons, et le forfait Maestro commence à 48 $US par mois pour 60 000 jetons.

GitHub Copilot

GitHub Copilot est un assistant de codage fondé sur l’IA qui aide les développeurs de logiciels à générer et à corriger du code. Il s’intègre aux environnements de développement intégrés (IDE) et fournit en temps réel des suggestions de code, de la complétion automatique et de la génération de code à partir de prompts NLP. Les développeurs peuvent l’utiliser pour simplifier les tâches de codage et automatiser des opérations complexes dans différents langages de programmation. 

Même si l’IA accélère le développement, les utilisateurs doivent vérifier le code généré par l’IA pour s’assurer de son exactitude, de sa sécurité et de sa conformité juridique. Copilot propose une version gratuite qui offre aux utilisateurs 500 Mo de dépôts privés. Pour disposer de davantage d’espace dans les dépôts privés, Copilot offre 2 Go d’espace de dépôt avec son forfait Team, qui coûte 4 $US par utilisateur et par mois. Le forfait Enterprise fournit 50 Go d’espace de dépôt pour 21 $US par utilisateur et par mois.

3 cours d’IA accessibles aux débutants pour aller plus loin

Si vous explorez l’IA, suivre des cours en ligne est un excellent moyen de débuter ou d’approfondir vos connaissances. Plusieurs plateformes éducatives proposent un large éventail de formations — voici trois cours accessibles aux débutants sur Coursera, inclus dans un abonnement mensuel de 49 $US.

Introduction à l’intelligence artificielle (IA)

IBM propose un cours d’Introduction à l’intelligence artificielle idéal pour les débutants qui souhaitent en savoir plus sur l’IA, son fonctionnement et les applications possibles de l’IA. Il explique également les problèmes, les préoccupations et les considérations éthiques potentiels que les étudiants doivent connaître lorsqu’ils intègrent l’IA dans leur quotidien.

Introduction à l’IA générative

Le cours de Google intitulé Introduction à l’IA générative vous enseigne les différents types de modèles d’IA générative. Vous découvrirez également différents outils Google pour vous aider à développer vos propres applications d’IA générative. Ce cours fait partie de la spécialisation Introduction to Generative AI Learning Path. 

Lorsque vous vous inscrivez, vous êtes également inscrit à cette spécialisation, au cours de laquelle vous découvrez de nouveaux concepts auprès d’experts du secteur, acquérez une compréhension fondamentale des sujets et des outils, et développez des compétences utiles professionnellement grâce à des projets pratiques.

Apprendre à coder avec l’IA

La plateforme interactive d’apprentissage du code Scrimba propose ce cours accessible aux débutants, Learn to Code with AI qui apprend aux étudiants à utiliser l’IA pour créer des applications web — la seule exigence étant une connaissance fondamentale du HTML, du CSS et de Javascript. Vous développerez des compétences en ML et en programmation informatique, et apprendrez à déployer des applications web.

Foire aux questions (FAQ)

En résumé : utilisez notre guide de l’intelligence artificielle pour appréhender l’avenir de la technologie

L’IA transforme déjà un large éventail de secteurs, mais l’avenir apporte à la fois des possibilités et des défis. Alors que la technologie continue d’évoluer — avec des avancées comme l’informatique quantique à l’horizon — la véritable question est de savoir comment la société réagira à ces innovations. 

Qu’il s’agisse de données biaisées ou d’attentes financières non satisfaites, les entreprises doivent faire face à toute une série de défis liés à la mise en œuvre de l’IA. Ce guide fournit des informations clés pour vous aider, vous et votre organisation, à rester informés et prêts pour l’avenir des technologies d’IA.

Pour en savoir plus sur la création de prompts détaillés et efficaces, consultez notre guide d’ingénierie des prompts afin d’exploiter tout le potentiel des applications d’IA.