ChatGPT et les IA

Introduction à l'Intelligence Artificielle

Par Loïc Durand / Formateur et développeur

Au programme

• 🕰️ Histoire rapide de l'IA
• 🧠 IA, Machine Learning & Deep Learning
• 💬 Comment fonctionne un LLM ?
• ⚠️ Limites et risques de ChatGPT
• 💡 Usages concrets
• ✍️ Prompt Engineering
• 🏋️ Exercices pratiques

Histoire rapide de l'IA

Son histoire remonte à plus de 70 ans.

Des hauts spectaculaires... et des bas tout aussi impressionnants.

1950 — Alan Turing

Le Test de Turing (Jeu de l'imitation) :

• Un humain discute par écrit avec deux interlocuteurs
• L'un est humain, l'autre est une machine
• Si on ne peut pas les distinguer → la machine "pense"

1956 — La naissance de l'IA

John McCarthy et Marvin Minsky inventent le terme "Intelligence Artificielle"

"Tout aspect de l'apprentissage peut être décrit si précisément qu'une machine peut le simuler."

1956 – 1974 — Les années dorées 🌟

L'euphorie ! Les financements pleuvent.

En 1967, Minsky déclare :

"Dans une génération, le problème de l'IA sera substantiellement résolu."

1974 – 1993 — Les hivers de l'IA ❄️

• Puissance de calcul insuffisante
• Explosion combinatoire
• Manque de données

1993 – 2011 — Le triomphe de la Data

Trois facteurs relancent tout :

1. Loi de Moore — la puissance double tous les 18 mois
2. Big Data — Internet + smartphones = données massives
3. Apprentissage statistique — on laisse les machines apprendre

Aujourd'hui — L'IA partout

Dans votre téléphone, vos réseaux sociaux, votre banque...

La question n'est plus "Est-ce que ça marche ?"

Mais "Est-ce que c'est juste ?" 🤔

Les GAFAM et l'IA

Les géants du numérique ont massivement investi dans l'IA :

| Entreprise | IA phare |
|---|---|
| Google | Gemini, DeepMind |
| Microsoft | Copilot (OpenAI) |
| Meta | Llama |
| Amazon | Alexa, Bedrock |
| Apple | Apple Intelligence |

IA, Machine Learning & Deep Learning

Qu'est-ce que l'IA ?

L'Intelligence Artificielle = créer des programmes capables de s'adapter et de résoudre des problèmes sans règles explicites.

Au lieu de tout programmer, on donne à la machine les moyens d'apprendre.

Qu'est-ce que le Machine Learning ?

La machine apprend en analysant des données, pas en suivant des règles.

• ❌ Méthode classique → liste de règles ("un chat a 4 pattes, des moustaches...")
• ✅ Machine Learning → montrer 10 000 photos de chats, elle apprend seule

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

Des réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain.

• Étage 1 → formes simples (lignes, courbes)
• Étage 2 → motifs (yeux, oreilles)
• Étage 3 → concepts (visage de chat)
• Étage 4 → reconnaissance ("C'est Félix !")

Plus il y a de couches → plus le réseau est "profond"

La relation entre les trois

Chaque concept inclut le précédent.

Comment fonctionne un LLM ?

ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral...

Sa seule mission : prédire le mot suivant

Le chat mange → ?

| Mot suivant | Probabilité |
|---|---|
| des croquettes | 42% ✅ |
| une souris | 25% |
| du poisson | 15% |
| une pizza | 0.01% 🍕 |

Et il recommence... c'est l'auto-régression.

Ce que ça implique

Pour bien prédire, le modèle doit comprendre :

• La grammaire
• Le contexte
• Les concepts
• Les relations logiques

Un outil impressionnant... mais pas magique.

Limites de ChatGPT

L'hallucination ⚠️

Un LLM est une machine statistique, pas une encyclopédie.

Il cherche le probable, pas le vrai.

→ Il peut inventer des faits avec un aplomb déconcertant.

ChatGPT et son rapport à la vérité

ChatGPT ne sait pas qu'il dit une bêtise.

Il génère la suite de texte la plus probable.

Si cette suite est fausse → tant pis.

Règle d'or : ChatGPT n'est pas une source, c'est un outil.

Stabilité, explicabilité, complexité

• Stabilité : deux prompts identiques → deux réponses différentes (température)
• Explicabilité : impossible de savoir pourquoi il a donné cette réponse
• Complexité : des milliards de paramètres, boîte noire totale

Types de risques

| Type | Exemple |
|---|---|
| Désinformation | Fausses informations présentées comme vraies |
| Plagiat | Contenu généré présenté comme original |
| Biais | Reproduit les biais présents dans les données |
| Vie privée | Données partagées avec le modèle |
| Dépendance | Moins de réflexion critique |

Risques d'usages de ChatGPT

• Ne jamais partager de données confidentielles
• Vérifier systématiquement les sources et faits
• Ne pas utiliser tel quel pour des documents officiels

• L'IA comme aide, pas comme substitut à la réflexion
• Les enseignants et les outils de détection s'adaptent

Usages concrets

Encyclopédie interactive

Poser des questions complexes, obtenir des explications claires.

• "Explique-moi la photosynthèse comme si j'avais 10 ans"
• "Quelles sont les différences entre TCP et UDP ?"
• "Résume cet article en 5 points clés"

Assistant pédagogique

• Générer des exercices et des quiz
• Expliquer une erreur dans du code
• Créer des plans de cours
• Adapter le niveau de complexité

Assistant personnel intelligent

• Rédiger des emails, lettres, rapports
• Traduire et adapter le ton
• Organiser des informations
• Brainstormer des idées

Deux manières de gérer les connaissances

| Approche | Description |
|---|---|
| RAG (Retrieval Augmented Generation) | L'IA cherche dans une base documentaire avant de répondre |
| Fine-tuning | On réentraîne le modèle avec ses propres données |

Le RAG est plus simple et plus flexible pour la plupart des usages.

Détection des textes issus de l'IA

Les outils de détection existent mais sont imparfaits :

• GPTZero, Turnitin, ZeroGPT...
• Taux de faux positifs élevé
• Un texte retravaillé passe souvent inaperçu

→ La meilleure défense : comprendre comment l'IA fonctionne

Le Prompt Engineering ✍️

C'est quoi un bon prompt ?

Un prompt n'est pas une simple phrase.

C'est de la programmation en langage naturel.

Garbage In → Garbage Out

Une instruction floue = un résultat médiocre

La méthode ACTIF

| Élément | Description |
|---|---|
| Action | Ce que vous voulez obtenir |
| Contexte | Les informations de fond |
| Tonalité | Le style, l'ambiance |
| Identité | Le rôle de l'IA |
| Format | La structure de sortie |

Exemple ACTIF

System Prompt vs User Prompt

La fenêtre de contexte

La mémoire à court terme de l'IA.

• GPT-4 Turbo : 128 000 tokens (≈ 300 pages)
• Au-delà → le modèle "oublie" le début

⚠️ Plus le contexte est long → plus le risque d'erreur est grand

Template de prompt avancé

Exercices pratiques 🏋️

Exercice 1 — Histoire pour enfants

Créer le début d'une histoire d'aventure pour enfants.

• Définir un contexte précis
• 300 mots maximum
• Ton adapté aux enfants

Exercice 2 — Analyse d'avis clients

Copier 5 avis clients réels (d'un restaurant, app, produit...).

• Identifier les points positifs et négatifs
• Résultat sous forme de tableau 2 colonnes

Exercice 3 — Idées de contenus

Demander à ChatGPT de générer des idées de contenus variés pour un thème de votre choix.

• Prompt vague : "Donne-moi des idées de posts"
• Prompt ACTIF : identité + contexte + format défini

Exercice 4 — Organisation de vacances

Planifier des vacances sur la Côte d'Azur.

• Budget
• Durée
• Centres d'intérêt
• Format de sortie attendu (planning jour par jour)

Exercice 5 — Recommandations de films

Trouver des films similaires à une liste de films que vous aimez.

• "Recommande-moi des films"
• vs. "Je suis fan de [liste], recommande 5 films similaires avec une justification pour chacun"

Exercice 6 — Plan nutritionnel

Créer un plan nutritionnel équilibré sur une semaine pour une personne active.

• Régime alimentaire (végétarien, sans gluten...)
• Objectif (perte de poids, performance sportive...)
• Format : tableau jour par jour

Exercice 7 — Script Bash

Créer un script Bash pour automatiser une sauvegarde de fichiers.

1. Définir ce qu'on veut sauvegarder
2. Définir la destination
3. Définir la fréquence ou le déclencheur
4. Demander des commentaires dans le code

Le template ultime

À retenir 🎯

• L'IA est un outil, pas une vérité absolue
• ChatGPT hallucine → toujours vérifier
• La qualité du prompt détermine la qualité du résultat
• Méthode ACTIF : Action, Contexte, Tonalité, Identité, Format
• Ne jamais partager de données confidentielles
• L'IA est là pour augmenter vos capacités, pas les remplacer

Merci ! 🙏

Des questions ?