Les IA génératives à l'épreuve d'un enseignement (trop) vertical [Marc Bidan]

Xerfi Canal

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.

Transcript

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]

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