En deux mots, comment fonctionne l'IA ?

Implémentation IA en entreprise

Jacob H. Marquez

Data Scientist

Trouver des schémas dans les big data

Une mosaïque de carrés colorés

Implémentation IA en entreprise

Trouver des schémas dans les big data

Une mosaïque de carrés colorés avec des contours rouges autour de plusieurs groupes de la même couleur

Implémentation IA en entreprise

$$ $$

Un cerveau avec le mot « Input »

Implémentation IA en entreprise

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Un graphique avec le mot « Action »

Implémentation IA en entreprise

$$ $$

![Un graphique avec le mot « Output » (https://assets.datacamp.com/production/repositories/6325/datasets/e20aeaaf16a9125b704ebeb1228cc3d30c93fc95/process_3.png =80)

Implémentation IA en entreprise

En quoi l'IA générative est-elle différente ?

$$ $$ $$ Deux cercles, un plus petit à l'intérieur du plus grand, représentant l'IA et l'IA générative

 

IA générative :

  • Génère un nouveau contenu sur la base des données fournies
  • Exemples : images, texte, audio
  • Interactions en langage naturel
  • Plusieurs fonctions
  • Attention : excellent mais pas 100 % exact
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Créer de nouveaux contenus grâce à l'IA générative

Génération d’image par le texte

Une image générée par l'IA d'un chien avec un chapeau jaune devant la Tour Eiffel

Résumé de texte

Une image de texte

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Solution d’IA de base

Une image de bases de données et les mots «Lots of data »

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Solution d’IA de base

L'image d'une tête humaine avec un cerveau d'IA et les mots « AI Model »

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Solution d’IA de base

Un ordinateur avec le mot « System »

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Solution d’IA de base

Flèches tracées entre un cerveau d'IA et un ordinateur

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Solution d’IA de base

Une image représentant deux personnes et les mots « Utilisateur et UX/UI ».

Implémentation IA en entreprise

Solution d’IA de base

Figure huit flèches entre les données et le cerveau de l'IA, ainsi qu'entre l'ordinateur et les personnes

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Solution d’IA de base

Puces informatiques portant la mention « Specialized Hardware »

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Solutions d'IA et. solutions de données sans IA

 

  • Beaucoup plus de données
  • Traitement intensif, c'est-à-dire machine learning avancé et deep learning
  • Infrastructure pour le modèle d'IA et pour le système

 

  • Expérience utilisateur/interface utilisateur, par exemple expérience de chat
  • Infrastructure technique, c'est-à-dire le matériel spécialisé
  • Système de surveillance du modèle d'IA
  • Plus d'importance accordée aux risques, à la protection de la vie privée et à la conformité
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Passons à la pratique !

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