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L’incitation par la chaîne de pensée est une technique utilisée pour aider les grands modèles de langage (LLM) à effectuer des tâches en suivant une séquence logique d’étapes. Même si les modèles d’IA tentent d’imiter les humains, ils nécessitent des instructions détaillées, appelées invites, pour créer des résultats de haute qualité, précis et pertinents. L’ingénierie de requête est l’art et la science qui consistent à créer de bonnes invites. Le raisonnement de la chaîne de pensée (CoT) est une technique d’ingénierie de requête qui décompose des tâches complexes en une série d’étapes plus simples et plus faciles à gérer pour parvenir à une réponse. Il donne aux utilisateurs un meilleur contrôle et une meilleure compréhension de la manière dont le LLM parvient à ses réponses. 

Exemple de chaîne de pensée

« Résous les problèmes de mots mathématiques suivants étape par étape.

Si tu as sept bananes et que tu en donnes quatre à ton ami, que tu reçois cinq autres bananes et que tu jettes ensuite trois bananes pourries, combien te reste-t-il de bananes ? »

Résultat de la chaîne de pensée

Décomposons-le étape par étape :

1. Vous commencez avec sept bananes.
2. Vous donnez quatre bananes à votre ami, il vous reste donc : 7 - 4 = 3 bananes
3. Vous achetez cinq bananes supplémentaires, vous avez donc maintenant : 3 + 5 = 8 bananes

4. Vous jetez trois bananes, il vous reste donc : 8 - 3 = 5 bananes

Il vous reste donc cinq bananes.

L’informatique cognitive est le processus qui permet à un logiciel de raisonner et de « penser » comme un humain. La capacité de raisonnement avancée et innée des humains nous permet de nous adapter à de nouvelles situations et de résoudre des problèmes complexes. Par exemple, un humain perdu dans les bois peut se diriger vers l’eau pour survivre ou vers le bruit de la circulation pour trouver de l’aide. De même, l’informatique cognitive vise à simuler les processus de pensée humaine dans des systèmes logiciels via la perception, l’attention et la mémoire.

Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) traditionnels peuvent résoudre des problèmes pour lesquels ils ont été spécifiquement formés, tels que l’analyse de données, la réalisation de prédictions ou la génération de texte selon les instructions de l’utilisateur. Cependant, l’informatique cognitive vise à faire progresser l’intelligence artificielle en apprenant aux systèmes logiciels à atteindre des objectifs prédéterminés grâce à une prise de décision indépendante en réponse aux changements environnementaux. 

Exemple d’informatique cognitive

Envisagez de confier la prise de rendez-vous à un spécialiste de votre organisation. Les nouveaux rendez-vous ne doivent être pris que l’après-midi lorsque le spécialiste est disponible et entretient une relation existante avec le client. Les rendez-vous doivent également être pris dans les deux semaines suivant la demande. Cependant, ces conditions présentent des nuances, telles que les suivantes : 

• Les clients en colère ou contrariés reçoivent des rendez-vous tôt, y compris le matin.
• Les rendez-vous peuvent être demandés au-delà de la période de deux semaines.
• Certains clients de longue durée peuvent avoir besoin de considérations particulières, comme un e-mail personnalisé une fois la réservation effectuée.

Généralement, l’IA peut être entraînée à automatiser la tâche en remplissant les conditions de base, mais elle ne peut pas gérer les nuances comme le ferait un professionnel humain. Cependant, l’informatique cognitive est une technologie d’IA qui permet d’ajuster les conditions selon les besoins pour atteindre l’objectif de satisfaction du client lors de la réservation. Par exemple, elle peut lire le message du client et donner la priorité à sa réservation ou fixer un rendez-vous tôt le matin pour répondre aux besoins d’un client de longue date.

La compréhension du langage naturel (NLU) est la capacité d’un système informatique ou d’un logiciel à comprendre le langage humain. Elle permet au logiciel de reconnaître l’intention et le sentiment du chat et de proposer des expériences utilisateur très engageantes grâce à des interactions conversationnelles réalistes. Par exemple, des assistants tels qu’Alexa répondent à la voix humaine et des chatbots alimentés par l’IA participent à des conversations textuelles. La compréhension du langage naturel permet à ces systèmes de prendre n’importe quelle entrée conversationnelle générée par l’homme, de la convertir en syntaxe interne du langage informatique et d’agir en fonction de cette entrée. Les utilisateurs peuvent interagir naturellement avec les machines en utilisant la langue de leur choix.

L’IA multimodale est un système d’intelligence artificielle qui traite, interprète et intègre plusieurs types de données, tels que du texte, des images, du son et de la vidéo. De nombreux flux de travail métier génèrent et utilisent des jeux de données complexes avec plusieurs types de données connexes, comme des vidéos sous-titrées, des images avec des résumés ou des notes de réunion audio avec des plans de conception pertinents. L’IA multimodale peut interpréter un ensemble d’informations aussi varié et riche pour une analyse et une automatisation complexes. Les organisations utilisent l’analyse vidéo, le traitement de documents, la création de contenu et des flux de travail similaires pour obtenir des informations précises à partir de sources de données multimodales non structurées et améliorer l’efficacité des processus.

La base de données SQL est une collection de données visualisée sous forme de tables avec des lignes et des colonnes. Les données sont stockées de la même manière qu’une feuille de calcul, avec des colonnes indiquant les attributs des données et des lignes décrivant l’entité ou l’objet concerné par les données. La plupart des bases de données SQL utilisent le langage de requête structuré (Structured Query Language, ou SQL) pour l’interaction entre l’utilisateur et les données, d’où son nom. Ce sont des bases de données relationnelles, car vous pouvez stocker des relations de données entre les tables.

Par exemple, une table de produits comporte des colonnes comme le nom du produit, son type, son coût, etc., et une ligne contient les valeurs pour des produits individuels. Une table de clients comporte des colonnes contenant les noms et les coordonnées des clients. Vous pouvez créer une troisième table qui associe les données des clients aux produits qu’ils ont achetés.

L’architecture des données constitue le cadre général qui décrit et régit la collecte, la gestion et l’utilisation des données d’une entreprise. Les entreprises disposent aujourd’hui de larges volumes de données provenant de diverses sources de données. Leurs équipes souhaitent y accéder à des fins d’analytique, de machine learning, d’intelligence artificielle ou pour d’autres applications. L’architecture de données moderne présente un système cohérent qui rend les données accessibles et utilisables, tout en garantissant la sécurité et la qualité des données. Elle définit les politiques, les modèles de données, les processus et les technologies qui permettent aux entreprises de simplifier le transfert de données entre les services. Elle permet également de garantir leur disponibilité en cas de besoin, y compris en temps réel, tout en garantissant la conformité réglementaire.

Un fournisseur indépendant de logiciels (ISV) est une organisation qui crée et vend des produits logiciels indépendants du matériel et des systèmes d’exploitation sous-jacents. La solution logicielle résout généralement un problème client spécifique, tel que la création et la gestion de données commerciales ou financières. Il peut également s’agir d’un logiciel d’infrastructure prenant en charge le stockage de données, la sécurité ou l’authentification. Le fournisseur garantit la compatibilité logicielle avec les différentes plateformes matérielles afin de cibler une large clientèle.

Les ISV vendent leurs logiciels sous différents formats, tels que des licences perpétuelles, des contrats à durée déterminée ou des logiciels en tant que service (SaaS). Le logiciel est concédé sous licence aux clients, mais l’ISV conserve les droits de propriété.

Un chatbot est un programme ou une application avec lequel les utilisateurs peuvent converser par le biais de la voix ou du texte. Les chatbots ont été développés pour la première fois dans les années 1960 et la technologie qui les fait fonctionner a évolué au fil du temps. Les chatbots utilisent traditionnellement des règles prédéfinies pour converser avec les utilisateurs et fournir des réponses scriptées. Les chatbots modernes utilisent le traitement du langage naturel (NLP) pour comprendre les utilisateurs et ils peuvent répondre à des questions complexes avec pertinence et de précision. Votre organisation peut utiliser les chatbots pour mettre à l’échelle, personnaliser et améliorer la communication dans tous les domaines, des flux de travail du service client à la gestion DevOps.

L’intelligence artificielle (IA) d’entreprise est l’adoption de technologies d’IA avancées au sein des grandes organisations. Le passage des systèmes d’IA du prototype à la production présente plusieurs défis en termes d’échelle, de performances, de gouvernance des données, d’éthique et de conformité réglementaire. L’IA d’entreprise comprend des politiques, des stratégies, des infrastructures et des technologies destinées à une utilisation généralisée de l’IA au sein d’une grande organisation. Même si elle nécessite des investissements et des efforts importants, l’IA d’entreprise est importante pour les grandes organisations à mesure que les systèmes d’IA se généralisent.

La classification de texte est le processus qui consiste à attribuer des catégories prédéterminées à des documents texte ouverts à l'aide de systèmes d'intelligence artificielle et de machine learning (IA/ML). De nombreuses organisations disposent d'archives documentaires volumineuses et de flux de travail qui génèrent en permanence des documents à grande échelle, tels que des documents juridiques, des contrats, des documents de recherche, des données générées par les utilisateurs et des e-mails. La classification de texte est la première étape pour organiser, structurer et classer ces données à des fins d'analyse plus approfondie. Elle permet l'étiquetage et le balisage automatiques des documents. Cela économise à votre organisation des milliers d'heures alors que vous auriez autrement besoin pour lire, comprendre et classer les documents manuellement.

Un agent d'intelligence artificielle (IA) est un logiciel qui peut interagir avec son environnement, collecter des données et les utiliser pour effectuer des tâches autodéterminées afin d'atteindre des objectifs prédéterminés. Les humains fixent des objectifs, mais un agent d'IA choisit indépendamment les meilleures actions à effectuer pour atteindre ces objectifs. Prenons l'exemple d'un agent d’IA d'un centre d'appels qui souhaite résoudre les requêtes des clients. L'agent posera automatiquement différentes questions au client, recherchera des informations dans des documents internes et répondra en proposant une solution. Sur la base des réponses des clients, il détermine s'il peut résoudre lui-même la requête ou la transmettre à un humain.

Les outils de développement sont des technologies qui permettent de développer des logiciels d'une façon plus rapide et plus efficace. Le développement logiciel est un processus complexe qui consiste à traduire des objets du monde réel en représentations mathématiques et électroniques que les machines peuvent comprendre et manipuler. Les outils de développement agissent comme une interface entre la réalité physique et les processus informatiques. Ils incluent des langages de programmation, des cadres et des plateformes qui résument différents niveaux de complexité. Cela signifie que vous pouvez interagir plus facilement avec les ordinateurs et résoudre des problèmes plus complexes. Au lieu de travailler avec des composants matériels et des langages de codage de bas niveau, vous pouvez utiliser des bibliothèques, des API et d'autres abstractions qui donnent la priorité aux cas d'utilisation opérationnelle. Les outils de développement comportent également des applications logicielles, des composants et des services qui simplifient le processus de codage.