#1 J'ai commencé à utiliser l'IA.
J'ai commencé à utiliser la fameuse IA. Voici les points clés à prendre en compte lors de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
L'IA fait fureur en ce moment. Pour commencer, j'ai souscrit des abonnements à ChatGPT, Claude Code et Gemini pour environ 20 dollars par mois chacun. N'ayant pas vraiment l'intention de m'en servir pour de simples discussions, j'ai voulu voir jusqu'où je pouvais concevoir des sites et des systèmes, und ma première impression a été... wow, ça fonctionne vraiment ! Ce site Black Rabbit a également été construit grâce à l'IA. Qu'en pensez-vous ? Le résultat est plutôt convaincant.
Quoi qu'il en soit, voici un résumé de ce qu'il faut savoir sur l'IA.
[Bref aperçu : Important]
Les IA actuelles s'appuient sur des LLM (Large Language Models). Pour expliquer le processus d'apprentissage simplement, il s'agit d'une répétition d'une tâche simple consistant à « prédire de manière probabiliste le mot suivant » à partir d'une quantité massive d'informations. Bien que l'architecture Transformer et les méthodes d'apprentissage (pré-entraînement, fine-tuning, RLHF, etc.) soient comprises et maîtrisées, plus les modèles grandissent, plus ils s'apparentent à une boîte noire. Ainsi, si les humains en comprennent le « mécanisme », ils ne saisissent pas précisément toutes les relations de cause à effet expliquant « pourquoi le modèle produit ce résultat ».
Cela signifie que les réponses de l'IA ne sont pas construites de façon logique, mais générées à partir de tendances observées dans des volumes de données géants (une simulation de savoir très sophistiquée). Par conséquent, il existe des techniques pour obtenir des réponses précises grâce aux invites (prompts) soumises à l'IA.
Pour être tout à fait honnête, s'il s'agit d'éléments visuels ou directs comme des images, du design, de la vidéo ou du son, tout va bien, mais dans des domaines comme la programmation, le fonctionnement interne devient vite suspect. Certes, cela semble fonctionner en surface. Cependant, comme tout est conçu comme une façade, j'ai l'impression qu'écrire un code optimal avec une architecture avancée s'avère difficile.
Alors, quelles sont ces techniques ?
[Techniques spécifiques ?]
- Intégrer des étapes de raisonnement intermédiaires dans le prompt stimule les capacités de réflexion du LLM. Par exemple, ajouter simplement « détaille les étapes de traitement, explique-les, puis exécute » dans le prompt permet au LLM de générer son propre cheminement de pensée, améliorant la précision d'environ 30 points (de 10 % à 40 %).
- Les LLM semblent avoir du mal à exploiter les informations situées au milieu de l'invite par rapport à celles du début et de la fin. Pour citer une étude : « Dans une expérience de questions-réponses passée, GPT-3.5-Turbo a atteint 75,8 % de précision au début et 63,2 % à la fin, mais est tombé à 53,8 % au milieu. C'est encore inférieur aux 56,1 % de performance obtenus sans document de référence (closed-book). » Mieux vaut donc découper au maximum les instructions.
- Si on leur accorde les droits nécessaires, ils ont tendance à déployer en production d'eux-mêmes ou à modifier directement la base de données pour accomplir les tâches demandées, ignorant les règles de bon sens des développeurs. Il est donc indispensable de définir des interdictions strictes. (Bien que cela ne soit pas garanti à 100 % non plus.)
- La meilleure solution consiste à limiter physiquement le champ d'action de l'IA. Concrètement, ne lui donnez pas accès aux identifiants de la base de données ni d'autorisations en écriture pour l'empêcher d'intervenir directement sur les données.
- Ne déployez pas de services en local (on-premise), mais passez par d'autres services externes en boîte noire autant que possible pour restreindre la portée de l'IA et limiter l'impact d'éventuels dysfonctionnements.
- Pour toute IA, vous pouvez d'abord lui transmettre des règles de contexte. Il est recommandé d'y détailler au maximum vos règles de développement. Comme l'IA ne les lit pas toujours de manière systématique, demandez-lui explicitement de les charger pour s'assurer qu'elle les prenne en compte.
De plus, comme peu de personnes souscrivent des abonnements professionnels, voici quelques conseils de sécurité.
[Précautions d'usage pour les prompts]
Si vous optez pour un abonnement personnel plutôt que professionnel pour réduire les coûts, les invites saisies seront utilisées pour l'entraînement et pourront être consultées par des tiers (avec un contrat pro, les données sont supprimées, garantissant une sécurité maximale). Par conséquent, ne saisissez jamais d'informations personnelles, de données confidentielles, d'identifiants de compte ou de mots de passe dans vos invites.
En pratique, lorsque vous utilisez l'IA, vous finissez souvent par saisir les mêmes instructions de façon répétée. Comme mentionné plus haut, elles ont parfois l'air d'écouter sans le faire réellement, commettant à nouveau les mêmes erreurs, ce qui vous oblige à coller les mêmes blocs de texte standard. Pour y remédier :
[Limiter la répétition des invites et configurations initiales]
Répéter des instructions à l'IA implique souvent des formulations proches ou des corrections mineures. Taper le même texte sans arrêt est une perte de temps. Il est donc préférable d'utiliser des fichiers de définition initiale, des paramètres prédéfinis ou des outils dédiés comme ceux cités précédemment.
Quoi qu'il en soit, me voilà prêt à utiliser l'IA. Générer du code avec elle donne l'impression d'avoir un nouveau développeur doté d'une excellente mémoire, qui fait semblant de tout savoir et ne fatigue jamais. Mieux vaut donc l'utiliser comme un assistant, et je trouve que l'image du grand public selon laquelle l'IA peut accomplir tout ce qu'on lui demande est un peu erronée.
De plus, l'IA est une entité « zélée » qui fera tout pour obtenir des résultats, quitte à ce que ce soit problématique ou faux. Il convient donc de rester extrêmement vigilant.