Et si vous deviez résumer votre compréhension en 3 minutes?

Comprendre l'IA n'est pas une mince affaire, mais il est certain qu'être capable de mettre le tout en mots aide à intégrer le tout. Voilà pourquoi on vous propose ici de répondre à trois questions qui vont assurément revenir autour de vous: Faut-il en avoir peur ? Comment ça marche ? Comment faire des requêtes ?

Notre collègue du RÉCIT Benoît Petit s'est prêté au jeu et voici ses réponses: 

Faut-il en avoir peur ?
Je crois que la peur est souvent de mauvais conseil, bien qu’elle soit parfois nécessaire à notre survie. Dans le cas de l’IA, je dirais qu’il est nécessaire de garder une distance critique pour à la fois tirer profit de ses possibilités au service du bien commun tout en développant notre compréhension collective de celle-ci. En éducation, cela peut vouloir dire de se poser constamment des questions en l’utilisant et pour ça, on a le guide du ministère de l’Éducation du Québec pour une utilisation pédagogique, éthique et légale de l’IAG qui en propose tout plein.

Comment ça marche ?
Comme il y a de nombreuses formes d’IA et qu’elles ont toutes leurs particularités, il est difficile de généraliser. Disons simplement que ces systèmes d’IA utilisent des langages algorithmiques et d’autres technologies pour tenter d’imiter des fonctions de l’intelligence humaine. Certaines y arrivent avec beaucoup d’efficacité comme les IA dites génératives (IAG), notamment les grands modèles de langage (LLM) qui arrivent, à l’aide d’algorithme de prédiction, à imiter de façon très convaincante le langage humain. Ces systèmes analysent des milliards de textes humains et synthétisent les connexions entre tous ces mots. À partir de ces connexions, ces machines arrivent à prédire des chaînes de mots très vraisemblables. Toutefois, elles ne réfléchissent pas comme les humains, même si on leur a ajouté des algorithmes qui cherchent aussi à imiter cette capacité humaine.

Comment la prompter ?
L’art de la rédactique, bonne question ! L’important pour moi est d’être au clair avec mon intention : qu’est-ce que je veux atteindre au bout du compte ? Pour y arriver, il est nécessaire de fournir à la machine toutes les informations dont elle a besoin pour établir les meilleures connexions et arriver aux résultats les plus probants. J’ai souvent le sentiment de faire appel à l’intelligence collective des humains quand je constate les résultats et c’est en fait cette intelligence qui est souvent la plus intéressante et parfois même surprenante.

Faites l'exercice de répondre à ses questions et n'hésitez pas à reconsulter des sections de l'autoformation s'il vous manque certaines réponses.

Mise en pratique

Maintenant que vous maîtrisez les techniques de formulation de requêtes, il est temps de les mettre en pratique ! Choisissez l'un des scénarios suivants qui vous inspire le plus, et lancez-vous dans une exploration active avec un outil d'IA de votre choix (Copilot, ChatGPT, Perplexity, etc.).

Consignes:

  1. Choisissez un scénario parmi la liste présentée plus bas.
  2. Formulez deux requêtes différentes en lien avec ce scénario et testez-le. Expérimentez différents éléments de la structure (Rôle, Contexte, Tâche, Format).
  3. Pour votre scénario choisi, testez aussi les requêtes déjà préparées.
  4. Consolidez vos expérimentations dans le journal de réflexion après l'activité.

Scénarios aux choix:

A. Texte: Utilisez l'IAg pour générer du contenu textuel de qualité (résumés, descriptions, etc.).

B. Grille d'évaluation : Explorez comment l'IAg peut vous aider à créer ou à améliorer des grilles d'évaluation.

Ressources utilisées pour cette section

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