Comment fonctionne l'IA générative, expliqué au dirigeant

Une IA générative fonctionne par prédiction : à partir du début d'un texte, elle calcule quel mot a le plus de chances de venir ensuite, puis recommence, mot après mot. Elle a appris à le faire en analysant des milliards de phrases. Le résultat ressemble à une réponse réfléchie, mais c'est une imitation statistique du langage. Comprendre ce principe vous donne trois réflexes utiles : bien formuler sa demande, vérifier ce qui sort, et savoir où passent vos données.

Le principe en trois étapes

La fiche pratique publiée par France Num avec la CPME et la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) décrit le mécanisme simplement. On peut le découper ainsi :

1. L'apprentissage. Le modèle est entraîné sur une masse énorme de textes, provenant en majorité d'internet. C'est ce que la CNIL appelle l'apprentissage automatique : tirer d'un jeu de données d'entraînement les paramètres d'un modèle, qui pourra ensuite être utilisé en production.
2. La prédiction. On demande au modèle d'estimer, à partir du début d'une phrase, le mot suivant le plus probable. À force d'exemples, il devient capable d'imiter des conversations, des courriers, des comptes rendus.
3. La demande. Vous écrivez une consigne en langage courant, ce que les informaticiens appellent un prompt. Le modèle produit la suite la plus probable de votre consigne : c'est sa réponse.

Ces modèles qui manipulent du texte s'appellent des « grands modèles de langage », ou LLM pour Large Language Model en anglais. La même famille de techniques produit aussi des images, des sons, des vidéos ou de la musique.

Ce que ce fonctionnement implique pour votre entreprise

En ligne ou chez vous

La plupart des outils d'IA générative fonctionnent en ligne : on crée un compte et on travaille dans le navigateur. C'est simple, et le modèle est mis à jour en continu. En contrepartie, vous dépendez de l'infrastructure de l'éditeur, de sa politique de sécurité et de ses conditions d'utilisation.

Pour des données sensibles, un secteur réglementé ou des informations stratégiques, il est possible d'installer une solution sur sa propre infrastructure. La fiche France Num précise que ce choix demande des compétences, du temps et du budget, en échange d'une maîtrise plus fine de l'outil.

Faire parler l'IA de vos documents

Un modèle seul ne connaît que ce qu'il a appris. Pour qu'il réponde à partir de vos contrats, de vos fiches techniques ou de votre catalogue, on le relie à ces documents : la machine va d'abord chercher les passages utiles, puis rédige sa réponse en s'appuyant dessus. Cette technique porte le nom de « génération augmentée de récupération », ou RAG (Retrieval Augmented Generation). Les solutions de ce type sont en général payantes. Qu'elles soient en ligne ou installées chez vous, la fiche recommande de vérifier leurs règles de sécurité et de stockage, pour éviter toute fuite de données sensibles.

Trois réflexes à en tirer

• Formuler. Décrivez la tâche entière : le but, le destinataire, le ton, la longueur, et fournissez le texte de départ quand il y en a un.
• Vérifier. Relisez tout ce qui part chez un client, un fournisseur ou une administration. Le modèle ne signale pas de lui-même qu'il se trompe.
• Protéger. Avant de coller un document dans un outil en ligne, demandez-vous ce qu'il contient : données personnelles, informations commerciales, secrets de fabrication.

Et juridiquement ?

L'IA générative est un logiciel comme un autre au regard de la loi. La fiche France Num cite notamment la propriété intellectuelle des contenus produits, la responsabilité en cas de contenu diffamatoire ou trompeur, et la protection des données personnelles. Le cadre propre à l'IA est résumé sur notre page consacrée au règlement européen sur l'IA, et les erreurs typiques sur la page ce que l'IA ne sait pas faire.