Comment ça fonctionne une IA générative ?

Commençons par le titre du livre dont ces pages sont tirées. Les 100 questions que vous n’avez jamais osé poser. Le mot qui compte, là-dedans, ce n’est pas « questions ». C’est « osé ».

Parce que l’IA a réussi un joli tour de force. En trois ans, elle est devenue un passage obligé de toutes les conversations, et en même temps un terrain où plus personne n’admet qu’il ne comprend pas. Quelqu’un lâche « hallucination », « modèle », « prompt », « token ». On hoche la tête. On note mentalement d’aller vérifier ça plus tard. Plus tard n’arrive jamais, et au bout de six mois on a accumulé une petite dette de compréhension qu’on n’ose plus reconnaître, parce que ça fait longtemps qu’on aurait dû s’y mettre.

Alors autant le dire tout de suite : ici, personne ne vous jugera. Si vous ne savez pas ce qu’est un token, c’est normal, et c’est même exactement pour vous que j’écris.

Avant d’ouvrir le capot, une petite confidence.

Dans les pages qui suivent, j’ai triché. Un peu. Volontairement.

J’y ai parlé de cartes, de quartiers, de perroquets savants et de bibliothécaires aveugles. J’y ai comparé l’entraînement d’une IA au dressage d’un chien avec des friandises. J’y ai raconté qu’elle « relisait » vos phrases et qu’elle « devinait » le mot suivant. Un spécialiste qui lirait par-dessus votre épaule tiquerait sûrement à plusieurs reprises. Il dirait, à juste titre, que la réalité est plus subtile, que ce n’est pas exactement comme ça que ça marche, qu’il faudrait nuancer, préciser, corriger.

Il aurait raison. Et pourtant, j’assume chacune de ces images.

Parce que j’ai fait un choix, et c’est le même du début à la fin : entre une métaphore un peu bancale qui vous fait comprendre en dix secondes, et une explication rigoureuse qui vous largue en trois lignes, je choisis la métaphore. À chaque fois. Mon but n’est pas que vous puissiez concevoir une intelligence artificielle. Il est que vous compreniez ce qu’elle fait quand elle vous parle, et pourquoi elle se comporte comme elle le fait. Pour ça, une bonne image vaut mille équations.

Alors oui, quand j’écris qu’un mot est « rangé dans un quartier », le mathématicien pense « vecteur dans un espace de haute dimension ». Quand je dis que la machine « devine », l’ingénieur pense « échantillonne une distribution de probabilités ». Ils ont raison tous les deux. Mais vous, pour l’instant, vous n’avez pas besoin de ça. Vous avez besoin de comprendre. Le reste viendra après, si jamais l’envie vous en prend.

Une précision, quand même, parce qu’elle compte pour la suite. Une métaphore, c’est un échafaudage : ça sert à monter, pas à habiter. Il arrive toujours un moment où elle craque, où on lui demande de porter plus qu’elle ne peut. Le perroquet savant explique très bien pourquoi la machine produit des phrases justes sans rien vouloir dire. Il n’explique plus rien du tout dès qu’on cherche à savoir pourquoi elle se trompe avec autant d’aplomb. Quand une image atteint sa limite, je vous le dirai, et j’en prendrai une autre. C’est la règle du jeu, et c’est je crois la seule façon honnête de vulgariser : pas cacher qu’on simplifie, mais dire où la simplification s’arrête.

Ce que vous trouverez dans cette série, donc : des questions simples, posées franchement, avec des réponses qui tiennent en quelques minutes de lecture. Comment la machine apprend. Pourquoi elle invente. Ce qu’elle fait de ce que vous lui écrivez. Pourquoi elle est parfois brillante le matin et consternante l’après-midi.

Ce que vous n’y trouverez pas : d’équations, de code, de vocabulaire qui sert surtout à impressionner les voisins. Et pas non plus de prophétie, dans un sens ou dans l’autre. L’IA ne va ni nous sauver ni nous dévorer avant le déjeuner. Elle fait quelque chose d’assez précis, ce quelque chose s’explique, et une fois qu’on l’a compris, on discute beaucoup mieux de ce qu’il faut en faire.

Et si vous êtes justement l’un de ces esprits pointilleux, si les coulisses vous démangent, si vous voulez la version complète avec les vrais mots et les vrais mécanismes, sachez que tout cela est raconté en détail dans mon premier livre, L’IA expliquée simplement (tome 1). Vous y trouverez la rigueur que j’ai délibérément mise de côté ici.

Pour tous les autres, ceux qui veulent juste comprendre sans avoir mal à la tête, on y va. On commence par le commencement.