LLM

Contributions sur les Large Language Models (LLM) comme GPT, Mistral ou Mixtral. Ils présentent des cas d'application, des bases techniques et des conseils pratiques pour l'utilisation dans les entreprises.

De l'exportation de données ChatGPT à votre propre IA de connaissances : étape par étape avec Ollama et Qdrant

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Le chemin vers la propre mémoire de l'IA

Dans la première partie de cette série d'articles, nous avons vu que l'exportation des données ChatGPT est bien plus qu'une simple fonction technique. Dans tes données exportées se trouve une collection de pensées, d'idées, d'analyses et de conversations qui se sont accumulées au fil du temps. Mais tant que ces données ne sont qu'une archive sur le disque dur, elles restent exactement cela : une archive. L'étape décisive consiste à rendre ces informations à nouveau utilisables. C'est précisément ici que commence la construction d'une IA de la connaissance personnelle.

L'idée est en fait étonnamment simple : une IA ne doit pas seulement travailler avec des connaissances générales, mais aussi avoir accès à tes propres données. Elle doit rechercher des conversations antérieures, trouver des contenus appropriés et les intégrer dans de nouvelles réponses. Ainsi, une IA ordinaire devient une sorte de mémoire numérique. Il s'agit de la deuxième partie de la série d'articles, dans laquelle il est maintenant question de la pratique.

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L'exportation de données ChatGPT expliquée : comment tes chats IA deviennent un système de connaissances personnel

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ChatGPT Exportation de données

Si tu travailles régulièrement avec une IA, tu connais probablement cette situation : une pensée en entraîne une autre. Tu poses une question, tu obtiens une réponse, tu reformules, tu développes une idée. Une question courte devient soudain un dialogue plus long. Parfois, cela donne même naissance à des projets entiers.

Mais la plupart de ces conversations disparaissent à nouveau. Elles se retrouvent quelque part dans la liste des discussions, glissent vers le bas et tombent dans l'oubli avec le temps. C'est précisément là que réside l'une des grandes particularités des systèmes d'IA modernes : Alors que les conversations antérieures avec des collègues, des amis ou des conseillers n'existaient que dans notre mémoire, les dialogues d'IA sont entièrement conservés.

Cela signifie quelque chose de crucial : Avec chaque conversation, une archive numérique de ta pensée est créée. Ceci est la première partie d'une petite série d'articles qui te permet d'exporter l'historique de tes discussions depuis ChatGPT et de l'utiliser efficacement comme un trésor de connaissances personnelles avec ton système d'IA local.

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Apprendre à penser en dialoguant avec l'IA : pourquoi les bonnes questions sont plus importantes que les bons modèles

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Apprendre à penser par le dialogue avec l'IA

Le terme „L'IA comme sparring-partner“ est devenu un terme courant. La plupart du temps, cela signifie qu'une IA aide à écrire, génère des idées ou exécute des tâches plus rapidement. Un premier article de fond à ce sujet a déjà été publié dans le magazine. Le présent article a pour but de montrer dans la réalité comment on peut utiliser l'IA comme partenaire de réflexion efficace. Dans la pratique, on constate qu'une IA ne devient vraiment intéressante que lorsqu'on la traite non pas comme un outil, mais comme un vis-à-vis. Non pas au sens humain du terme, mais comme quelque chose qui répond, qui contredit, qui fait avancer - ou qui révèle impitoyablement les points où la propre pensée n'est pas propre.

C'est précisément à ce stade que commence l'utilité réelle. Non pas là où l'IA „livre“, mais là où elle réagit. Là où elle ne se contente pas d'exécuter, mais rend visibles les mouvements de pensée. C'est plus inconfortable qu'un outil classique - mais aussi plus durable.

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Comment les animaux perçoivent le temps - et ce que cela signifie pour l'avenir de l'IA

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Animaux, IA et perception du temps

Un chat est couché sur le tapis. Il ne bouge pas. Il cligne peut-être brièvement des yeux, tourne une oreille, soupire intérieurement devant les contraintes de l'existence - et il ne se passe rien d'autre : rien. L'homme le regarde et pense : „Typique. Bétail paresseux“. Mais que se passe-t-il si c'est exactement le contraire qui est vrai ? Et si ce n'était pas le chat qui était trop lent, mais nous ? J'ai écrit cet article après avoir regardé une vidéo de Gerd Ganteför sur ce sujet et je l'ai trouvée si intéressante que j'ai décidé de la présenter ici.

Depuis des siècles, les hommes observent les animaux et arrivent toujours aux mêmes conclusions erronées. Nous interprétons leur comportement en fonction de notre rythme, de notre perception, de notre horloge interne. Et cette horloge, si on la regarde froidement, est plutôt un calendrier mural confortable qu'un processeur à grande vitesse. Peut-être que le chat ne semble si désintéressé que parce que son environnement lui semble à peu près aussi dynamique qu'une file d'attente administrative le vendredi après-midi.

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Quand le Mac écoute : ce que l'IA intégrée Apple avec Gemini et Siri signifie pour les utilisateurs à l'avenir

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Apple, Siri et Gemini

Aujourd'hui, lorsqu'on ouvre un Mac, on attend de la fiabilité. Les programmes démarrent, les fichiers sont à leur place, les processus sont rodés. Nombreux sont ceux qui ont mis des années - parfois des décennies - à se construire une méthode de travail qui fonctionne. On sait où cliquer. On connaît ses outils. Et c'est justement là que réside un confort tranquille. Mais depuis quelque temps, un changement se prépare en arrière-plan, plus important que de nouvelles couleurs, de nouvelles icônes ou des points de menu supplémentaires. Pour la première fois, une forme d'intelligence artificielle ne s'installe pas seulement en tant qu'application individuelle, mais se rapproche du cœur du système d'exploitation lui-même. Là où se créent les routines quotidiennes.

Cela semble abstrait au premier abord. Peut-être même un peu de musique d'avenir. Mais au fond, il s'agit de quelque chose de très terre à terre : l'ordinateur doit mieux comprendre ce que l'on veut dire. Pas seulement ce sur quoi on clique. Jusqu'à présent, de nombreuses personnes ont fait l'expérience de l'IA en dehors de leur travail proprement dit. Dans des fenêtres de chat, sur des pages web, comme expérience ou comme jeu. On essaie quelque chose, on s'étonne peut-être, on referme la fenêtre - et on retourne à la vie quotidienne normale.

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L'intelligence artificielle sans hype : pourquoi moins d'outils d'IA signifie souvent un meilleur travail

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L'intelligence artificielle sans battage publicitaire

Quiconque s'intéresse aujourd'hui au thème de l'intelligence artificielle se heurte presque inévitablement à un sentiment étrange : une inquiétude permanente. On a à peine le temps de s'habituer à un outil que les dix suivants apparaissent déjà. Sur YouTube, une vidéo chasse l'autre : „Cet outil d'IA change tout“, „Il faut absolument que tu en profites maintenant“, „Ceux qui le ratent restent à la traîne“. Et à chaque fois, le même message subliminal se fait entendre : Tu es en retard. Les autres sont plus avancés. Tu dois rattraper ton retard.

Cela ne concerne de loin pas que les informaticiens. Les indépendants, les créatifs, les entrepreneurs ou les employés ordinaires ressentent également cette pression. Beaucoup d'entre eux ne savent pas exactement ce que font ces outils, mais ils ont l'impression qu'ils pourraient passer à côté de quelque chose. Et c'est précisément ce qui génère du stress.

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Utiliser l'IA comme sparring-partner : Comment la réflexion en dialogue devient plus productive

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L'IA comme partenaire d'épargne

J'utilise l'intelligence artificielle depuis très exactement deux ans maintenant. Au début, c'était sobre et technique : saisir du texte, taper des invites, lire les réponses, corriger, recommencer. Comme beaucoup l'ont fait - prudemment, de manière contrôlée, avec une certaine distance. Cela fonctionnait, sans aucun doute. Mais cela restait quelque chose de mécanique. On posait des questions, on recevait des réponses, on cochait les cases.

Relativement tôt, j'ai remarqué qu'il me manquait quelque chose : le flux. La pensée n'est pas un formulaire. Les bonnes pensées ne naissent pas dans un corset d'entrées bien formulées, mais dans la conversation, en essayant, en pensant à haute voix. J'ai donc commencé à utiliser plus souvent l'application d'intelligence artificielle sur mon téléphone portable - et à un moment donné, j'ai simplement parlé au lieu de taper. Ce fut le véritable tournant.

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L'IA en nuage comme professeur principal : pourquoi l'avenir du travail est dans l'IA locale

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L'IA en nuage devient le maître d'école

Lorsque les grands modèles linguistiques ont commencé leur marche triomphale il y a quelques années, ils ont presque eu l'air d'un retour aux anciennes vertus de la technique : un outil qui fait ce qu'on lui dit de faire. Un outil qui sert l'utilisateur, et non l'inverse. Les premières versions - de GPT-3 à GPT-4 - avaient des faiblesses, oui, mais elles étaient étonnamment utiles. Elles expliquaient, analysaient, formulaient, résolvaient des tâches. Et elles le faisaient en grande partie sans lest pédagogique.

On parlait à ces modèles comme à un collaborateur savant, qui se trompait parfois, mais dont le travail était simple. Ceux qui écrivaient des textes créatifs, généraient des codes de programme ou réalisaient de longues analyses ont pu constater à quel point tout se passait bien. Il y avait un sentiment de liberté, d'espace de création ouvert, d'une technique qui soutenait l'homme au lieu de le corriger.

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