Modèle linguistique

Articles sur les modèles linguistiques et leurs possibilités d'utilisation. Il y est question de GPT, LLaMA, Mistral et d'autres LLM - des bases aux applications pratiques.

LLMS.txt pour WordPress : préparer son site web aux systèmes d'IA grâce à un plugin gratuit

par
Plugin WordPress « llms.txt »

Pendant de nombreuses années, le référencement naturel (SEO) a été la référence absolue pour les exploitants de sites web. Pour être bien référencé sur Google, il fallait veiller à avoir des titres pertinents, un contenu de qualité, des temps de chargement rapides et une structure technique irréprochable. Ces règles de base s’appliquent encore aujourd’hui et devraient rester importantes pendant longtemps. Dans le même temps, cependant, Internet évolue à un rythme qui aurait été difficilement imaginable il y a encore quelques années. De plus en plus de personnes ne posent plus leurs questions exclusivement à un moteur de recherche, mais directement à une intelligence artificielle. Qu'il s'agisse de ChatGPT, Claude, Gemini ou d'autres systèmes d'IA, une seule question suffit souvent aujourd'hui pour obtenir une réponse détaillée, sans avoir à parcourir au préalable une page de résultats de recherche.

Pour les exploitants de sites web, cela soulève une nouvelle question : comment ces systèmes d'IA parviennent-ils à obtenir les bonnes informations ? Et comment identifient-ils les contenus particulièrement importants d'un site web ?

Lire la suite

De FileMaker au cloud : comment SchallOS associe les logiciels d'entreprise à l'IA, au runtime et aux mises à jour

par
SchallOS - Plateforme d'applications intelligentes

Lors du développement d'une application métier, l'accent est d'abord mis sur les tâches visibles. On crée des tables, on définit des relations, on conçoit des formulaires de saisie et on automatise les processus opérationnels. Dès que les premiers utilisateurs peuvent travailler avec la solution, une grande partie du projet semble être achevée. C’est toutefois lors de la mise en œuvre pratique que commence la phase la plus exigeante à long terme. Une application métier doit être maintenue, étendue et adaptée aux nouvelles exigences. Les modifications doivent être documentées, les nouvelles versions déployées et les données existantes transférées en toute sécurité. À cela s’ajoutent les différents droits d’accès des utilisateurs, les sauvegardes de données, les analyses d’erreurs et la question de savoir si la solution doit être exploitée en local, sur un serveur dédié ou dans le cloud.

De nombreuses plateformes de développement se concentrent principalement sur la création de l'application proprement dite. Pour les mises à jour, la documentation, le déploiement et l'exploitation, des outils supplémentaires et des procédures spécifiques viennent s'ajouter par la suite. Au fil du temps, il en résulte un environnement technique composé de nombreux éléments distincts, que seul un effort considérable permet de maintenir cohérent. SchallOS adopte donc une approche plus globale. La plateforme est conçue pour accompagner une application métier non seulement lors de sa création, mais aussi tout au long de son cycle de vie : du développement à l'exploitation continue, en passant par la documentation et le déploiement, ainsi que les mises à jour.

Lire la suite

Développer des logiciels avec Codex, ChatGPT et l'IA : guide pratique pour les développeurs

par
Développement de logiciels avec l'IA

Si tu m'avais demandé il y a quelques années à quoi ressemblerait le développement logiciel dans dix ans, j'aurais probablement parlé de nouveaux langages de programmation, de meilleurs frameworks ou d'environnements de développement plus performants. Aujourd'hui, ma réponse serait tout autre. Le plus grand changement ne concerne pas les outils, mais la façon dont nous, développeurs, pensons et travaillons.

Au moment où j'écris ces lignes, je travaille moi-même sur un nouveau système logiciel. Depuis quelques semaines, j'utilise de manière intensive des outils d'IA modernes tels que Codex et d'autres modèles linguistiques. Au début, j’étais curieux, mais aujourd’hui, je suis surtout impressionné. Non pas parce que l’IA s’occupe soudainement de tout toute seule, mais parce qu’elle accomplit certaines tâches avec une efficacité étonnante, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles méthodes de travail.

Lire la suite

Comment l'intelligence artificielle transforme le développement logiciel et FileMaker

par
L'évolution de l'IA dans le développement des bases de données FileMaker

En parcourant actuellement les portails d'information, les réseaux sociaux ou les plateformes d'affaires, on a vite l'impression que l'intelligence artificielle transforme pratiquement du jour au lendemain l'ensemble du monde du travail. De nouveaux outils, de nouveaux modèles linguistiques ou de nouvelles promesses apparaissent presque quotidiennement. Des textes sont écrits automatiquement, des images sont générées, des vidéos sont créées et des logiciels sont déjà en partie préparés par saisie vocale.

Pour de nombreuses entreprises, il en résulte un étrange mélange de curiosité et de pression. Car bien sûr, personne ne veut rater le coche. En même temps, de nombreux entrepreneurs, indépendants et développeurs ne savent pas encore exactement lesquelles de ces technologies resteront vraiment pertinentes à long terme. C'est probablement là que réside la véritable particularité de la phase actuelle de l'IA : presque tout le monde sent que quelque chose est en train de changer, mais presque personne ne peut actuellement évaluer de manière fiable à quel rythme et dans quelle direction.

Lire la suite

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

par
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.

Lire la suite

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

par
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.

Lire la suite

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

par
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.

Lire la suite

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

par
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.

Lire la suite

↑