L’intelligence artificielle est partout. On en parle dans les médias, on l’utilise sans même s’en rendre compte, et des outils comme ChatGPT, Copilot ou Gemini sont désormais connus du grand public et fortement utilisées. On parle de plusieurs centaines de millions d’utilisateurs par semaine pour ChatGPT. Pourtant, peu de gens savent comment fonctionne réellement l’IA générative.
Cet article a pour but de vulgariser son fonctionnement, d’expliquer ce que sont les LLM (Large Language Models) et de donner des clés pour bien utiliser ces outils, en comprenant aussi leurs limites et leurs biais.
L’intelligence artificielle : un mot à la mode, mais que recouvre-t-il vraiment ?
Pourquoi tout le monde parle d’IA aujourd’hui ?
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle a quitté les laboratoires pour s’inviter dans notre quotidien. Les progrès des modèles de langage et la mise à disposition d’outils comme ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google) ou Le Chat (Mistral AI, le petit français du lot) ont rendu cette technologie accessible à tous.
Ce que nous appelons “IA” aujourd’hui fait souvent référence à l’IA générative, une forme d’intelligence artificielle capable de produire du texte, des images, du code ou même de la musique à partir de simples instructions.
IA, IA générative, LLM : de quoi parle-t-on exactement ?
L’IA classique : ce sont des algorithmes capables de reconnaître des schémas ou de prendre des décisions à partir de données (ex : la reconnaissance faciale, les recommandations sur Netflix ou Spotify).
L’IA générative : elle crée du contenu inédit à partir de ce qu’elle a appris.
Les LLM (Large Language Models) : ce sont les modèles de langage géants qui alimentent des outils comme ChatGPT. Ils sont conçus pour “comprendre” et “générer” du texte naturel, à partir de milliards de mots analysés sur le web.
Le fonctionnement de l’IA générative expliqué simplement
Comment un modèle apprend à « comprendre » et à générer du texte
L’IA générative apprend grâce à un processus appelé “entraînement”. Elle analyse des milliards de textes, livres, articles, conversations ou sites web pour repérer des modèles dans le langage.
L’objectif ? Prédire le mot suivant dans une phrase.
➡️ Par exemple, si on lui donne “le ciel est…”, elle apprend que le mot “bleu” a souvent plus de chances de suivre que “chaise”.
En répétant ce processus des milliards de fois, le modèle devient capable de répondre à une question, rédiger un texte, ou reformuler une idée avec une grande fluidité.
Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un LLM est une gigantesque base de connaissances linguistiques, capable d’associer des mots, des idées et des contextes.
Mais attention : un LLM ne comprend pas réellement ce qu’il écrit. Comme expliqué précédemment il prédis, cela repose donc sur des calculs plus qu’une véritable compréhension.
Il va en fait imiter la compréhension à travers des calculs statistiques complexes. C’est ce qui lui permet de générer des réponses cohérentes, mais aussi de faire des “hallucinations”, c’est-à-dire d’inventer des informations plausibles mais fausses.
D’où viennent les données utilisées par ces modèles ?
Les modèles de langage sont entraînés à partir de données publiques ou sous licence :
pages web, articles, livres, discussions de forums, documents publics ;
parfois des bases de données internes pour les modèles professionnels.
C’est cette quantité colossale d’informations qui leur permet d’être aussi performants… mais aussi d’intégrer les biais humains présents dans ces données.
Les limites et les biais de l’intelligence artificielle
Pourquoi une IA peut-elle “se tromper” ?
Une IA générative ne réfléchit pas. Elle calcule la réponse la plus probable à une question donnée. Par contre, la ou ça peut déraper c’est si elle n’a pas d’informations fiables, elle peut alors inventer une réponse probable.
C’est pourquoi il est essentiel de vérifier ce qu’elle produit, surtout dans des contextes professionnels ou techniques.
Les biais dans les données
On a vu que les IA apprennent, son entrainées, à partir de contenus créés par des humains. Elles peuvent donc reproduire des préjugés, des opinions ou des inégalités présents dans ces textes.
Les entreprises qui développent ces outils tentent de limiter ces biais, mais ils ne peuvent pas être totalement supprimés.
➡️ Quand une IA invente on parle souvent d’hallucination.
➡️ On parle de biais de manière plus générale quand il y a des problèmes à cause des jeux de données qui servent à l’entrainement des modèles.
L’importance du regard critique humain
Vous l’aurez donc compris, l’IA ne remplace pas l’esprit critique, la créativité ou le jugement. Elle accompagne l’humain, mais ne peut pas décider à sa place.
Comprendre comment elle fonctionne aide à mieux interpréter ses réponses et à utiliser ses forces sans tomber dans ses pièges.
Bien utiliser l’IA : conseils pratiques et cas d’usage concrets
L’art du prompting : comment bien formuler ses demandes
Vous avez certainement déja entendu ce mot « prompt », peut être sans savoir réellement ce qu’il veut dire. En fait, l’efficacité d’un outil comme ChatGPT ou autre IA générative dépend énormément de la formulation des requêtes, qui sont appelées prompts.
Voici quelques conseils pour avoir de meilleurs résultats :
Soyez précis : indiquez le rôle que doit jouer l’IA.
Donnez le contexte : type de texte, public visé, ton, format.
Demandez des étapes ou des exemples pour obtenir des réponses plus structurées.
➡️ Plus le prompt est clair, plus la réponse sera pertinente. Un bon prompt efficace comprend souvent plusieurs phrases et est structuré pour assurer la compréhension fine de la demande.
Les cas d’usage utiles pour les entrepreneurs et communicants
L’IA peut être une aide précieuse dans la communication numérique :
Trouver des idées d’articles, de slogans ou de visuels.
Générer des scripts pour des vidéos ou des newsletters.
Simplifier la veille concurrentielle et la recherche d’informations.
Mais attention : il faut toujours relire et adapter le contenu. L’IA peut accélérer la création, mais ne remplace pas votre ton, votre expérience, ni votre personnalité.
Si vous voulez creuser les cas d’usages de l’IA pour le marketing, on en parle ICI.
Ce qu’il faut éviter pour ne pas tomber dans les pièges
❌ Ne jamais publier un texte généré sans vérification humaine.
❌ Cela coule de source mais ne partager jamais des données sensibles ou confidentielles !
❌ Ne pas se reposer sur l’IA pour des décisions stratégiques.
L’AI Act européen, une première étape vers un usage responsable
Comme nous l’avons vu, l’IA fait désormais partie de notre quotidien : elle rédige des textes, génère des images, aide à diagnostiquer des maladies, optimise des chaînes logistiques… Son adoption est fulgurante, mais son encadrement juridique reste encore récent. Face à cette évolution rapide, l’Union européenne a franchi un cap important en 2024 en adoptant l’AI Act, une loi pionnière visant à réguler l’usage de l’IA sur le territoire européen.
Concrètement, l’AI Act repose sur plusieurs principes clés destinés à encadrer l’usage de l’intelligence artificielle :
Encadrer sans freiner : le AI Act vise à sécuriser l’usage de l’IA tout en soutenant l’innovation.
Classification par niveau de risque : les IA sont évaluées selon leur impact potentiel sur les droits et la sécurité.
Règles renforcées pour les secteurs sensibles : santé, éducation, justice… les IA y sont soumises à des exigences strictes.
Protection des utilisateurs : le texte lutte contre la manipulation, la désinformation, la surveillance abusive et les biais discriminatoires.
En somme, cette réglementation marque un tournant : elle reconnaît que l’IA, bien qu’enthousiasmante et prometteuse, doit rester un outil au service de l’humain. L’AI Act ouvre la voie à une intelligence artificielle plus responsable, où l’innovation technologique s’accompagne d’un cadre éthique solide.
Conclusion, L’IA générative est un outil puissant à utiliser avec discernement
L’IA générative, et en particulier les LLM, représentent une avancée technologique majeure. Mais pour en tirer le meilleur, il faut comprendre leur fonctionnement et connaître leurs limites.
L’IA peut vous faire gagner du temps, améliorer votre communication et vous inspirer… à condition de rester aux commandes.
Car celui qui connaît le mieux votre métier, vos valeurs et vos clients, c’est toujours vous.
FAQ – Fonctionnement de l’IA générative
- Quelle est la différence entre IA et IA générative ?
L’IA classique analyse ou reconnaît des données (par exemple une photo ou une voix), tandis que l’IA générative crée du contenu nouveau : texte, image, son ou code. - Qu’est-ce qu’un LLM ?
Un LLM (Large Language Model) est un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur des milliards de textes pour comprendre et produire du langage naturel. C’est ce qui alimente des outils comme ChatGPT. - Est-ce que l’IA dit toujours la vérité ?
Non. L’IA peut “halluciner” en produisant des réponses fausses mais plausibles. Il est donc essentiel de vérifier les informations avant de les utiliser. - Peut-on utiliser l’IA dans son travail de communication ?
Oui, et c’est même très utile pour gagner du temps et structurer ses idées. Mais il faut toujours garder le contrôle. - Comment bien débuter avec l’IA ?
Commencez par des outils simples comme ChatGPT, Copilot ou Gemini. Testez les sur des tâches concrètes et non stratégiques, et prenez l’habitude de poser des questions claires et contextualisées.
