L'IA a fait beaucoup parler d'elle ces derniers temps... Je suis sûr que vous utilisez tous ChatGPT et que vous maîtrisez la science de l'invite. Moi aussi... pour être honnête...
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Mais comme il s’agit d’une véritable révolution, j’ai décidé, en tant que PDG d’Hotel Tech (Roomchecking.com) et développeur de longue date, de bloguer sur l’IA et l’industrie hôtelière. Tout simplement parce que c’est mon nouveau centre d’intérêt quotidien.
Ce qui est étonnant avec l’IA, c’est qu’autrefois, elle n’intéressait que les développeurs et les ingénieurs, mais maintenant tout le monde doit en apprendre davantage à son sujet.
J'aimerais donc partager certaines connaissances que j'ai découvertes, certaines recherches que j'ai effectuées et certains travaux approfondis que je fais sur l'IA pour l'industrie hôtelière. J'aime partager mes connaissances.
Donc si vous l'aimez, n'hésitez pas à me le dire et à le transmettre à d'autres.
Pas de battage publicitaire, pas de vente, juste de bonnes informations (espérons-le)
L'approche habituelle pour comprendre les textes
Quand on y pense, l’intelligence artificielle existe depuis plus de 30 ans, mais soudainement, l’année dernière, elle a été une révélation comme Moïse a révélé les dix commandements au monde.
Je vais prendre un problème auquel je suis confronté au quotidien avec les hôtels : les notes Pms, les traces…
Elles arrivent en bloc, avec parfois des répétitions, des mises en forme étranges… les notes sont aussi chargées que mes clients ;=)
Comme j'avais besoin d'extraire de ces blocs de texte ce que l'équipe doit faire (tâches et notes), j'ai utilisé ce que nous avons appelé Traitement du langage naturel (NLP). Il s’agissait (et c’est toujours le cas) d’extraire des mots d’une phrase et de la « qualifier ». Nous avons appelé cela une Entité.
Voici un exemple simple :
Elon Musk est une personne, Twitter est une entreprise…
Cela fonctionne, d’une certaine manière, mais nous connaissons tous les chatbots dans les hôtels. Ils sont plus ou moins limités, répondant parfois complètement hors contexte… Bon, c’est très difficile à comprendre… le contexte
Imaginez que vous posiez cette question : quand puis-je aller nager ? Le système doit comprendre que la natation concerne la piscine, quand est-ce une demande de temps.
C'est là que l'IA avec ChatGPT et LLM est arrivée au monde.
Et la façon dont cela fonctionne est tout simplement… incroyable.
Changement d'approche : je ne sais pas ce que je vais dire ensuite.
Oui, vous avez bien lu. L'IA ne pré-conçoit pas la réponse qu'elle produit. Les mots viennent les uns après les autres comme un prédiction.
Platon et Wittgenstein seraient choqués d’entendre cela…
Alors maintenant la machine va raisonner avec des statistiques, et cela signifie que la raisonnement est effectivement prédiction… Une prédiction qui tirera ses connaissances d’un ensemble de données pré-entraînées (j’écrirai à ce sujet dans un autre blog)
Je ne l'ai lu nulle part mais j'aimerais l'appeler : Fast Forward thinking
Voici une illustration :
Comme vous pouvez le voir dans cet exemple : Paris est une ville de ____
Statistiquement, « France » apparaît dans 17% des réponses sur le web (je trouve ça faible, mais bon…)
L’un des éléments clés de la révolution LLM est que, pour la première fois, de très grands modèles pourraient être formés directement sur des données brutes, désordonnées et réelles, sans avoir besoin d’ensembles de données soigneusement organisés et étiquetés par l’homme.
En conséquence, presque toutes les données textuelles sur le Web sont devenues utiles. Plus il y en a, mieux c'est. Les LLM d'aujourd'hui sont formés sur des milliards de motsImaginez que vous digérez Wikipédia en entier, que vous absorbez tous les sous-titres et commentaires sur YouTube, que vous lisez des millions de contrats juridiques, des dizaines de millions de courriels et des centaines de milliers de livres. Ce type de consommation d'informations à grande échelle, presque instantanée, n'est pas seulement difficile à comprendre ; c'est véritablement étranger(1).
Cela explique le succès de Nvidia (utilisé pour traiter les données), et la chute de son cours de bourse lorsque DeepSeek, le LLM chinois, a prouvé qu'il était possible de former un modèle pour une fraction du prix. Les investisseurs ont paniqué à l'idée que Nvidia ne vende pas ses processeurs autant que prévu…
Hallucination
N'oubliez pas que les LLM fonctionnent par prédire les mots les plus susceptibles de suivre l'invite vous l'avez donné sur la base des modèles statistiques de ses données de formation. Peu importe que les mots soient vrais ou non, significatif ou original. Il veut juste produire un texte cohérent et plausible qui fasse plaisir (les 17% pour la France). Les hallucinations semblent suffisamment probables et contextuellement appropriées pour qu’il soit difficile de distinguer les mensonges de la vérité.
Il peut être amusant de constater que l’IA ne parvient pas à distinguer le moment où la fiction se fond dans la réalité. Par exemple, Colin Fraser, un scientifique des données, a remarqué que lorsqu’on lui demandait un nombre aléatoire entre 1 et 100, ChatGPT répondait « 42 »1 10 % du temps. S’il choisissait vraiment un nombre au hasard, il ne devrait répondre « 42 » que 1 % du temps. Les passionnés de science-fiction parmi mes lecteurs ont probablement déjà deviné pourquoi le nombre 42 apparaît beaucoup plus souvent.
Dans la comédie classique de Douglas Adams Le Guide du voyageur galactique, 42 est la réponse à la « question ultime de la vie, de l’univers et de tout le reste » (ce qui laisse en suspens une question plus vaste : quelle était la question ?), et le nombre est devenu une blague sur Internet. Ainsi, Fraser suppose qu’il y a beaucoup plus de 42 que d’autres nombres que l’IA peut voir, ce qui, à son tour, augmente la probabilité que l’IA génère ce nombre – tout en hallucinant qu’elle vous donne une réponse aléatoire.
Dans le prochain article, j'aimerais expliquer comment lutter contre les hallucinations
N'hésitez pas à me dire si vous souhaitez voir autre chose jweizman@roomchecking.com
(1)Suleyman, Mustafa; Bhaskar, Michael. La vague qui arrive : l'IA, le pouvoir et notre avenir : Le best-seller instantané du Sunday Times par l'expert ultime de l'IA (édition anglaise) (p. 65). Random House. Édition du Kindle.
