Intermédiaire
Qu’est-ce qu’un réseau antagoniste génératif ?
Un réseau antagoniste génératif (GAN) est une architecture d’apprentissage automatique dans laquelle un générateur et un discriminateur sont entraînés en opposition. Le générateur apprend à créer des échantillons réalistes, tandis que le discriminateur apprend à distinguer les échantillons générés des données réelles.
Qu’est-ce qu’un deepfake ?
Les deepfakes sont des images, sons ou vidéos générés ou manipulés par l’IA qui font paraître authentiques des personnes, objets, lieux, entités ou événements alors qu’ils ne le sont pas.
Qu’est-ce qu’un média synthétique ?
Un média synthétique est un contenu médiatique entièrement ou partiellement généré ou manipulé par l’IA. Il peut inclure du texte, des images, de l’audio, de la vidéo, des avatars, des voix et d’autres artefacts numériques.
Qu’est-ce que l’ingénierie de prompt ?
L’ingénierie de prompt est la pratique consistant à concevoir, tester et affiner les entrées des modèles d’IA générative afin qu’ils produisent plus fiablement les sorties souhaitées. Elle peut impliquer de préciser les rôles, contraintes, exemples, contexte, format et critères d’évaluation sans modifier les poids sous-jacents du modèle.
Qu’est-ce que la température dans l’IA générative ?
La température est un paramètre de génération du modèle qui contrôle le caractère aléatoire de la sortie d’un système d’IA. Des valeurs plus faibles tendent à produire des réponses plus ciblées et déterministes, tandis que des valeurs plus élevées augmentent la variété, la créativité et le risque de sorties moins cohérentes ou moins fiables.
Qu’est-ce que le filigranage de l’IA ?
Le filigranage de l’IA est l’intégration d’identifiants visibles ou cachés dans du contenu généré ou modifié par l’IA afin d’indiquer son origine, sa provenance ou son statut de génération. Les filigranes peuvent être ajoutés pendant ou après la génération et peuvent nécessiter des outils spécialisés pour être détectés.
Avancé
Qu’est-ce que la provenance du contenu ?
La provenance et le filigranage désignent des signaux qui aident à identifier comment un contenu a été créé, d’où il vient ou s’il a été généré ou modifié par l’IA. Ces mécanismes soutiennent l’authenticité, la confiance, la modération, l’auditabilité et une gouvernance responsable du contenu.
Pourquoi le contenu généré a-t-il besoin d’une revue humaine ?
L’évaluation humaine est le processus par lequel des personnes jugent la qualité, la sécurité, l’utilité ou l’exactitude des sorties d’un modèle. Elle est particulièrement importante pour les tâches où il n’existe pas une seule bonne réponse, comme la qualité de traduction, le résumé, le dialogue ou la génération créative.