Capacites et limites — AI Fluency Framework

Objectifs

A l’issue de cette lecon, vous serez capable de :

L’IA generative excelle dans plusieurs domaines :

Polyvalence : gerer des taches variees (redaction, analyse, code, traduction) sans entrainement supplementaire pour chaque tache
Conscience conversationnelle : maintenir le fil d’une conversation, se souvenir du contexte et s’adapter au style de l’echange
Connexion a des outils externes : acceder a des bases de donnees, executer du code, naviguer sur le web grace aux integrations d’outils

Il est tout aussi important de connaitre les limites :

Date de coupure des connaissances : les modeles ont des connaissances arretees a une date precise. Les evenements posterieurs a leur entrainement ne sont pas connus (sauf acces a des outils de recherche)
Hallucinations : les modeles peuvent generer des informations factuellement incorrectes avec une apparence de confiance. C’est un risque majeur sur les sujets techniques ou factuels
Contraintes de la fenetre de contexte : malgre des fenetres de contexte de plus en plus grandes, les modeles peuvent perdre en precision sur des documents tres longs
Defis de raisonnement complexe : certains raisonnements logiques multi-etapes ou mathematiques restent difficiles

Les applications les plus efficaces combinent les forces humaines et celles de l’IA :

L’humain apporte…	L’IA apporte…
Pensee critique et jugement	Traitement rapide de grands volumes
Creativite et intuition	Coherence et reproductibilite
Supervision ethique	Polyvalence entre domaines
Contexte et experience	Disponibilite permanente

Le domaine evolue rapidement — les limites d’aujourd’hui ne seront pas forcement celles de demain.

Questions de reflexion

Comment la comprehension des fondements techniques de l’IA generative change-t-elle votre facon de travailler avec ces systemes ?
Quelles considerations ethiques vous viennent a l’esprit apres avoir decouvert comment ces systemes fonctionnent et leurs limites actuelles ?