1. Qu’est-ce qu’une hallucination IA ?​

Les hallucinations en intelligence artificielle se produisent lorsqu’un agent conversationnel, comme un chatbot, génère une réponse incorrecte, incohérente ou totalement inventée. Ces erreurs ne sont pas dues à un bug technique, mais à la manière dont les modèles de langage traitent les données. En l’absence d’une information pertinente dans sa base, l’IA peut tenter de "deviner" une réponse plausible, même si celle-ci est fausse.

Les tokens sont des éléments fondamentaux pour comprendre comment les modèles de langage large (LLM, ou "Large Language Models") fonctionnent. Si vous avez déjà utilisé un outil basé sur un LLM, comme un chatbot ou un assistant vocal, il est probable que ces outils traitent vos demandes en les décomposant en "tokens". Mais qu'est-ce qu'un token exactement, et pourquoi sont-ils essentiels ?

In this article, we will delve deep into the world of AI agents, exploring their foundations, their architecture, and the various building blocks that compose them. We will also look at how they can be integrated into different fields, the benefits they bring, and why these technologies are attracting growing interest in businesses and among the general public.

Introduction​

In recent years, artificial intelligence (AI) has gained increasing popularity, fueled notably by the democratization of powerful natural language processing (NLP) models and large language models (LLMs). Nowadays, these technologies go beyond mere text generation or auto-completion: they give rise to more complex, more autonomous systems capable of acting and interacting on behalf of the user. These systems—commonly referred to as AI agents—are designed to handle all sorts of tasks, from simply answering frequent questions to managing an entire complex process.

Imaginez un champ de fleurs sauvages s’étendant à perte de vue, au milieu duquel s’active un essaim d’abeilles d’une taille démesurée. Elles bourdonnent, virevoltent et récoltent le pollen de chaque fleur pour en faire un miel d’une incroyable complexité. Ce miel, c’est le langage. Et ces abeilles, ce sont les LLM (Large Language Models), ces Grands Modèles de Langage qui s’affairent à transformer d’immenses quantités de données textuelles en quelque chose de structuré, de cohérent, et parfois même de très créatif.

If language were a symphony, its score would be infinitely complex—sometimes grand, sometimes intimate—driven by the diversity of languages, contexts, and cultural nuances. At the heart of this symphony lies a subtle yet crucial orchestra: NLP (Natural Language Processing), which orchestrates words and meaning in the world of AI.

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