Comment fonctionne l’IA générative ? Comprendre ce qui se cache derrière ChatGPT et les autres outils

Depuis fin 2022, l’IA générative s’est invitée dans le quotidien professionnel de millions de personnes. ChatGPT, Midjourney, DALL·E ou encore les assistants intégrés à Google Workspace et Microsoft 365 ont profondément modifié notre manière d’écrire, de chercher de l’information, de synthétiser des documents ou de produire du contenu.

Mais derrière l’effet “waouh”, une question revient souvent : comment fonctionne réellement l’IA générative ?

Comprendre son fonctionnement est essentiel pour l’utiliser correctement au travail, éviter les erreurs d’interprétation, garder un esprit critique et savoir quand lui faire confiance… ou non. Bonne nouvelle : pas besoin d’être développeur·se pour en saisir les grands principes. On vous explique l’essentiel ⬇️

Qu’est-ce que l’IA générative, concrètement ?

Contrairement à une idée reçue, l’intelligence artificielle ne date pas d’hier. Elle s’inscrit dans une histoire de plus de 70 ans, marquée par plusieurs évolutions successives. Dans les années 1950 à 1980, l’IA dite symbolique reposait sur des règles écrites à la main (si ceci, alors cela), efficaces mais très rigides. À partir des années 1990, le machine learning a permis aux modèles d’apprendre à partir des données plutôt que de suivre des règles fixes, en classant, détectant et prédisant. Les années 2010 ont vu l’essor du deep learning, avec des réseaux de neurones capables de reconnaître des images, des sons ou de la parole avec un haut niveau de performance.

L’IA générative, apparue à grande échelle depuis 2022, marque une rupture majeure : l’IA ne se contente plus d’analyser le réel, elle est désormais capable de produire du contenu nouveau, en particulier du langage naturel.

Contrairement aux IA dites “classiques”, qui classent, détectent ou prédisent, l’IA générative crée.

Elle peut générer :

• du texte (emails, synthèses, articles, réponses),
• des images,
• du son ou de la voix,
• des vidéos,
• du code.

Le point clé à retenir :

L’IA générative ne va pas chercher une réponse dans une base de données. Elle construit une réponse probable, en se basant sur ce qu’elle a appris.

Les grands types d’IA générative aujourd’hui

L’IA générative ne se limite pas au texte :

• Texte : ChatGPT, Claude, Mistral, Gemini
• Image : Midjourney, DALL·E, Leonardo
• Vidéo : Sora, Runway
• Audio : Whisper, ElevenLabs
• Code : GitHub Copilot, Replit

Toutes reposent sur la même logique : apprendre à partir de milliards d’exemples pour produire du contenu nouveau.

Pourquoi l’IA générative donne parfois l’impression de “comprendre”

C’est l’un des grands malentendus autour de l’IA générative, et il est très important d’en parler pour garder un esprit critique lorsqu’on l’utilise. Lorsqu’un outil comme ChatGPT répond de manière fluide, structurée et pertinente, il peut donner l’impression de raisonner comme un humain.

En réalité, il n’y a ni compréhension, ni intention, ni conscience. L’IA générative fonctionne comme un système statistique extrêmement avancé : elle calcule, à chaque étape, quelle est la suite la plus probable compte tenu du contexte.

C’est cette capacité à gérer le contexte, à maintenir une cohérence et à produire un langage naturel qui donne l’illusion d’une intelligence “humaine”.

Quand vous utilisez ChatGPT, Claude ou Gemini, vous n’interagissez pas seulement avec un modèle de langage.

Il y a plusieurs couches :

• le LLM (le moteur),
• le chatbot (interface, mémoire de conversation),
• le pré-prompt (cadre de ton, de rôle, de sécurité).

Ces couches expliquent pourquoi l’outil répond toujours, même quand il ne sait pas — et donc pourquoi il peut se tromper.

Sur quoi repose l’IA générative ? Machine learning et deep learning

Pour comprendre comment fonctionne l’IA générative, il faut distinguer deux briques fondamentales :

• le machine learning (apprentissage automatique),
• le deep learning (apprentissage profond).

Ces deux approches reposent sur des réseaux de neurones, inspirés (de très loin) du fonctionnement du cerveau humain.

Le principe est le suivant :

1. on montre au modèle d’énormes volumes de données,
2. il apprend à repérer des régularités, des schémas, des relations,
3. il ajuste ses paramètres pour réduire ses erreurs,
4. il devient capable de produire des sorties cohérentes à partir d’une nouvelle entrée.

Les grands types de modèles d’IA générative

Toutes les IA génératives ne fonctionnent pas de la même manière. Il existe plusieurs grandes familles de modèles, chacune adaptée à des usages spécifiques.

Les modèles de type Transformer (comme ChatGPT)

Les Transformers sont aujourd’hui les plus connus, car ils sont à la base des IA génératives de texte. ChatGPT signifie d’ailleurs Chat Generative Pre-trained Transformer.

Leur force principale : la gestion du contexte.

Ils analysent une phrase ou un paragraphe dans son ensemble, et non mot par mot, ce qui leur permet de produire des réponses longues, cohérentes et adaptées à une consigne.

Ces modèles sont entraînés sur des volumes gigantesques de textes et apprennent à prédire le mot (ou le token) suivant le plus probable.

Les GAN (réseaux antagonistes génératifs)

Les GAN reposent sur une logique de confrontation entre deux réseaux :

• un générateur, qui produit du contenu,
• un discriminateur, qui évalue si ce contenu semble “réel” ou non.

Les deux s’entraînent mutuellement, jusqu’à produire des images ou des contenus très réalistes. Les GAN ont été largement utilisés pour la génération d’images, même s’ils posent parfois des problèmes de stabilité.

Les modèles de diffusion (images et vidéo)

Les modèles de diffusion fonctionnent en ajoutant progressivement du bruit à des données, puis en apprenant à inverser ce processus. Ils sont aujourd’hui au cœur d’outils comme Stable Diffusion.

Leur avantage : une qualité visuelle élevée et une grande finesse dans les détails.

Comment l’IA générative est-elle entraînée ?

L’entraînement est une phase clé du fonctionnement de l’IA générative.

De manière simplifiée :

• le modèle est exposé à des données existantes (textes, images, sons),
• il apprend les relations entre les éléments,
• il ajuste ses paramètres en continu.

Dans le cas du texte, le modèle apprend par exemple :

• comment une phrase commence et se termine,
• quelles structures sont fréquentes,
• quels mots vont souvent ensemble.

Il n’apprend pas des faits, mais des probabilités.

C’est pourquoi l’IA générative peut parfois produire des informations incorrectes, appelées hallucinations : elles sont plausibles du point de vue statistique, mais fausses dans la réalité.

Pourquoi la qualité des données est essentielle

Un modèle d’IA générative n’est jamais meilleur que les données sur lesquelles il a été entraîné. Des données de mauvaise qualité peuvent entraîner :

• des biais,
• des stéréotypes,
• des erreurs factuelles,
• des réponses inadaptées à un contexte professionnel.

C’est aussi pour cette raison que le regard humain reste indispensable : l’IA ne sait pas vérifier la vérité de ce qu’elle produit.

Un point essentiel à avoir en tête concerne les biais algorithmiques. Les modèles d’IA générative sont entraînés sur des données produites par des humains, dans des contextes sociaux, culturels et économiques bien précis. Ces données peuvent contenir des stéréotypes, des déséquilibres de représentation ou des discriminations historiques.

L’IA ne fait pas le tri : elle apprend ces biais au même titre que le reste. Résultat, certaines réponses peuvent refléter et même amplifier des visions du monde biaisées, sans que cela soit immédiatement visible. C’est pourquoi comprendre sur quoi et comment une IA a été entraînée est indispensable pour l’utiliser avec esprit critique, en particulier dans des contextes professionnels sensibles comme les RH, le juridique ou la gestion de projet.

📖 Lire aussi : Biais algorithmiques : comprendre, identifier et réduire les risques

À quoi sert l’IA générative dans le monde du travail ?

L’IA générative est déjà utilisée dans de nombreux contextes professionnels, notamment pour :

• la rédaction et la reformulation de documents,
• la synthèse de réunions et de rapports,
• l’analyse de données non structurées,
• l’aide à la prise de décision,
• l’automatisation de tâches répétitives.

Elle est particulièrement utile pour les fonctions transverses (RH, juridique, administration, gestion de projet), à condition d’être utilisée avec méthode et discernement.

📖 Lire aussi : Pourquoi apprendre à utiliser l’IA est devenu indispensable

Ce que l’IA générative ne fait pas (et ne fera pas)

Pour éviter les mauvaises surprises, il est essentiel de garder en tête que l’IA générative :

• ne comprend pas vos enjeux métiers,
• ne connaît pas vos contraintes internes,
• ne garantit pas la véracité de ses réponses,
• ne prend pas la responsabilité des décisions.

Elle assiste, mais elle ne remplace pas l’expertise humaine.

À retenir sur l’IA générative

En résumé :

• l’IA générative crée du contenu à partir de probabilités,
• elle repose sur des modèles entraînés sur de grandes quantités de données,
• elle est puissante, mais faillible,
• son efficacité dépend autant de la technologie que de la manière dont on l’utilise.

Chez Ada Tech School, nous défendons une approche claire : comprendre le fonctionnement de l’IA est une condition indispensable pour l’utiliser de façon responsable et efficace au travail.

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