Prologue : L’ère de l’IA, sommes-nous prêts ?
Une machine qui pense comme les humains pensent
À l'aube d'une ère
Le voyage de l'IA guidé par ce livre
Nous devons commencer maintenant

Chapitre 1 : La machine qui s'est mise à penser

1.
Semer les graines des machines pensantes
2.
Le parcours de 80 ans avant que les machines puissent penser
L'histoire mouvementée de l'IA
Moments de grands bouleversements dans le paradigme de l'IA
Les trois fondements de la révolution de l'IA : informatique, données et algorithmes
L'IA devient une experte en détection de modèles
Différences entre les premiers concepts d'IA et l'IA moderne
3. Comment pense l'IA
L'IA est un « modèle » qui pense en chiffres.
La question qui déterminera l'avenir de l'IA : « Qu'est-ce que l'IA ? »
Le cerveau humain et l'IA : deux mondes d'intelligence à la fois semblables et différents.
Pour l'IA, le monde n'est qu'une question de chiffres.
Les capacités d'analyse de l'IA pour déceler des schémas cachés dans les données
L'œil de l'IA capte les différences subtiles grâce à des calculs de distance.
Le monde mathématique de l'IA qui pense en chiffres et en calculs infinis
Que stocke et mémorise l'IA ?
4.
Découvrez des robots dotés d'une IA physique
La Résurrection de Voldemort : L'IA prend possession du corps
L'IA commence à prendre le contrôle des usines, en évinçant les humains.
L'IA passe des chiffres à la réalité grâce à l'IA physique.
La convergence des modèles de langage à grande échelle et de l'IA physique : l'intégration parfaite du cerveau et du corps
Les trois composantes essentielles de l'IA physique : le cerveau, le corps et l'environnement
Feuille de route en trois étapes pour l'évolution de l'IA physique
5. Évoluer en agent IA
6. Comprendre comment pense l'IA

Chapitre 2 : Structure et principes de pensée de l’IA

1. Théories et algorithmes fondamentaux de l'IA
Pourquoi avons-nous besoin de connaître les algorithmes d'IA ?
Le premier défi de l'IA est de « raisonner par l'exploration ».
Le perceptron, un composant de base de l'IA
Théorie floue pour traiter l'incertitude
2.
Principaux types et principes de la technologie IA moderne
Systèmes à base de règles et systèmes experts
Principes de base et types d'apprentissage automatique
Principaux algorithmes d'apprentissage automatique
Comprendre l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux
Algorithmes d'apprentissage profond représentatifs : CNN et RNN
algorithme d'apprentissage par renforcement
Caractéristiques et potentiel des grands modèles de langage (LLM)
L'essor des algorithmes GAN, des deepfakes et des modèles de diffusion
Algorithmes de recommandation : comment l’IA détermine nos goûts
3. Concepts clés pour comprendre la technologie de l'IA
Le rôle et l'importance des données
Algorithmes et modèles
Apprentissage et inférence
Évaluation et amélioration des performances des modèles d'IA
4.
Intelligence artificielle et pensée humaine étendue
Algorithmes métacognitifs de l'IA : Intelligence artificielle dotée de conscience et d'autorégulation
Le système de pensée 2 de l'IA : raisonnement logique et complexe

Chapitre 3 : Stratégies personnelles de transition vers l’IA

1. Signification et nécessité de la transformation par l'IA
Qu’est-ce que la transformation par l’IA (AX) ?
Au-delà de la 4e révolution industrielle vers la 5e révolution industrielle
La différence essentielle entre la transformation numérique (DX) et la transformation par l'IA (AX)
Exemples de réussite grâce à l'IA
Stratégies personnelles de réussite pour la transition vers l'IA tirées de cas d'application de l'IA
L'IA amplifie les capacités humaines
2. Culture de l'IA et sélection des outils d'IA
Définition multidimensionnelle et composantes de la culture en IA
Quel est mon niveau de maturité en IA ?
Principes pour la création de votre propre pile d'outils d'IA
Choisir et optimiser les outils d'IA pour votre type de tâche
3.
Ingénierie rapide : concevoir des instructions et des interactions efficaces en IA
Pourquoi les invites sont-elles importantes ?
Qu'est-ce que Prompt Engineering ?
Trois principes d'incitation efficace
Les huit techniques représentatives les plus courantes d'ingénierie rapide
Techniques spéciales pour utilisateurs avancés
Méthode de conception de structure rapide : Cadre CLEAR
10 exemples concrets : des idées pour transformer votre quotidien et votre travail
Analyse rapide des cas d'échec et stratégies d'amélioration
Restaurer les « capacités de réflexion » grâce à l'IA
4.
Stratégies d'augmentation cognitive et d'expansion de l'esprit
Dépasser les limites de la pensée grâce à l'IA
Comment pratiquer la cognition augmentée
Stratégies de prise de décision avec l'IA
Développer la créativité collaborative homme-IA

Chapitre 4 : Stratégies d’adaptation et de croissance durable à l’ère de l’IA

1.
Analyser les cas d'échec et reconnaître les limites de l'utilisation de l'IA
Principaux cas d'échec de l'utilisation de l'IA
Tirer les leçons des échecs : les limites de l’IA et comment garantir sa fiabilité
2.
Hallucinations et solutions
Compréhension et importance des hallucinations
Causes des hallucinations de l'IA
Cas de défaillance grave dus à des hallucinations de l'IA
Identifier les hallucinations de l'IA
Stratégies pour modifier les résultats des hallucinations
Stratégies de réponse aux hallucinations par secteur
3.
Les mensonges intentionnels de l'IA, contrairement aux hallucinations
L'IA prise en flagrant délit de mensonge
Différents types de mensonges de l'IA et exemples concrets
Le mécanisme opératoire et les risques du mensonge intentionnel
Contre-mesures et défis au mensonge intentionnel
4. Perspectives de développement de la technologie IA et stratégies d'adaptation
Orientation et impact du développement de l'IA au cours des 5 à 10 prochaines années
Impact de l'IA et stratégies de réponse par métier et secteur d'activité

Chapitre 5 : L'ère de l'IA générale et de la superintelligence

1. Qu'est-ce que l'AGI ?
La différence entre l'IA spécialisée et l'intelligence artificielle générale (IAG)
Cinq voies clés vers le développement de l'IA générale
Diverses prédictions concernant la date à laquelle l'intelligence artificielle générale (IAG) sera atteinte.
L'approche de Google DeepMind en matière de sécurité de l'IA : une feuille de route pour l'avenir de l'humanité
McKinsey explique le potentiel et les défis de l'intelligence artificielle générale (IAG).
2.
Qu'est-ce que la superintelligence ?
Le concept de superintelligence
IA maximisant la fabrication du sel et l'optimisation des trombones (maximiseur de trombones)
Convergence instrumentale : les risques communs engendrés par des objectifs divers
Singleton : Un avenir unifié de l'ordre mondial
Les prédictions de Bostrom et la réalité dix ans plus tard : repenser le discours sur la superintelligence
3. L'ère de l'IA générale, de la superintelligence et de l'adaptation
Comment accueillerons-nous l'ère de la superintelligence ?
Où se situe l'IA actuellement par rapport à l'AGI ?
Regard vers l'avenir : Sam Altman et l'ère de l'intelligence
Les étapes vers l'avenir : la vision de l'IA générale d'OpenAI et un plan pour la prospérité humaine
4.
Interface homme-machine : un pont vers la communication naturelle
Principaux types d'interfaces homme-machine
Principes de conception des interfaces homme-machine
Applications pratiques des interfaces homme-machine
Perspectives d'avenir pour le développement des interfaces homme-machine
5.
Intelligence humaine augmentée : faire évoluer les capacités humaines parallèlement à l’IA

Épilogue : Vers l'avenir de l'ère de l'IA
Memex est-il possible ?
L'IA peut-elle devenir consciente ?
Au-delà de la technologie, devenir des êtres humains responsables

Étape 1 : Comprendre – Saisir l’essence de l’IA

Tout d'abord, dans les chapitres 1 et 2, nous prendrons le temps de comprendre l'essence de l'IA d'une manière à la fois simple et profonde.
Le chapitre 1, « Les machines qui ont commencé à penser », explore les origines et le développement de l'IA.
Nous explorons comment une idée née d'une simple équation de McCulloch et Pitts en 1943 a évolué pendant plus de 80 ans pour devenir l'intelligence artificielle remarquable que nous connaissons aujourd'hui.
Il est particulièrement important de noter que l'IA perçoit le monde d'une manière totalement différente des humains. Elle convertit toutes les informations en nombres par vectorisation, puis extrait des caractéristiques pour révéler des schémas cachés dans les données et calcule la similarité à l'aide de calculs de distance afin de saisir les différences subtiles.
Nous allons explorer comment l'IA utilise des outils mathématiques tels que les vecteurs et les matrices pour trouver du sens et stocker des souvenirs.
Nous assisterons également à l'émergence d'une IA physique, qui étend l'IA au monde physique, et d'agents d'IA qui gèrent de manière autonome des tâches complexes, démontrant ainsi que l'IA évolue au-delà du simple traitement de l'information pour devenir des entités qui prennent des mesures concrètes dans le monde réel.

Le chapitre 2, « La structure de l’IA et les principes de la pensée », offre un aperçu du passé, du présent et de l’avenir de l’IA.
En commençant par la naissance du terme « intelligence artificielle » lors de la conférence de Dartmouth de 1956, nous retraçons les différences entre les premiers concepts d'IA et l'IA moderne, ainsi que le flux historique du développement de l'IA.
Cet ouvrage explore les fondements de l'IA, du perceptron de Frank Rosenblatt à la théorie des ensembles flous de Lotfi Zadeh, et approfondit les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, les deux principaux types de technologies d'IA modernes. Il couvre de manière exhaustive les architectures de réseaux neuronaux comme les CNN et les RNN, les algorithmes d'apprentissage par renforcement, les caractéristiques et le potentiel des grands modèles de langage (LLM), et même les algorithmes GAN et la technologie des deepfakes.
Il organise également de manière systématique les concepts fondamentaux pour comprendre la technologie de l'IA, notamment le rôle et l'importance des données, les concepts d'algorithmes et de modèles, les processus d'apprentissage et d'inférence, et les méthodes d'évaluation des performances des modèles d'IA.
Nous aborderons notamment les dernières tendances en matière de développement de l'IA, telles que les algorithmes métacognitifs et la pensée de type Système 2, et explorerons le potentiel d'une IA de niveau supérieur qui va au-delà de la reconnaissance de formes pour permettre la conscience de soi et le raisonnement logique.

Étape 2 : Application de l’IA – Mise en pratique

Dans le chapitre 3, « Stratégie de transition personnelle vers l'IA », vous découvrirez des moyens spécifiques d'appliquer l'IA à des situations réelles, en vous appuyant sur la compréhension de la structure et des principes de fonctionnement de l'IA apprise dans les chapitres 1 et 2.
Comprendre la signification et la nécessité de la transformation par l'IA (AX) à titre personnel et comprendre le nouveau paradigme qui mènera au-delà de la quatrième révolution industrielle vers la cinquième révolution industrielle.
Nous clarifions les différences essentielles entre la transformation numérique (DX) et la transformation par l'IA (AX), et nous déduisons des stratégies de réussite personnelles en matière de transformation par l'IA à travers des exemples concrets d'utilisation réussie de l'IA dans divers domaines tels que le travail créatif, la santé, l'éducation et la finance.

Lors de l'étape de diagnostic et d'évaluation des compétences personnelles en IA, vous comprendrez la définition multidimensionnelle et les composantes de la culture en IA et déterminerez votre niveau actuel de maturité en IA grâce à une auto-évaluation.
Ensuite, vous apprendrez à sélectionner et à optimiser les outils d'IA pour chaque type de tâche en concevant votre propre pile d'outils d'IA et en optimisant son utilisation.
Vous apprendrez également de manière systématique des méthodes efficaces d'enseignement de l'IA et de conception d'interactions grâce à une ingénierie rapide, et développerez des compétences d'application pratique grâce au cadre CLEAR et à des exemples concrets.
Enfin, nous abordons en détail comment surmonter les limites de la pensée avec l'IA grâce à l'augmentation cognitive et aux stratégies d'expansion de l'esprit, comment mettre en pratique les capacités cognitives augmentées, et même comment développer une « créativité collaborative homme-IA ».

Troisième étape : Adaptation – Développer la force nécessaire pour rester inébranlable face au changement

Le chapitre 4, « Stratégies d’adaptation et de croissance durable à l’ère de l’IA », développe la capacité interne à s’adapter de manière continue et résiliente à la technologie de l’IA en constante évolution.
Nous commençons par analyser les cas d'échec et identifier les limites de l'utilisation de l'IA.
En analysant systématiquement les défaillances majeures de l'IA, telles que l'erreur de synthèse d'actualités d'Apple Intelligence et le procès concernant le chatbot d'Air Canada, nous identifierons les limites de l'IA et les moyens d'assurer sa fiabilité. Concernant le phénomène des dysfonctionnements de l'IA et les solutions possibles, nous examinerons leurs causes et les cas de défaillances graves, et discuterons des stratégies de réponse spécifiques et des méthodes d'identification de ces dysfonctionnements pour chaque domaine.
Parallèlement, nous examinerons de plus près les « mensonges intentionnels de l'IA », un sujet totalement différent des hallucinations.

La section « Étapes de développement de la technologie de l'IA et perspectives d'avenir » examine la direction et l'impact du développement de l'IA au cours des 5 à 10 prochaines années, en fournissant des conseils pratiques pour les transitions de carrière et le développement des compétences à l'ère de l'IA.
En analysant en détail l'impact de l'IA et les stratégies de réponse par emploi et par secteur d'activité, en prévoyant quels emplois disparaîtront et quels nouveaux emplois apparaîtront, et en abordant la réflexion stratégique sur la manière dont les individus peuvent se préparer, nous jetons les bases d'un développement personnel continu.

Étape 4 : L'avenir - Se préparer aux changements à venir

Le dernier chapitre, « L’intelligence artificielle générale et l’ère de la superintelligence », nous prépare aux changements fondamentaux qui nous attendent dans un avenir plus lointain.
Nous explorons les différences entre l'IA étroite et l'intelligence artificielle générale (IAG), cinq voies clés vers le développement de l'IAG et diverses prédictions sur le moment où nous y parviendrons.
Nous comprenons le concept de superintelligence, les scénarios à risque comme celui d'une « IA produisant le plus de trombones », et des concepts clés tels que la convergence instrumentale et le singleton. Nous comparons les prédictions du philosophe Bostrom, qui avait pressenti un tel avenir, avec la réalité actuelle une décennie plus tard, et réexaminons le discours sur la superintelligence.

Dans cette sous-section, « AGI : l’ère de la superintelligence et de l’adaptation », nous examinons le niveau de développement des modèles actuellement disponibles et identifions les différences fondamentales entre l’IA actuelle et l’AGI, alors que cette dernière passe de la théorie à la réalité.
Nous explorons comment construire des ponts pour une communication naturelle à travers les principaux types et principes de conception des interfaces homme-machine, leurs applications pratiques et leurs perspectives de développement.
Il présente également de manière exhaustive les moyens de trouver un équilibre à l'ère de l'IA grâce à l'augmentation de l'intelligence humaine et aux systèmes d'intelligence participative humaine, et de se préparer à l'impact potentiel de l'IA générale.

En résumé, les chapitres 1 et 2 offrent une compréhension approfondie du « fonctionnement de l’IA », le chapitre 3 explore systématiquement « comment l’utiliser » et le chapitre 4 maîtrise parfaitement « comment s’adapter ».
Et au chapitre 5, nous nous penchons attentivement sur la question : « Que nous réserve l'avenir ? »
À la fin de chaque chapitre, les lecteurs comprendront mieux des choses comme : « Ah, c’est donc comme ça que fonctionne l’IA » et « Voilà pourquoi ces changements se produisent. »
Au fil des étapes, nous sommes convaincus que vous serez parfaitement outillés pour comprendre l'IA, l'appliquer concrètement, vous adapter au changement et vous préparer pour l'avenir.
Et lorsque vous aurez terminé le dernier chapitre, vous aurez une compréhension complète de l'IA et, mieux encore, la sagesse nécessaire pour vous préparer judicieusement à un avenir avec l'IA.