Année : 2025

Nous avons des nouvelles passionnantes ! Depuis le début de l’année, nous travaillons sur un nouveau projet. En collaboration avec quatre associations du Schleswig-Holstein, nous avons lancé le projet « Chatbot rencontre l’administration : les systèmes de dialogue intelligents comme solution d’avenir pour les organisations à but non lucratif ».

Les organisations d’intérêt général sont souvent confrontées à autant d’obstacles bureaucratiques que les entreprises. Elles sont confrontées à des tâches administratives qui prennent une grande partie du temps disponible. Parallèlement, ces organisations vivent de l’engagement de bénévoles et disposent rarement des moyens nécessaires pour acquérir des logiciels coûteux. Les chatbots peuvent apporter une solution et faciliter le travail des associations, que ce soit pour la mise à disposition d’informations internes à l’association, pour la formulation de lettres ou pour l’intégration de nouveaux membres. Les connaissances existantes ne doivent plus être péniblement recherchées manuellement, mais peuvent être mises à disposition en langage naturel.

L’utilisation de chatbots nécessite toutefois la prise en compte du règlement sur l’IA et de toutes les règles de protection des données pertinentes. Là aussi, certains obstacles peuvent se présenter, notamment pour les personnes n’étant pas spécialisées dans ce domaine. Avec notre idée de projet, nous offrons aux organisations d’intérêt général une souveraineté totale sur leurs données et garantissons le respect de toutes les directives pertinentes.

Avec notre idée, nous nous sommes adressés au programme Civic Innovation Platform et avons réussi à convaincre. Notre projet est financé par le ministère fédéral du Travail et des Affaires sociales jusqu’à fin 2026.

En collaboration avec des organisations à but non lucratif issues des domaines les plus divers, nous élaborons une solution open source qui sera également mise à la disposition d’autres associations à l’avenir. Avec EVA (abréviation de assistance administrative électronique), un système de chat est en cours de création, spécialement adapté aux besoins des associations et organisations à but non lucratif. Il sera possible d’héberger EVA soi-même et d’agir ainsi de manière indépendante des fournisseurs et à moindre coût. Nous recevons le soutien actif de la Protection de l’enfance d’Ostholstein, d’Ostsee-Holstein-Tourismus, de la Fédération régionale des associations de jardins familiaux du Schleswig-Holstein et d’InMotion. Grâce aux domaines d’activité variés de ces associations, nous pouvons tenir compte des exigences et des besoins les plus divers lors du développement d’EVA et élaborer ensemble un système de dialogue efficace et adapté.

Vous trouverez de plus amples informations sur : https://www.civic-innovation.de/projektfoerderung/foerderprogramme/foerderrunde-2025-26#page-2254

Au mois de mai, nous abordons une proposition de sujet de Bartosz, notre « Teamlead Développement », et la question de savoir comment l’IA peut transformer la chimie.

Dans notre vie quotidienne, l’intelligence artificielle fait déjà partie intégrante de nombreux domaines. Nous travaillons avec des modèles linguistiques et des chatbots, et nous utilisons des appareils ménagers intelligents. Cependant, nous ne sommes souvent pas vraiment conscients des possibilités insoupçonnées qui se présentent grâce à l’utilisation de l’IA. Notre thème actuel montre que les possibilités d’application de l’IA vont bien au-delà des gadgets « sympas à avoir ».

Ceux qui s’intéressent à l’attribution du prix Nobel l’ont peut-être remarqué. Le prix Nobel de chimie de l’année 2024 a été attribué pour moitié à David Baker, et pour l’autre moitié à Demis Hassabis et John Jumper. Le travail des trois porte sur la conception de protéines, ainsi que sur la prédiction de leurs structures, à l’aide de l’intelligence artificielle.

Les protéines sont des macromolécules biologiques composées d’acides aminés. Ceux-ci sont à leur tour liés par des liaisons peptidiques. Les protéines sont présentes dans chaque cellule et ont diverses fonctions vitales dans le corps humain. Elles servent d’hormones, de substances de signalisation, d’anticorps et d’éléments constitutifs des tissus.

La structure des protéines peut être divisée en plusieurs niveaux.

Structure primaire : il s’agit de la simple séquence des acides aminés dans la chaîne. Chaque acide aminé a une position spécifique, et cette séquence est essentielle à la fonction de la protéine.

Structure secondaire : ici, les chaînes d’acides aminés se replient en motifs réguliers, tels que des spirales (hélices) ou des feuilles pliées (feuilles bêta). Ces structures aident à maintenir la protéine stable.

Structure tertiaire : l’ensemble de la chaîne d’acides aminés se replie davantage pour former une forme tridimensionnelle complexe. Cette forme est essentielle à la fonction de la protéine, car elle détermine la façon dont la protéine interagit avec d’autres molécules.

Structure quaternaire : certaines protéines sont constituées de plusieurs sous-unités qui forment ensemble une structure plus grande. Ces sous-unités peuvent s’assembler pour former un complexe fonctionnel.

Hassabis et Jumper ont réussi à développer un modèle de prédiction des structures de protéines appelé « AlphaFold2 ». Tous deux travaillent pour DeepMind, une filiale de Google. Grâce à ce modèle, il est possible de prédire avec précision la structure tridimensionnelle d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés. Jusqu’à présent, cela n’était possible qu’avec la méthode complexe de la cristallographie aux rayons X. Avec son aide, la structure en double hélice de l’ADN a été déchiffrée en 1953. Pour effectuer une cristallographie aux rayons X, la protéine concernée doit d’abord être sous forme cristalline. Grâce à « AlphaFold2 », la forme tridimensionnelle d’une protéine peut désormais être calculée sans qu’une analyse en laboratoire soit nécessaire.

L’élément le plus remarquable de ce travail est sans doute le développement d’un tout nouveau type de protéine. Quelque chose qui était jusqu’à présent considéré comme quasiment impossible. Grâce au logiciel « Rosetta », développé sous la direction de Baker dès les années 90, il est désormais possible de concevoir pour la première fois des protéines entièrement nouvelles à l’aide d’« AlphaFold2 ». Il devient donc possible de créer des protéines ayant des fonctions spécifiques. Celles-ci pourraient par exemple être utilisées pour le développement ciblé de médicaments ou de vaccins. La création de nouveaux nanomatériaux est également envisageable.

La recherche sur les protéines s’est donc ouverte à de toutes nouvelles possibilités grâce à l’IA, qui peuvent influencer notre avenir de manière décisive.

Vous travaillez, comme nous, sur un projet d’IA innovant ? Vous avez alors la possibilité de vous faire rembourser une partie des coûts des salaires et du développement par l’administration fiscale. Dans le cadre du crédit d’impôt pour la recherche, jusqu’à 35 % des coûts sont remboursés rétroactivement.

Bien entendu, l’examen est minutieux lors de la demande. Quels risques techniques y a-t-il ou y avait-il et quel est exactement le cœur innovant du projet ? L’aide de la WTSH, du conseiller d’entreprise Roman Charkoi (Pollecon) et du réseau d’IA Schleswig-Holstein (KI.SH) nous a été d’une grande utilité dans le processus de demande.

Contrairement à d’autres possibilités de financement, la demande de crédit d’impôt pour la recherche est relativement simple et facile à réaliser, même pour les jeunes entreprises inexpérimentées. Le crédit d’impôt pour la recherche est un moyen pratique de faire avancer des projets innovants de manière ciblée.

Pour nous, chez Splitbot, le crédit d’impôt pour la recherche est une réussite totale. Nous avons pu convaincre le jury d’experts et, grâce à ce financement, nous pouvons faire avancer notre projet.

Pour en savoir plus, consultez cet article : https://kuenstliche-intelligenz.sh/de/forschungszulage-splitbot

Comme toujours, nous avons abordé ici des suggestions de sujets de notre équipe. Le thème souhaité pour ce mois-ci vient de notre directrice générale, Caro, et porte sur le battage médiatique actuel autour de DeepSeek-R1.

Lorsque l’on s’intéresse au modèle linguistique chinois DeepSeek-R1, une caractéristique saute immédiatement aux yeux : l’immense avantage de prix par rapport aux autres modèles. Et ce, avec des performances compétitives. Ce prix de combat est rendu possible par une méthode d’entraînement et une architecture de modèle extrêmement efficaces, qui ont été appliquées au modèle. DeepSeek-R1 a provoqué un véritable engouement et est presque présenté dans les médias comme un bond en avant. Mais qu’y a-t-il réellement derrière ?

Beaucoup de bruit pour rien ?

En réalité, DeepSeek-R1 n’est pas une nouvelle technologie, mais simplement une combinaison impressionnante de technologies déjà connues, comme l’approche Mixture of Experts.

Cette combinaison innovante permet de faire fonctionner le modèle sur un matériel comparativement bon marché. Et : DeepSeek-R1 a perfectionné l’apprentissage par renforcement. En termes simples, les résultats produits par DeepSeek-R1 sont transférés dans la version suivante du modèle, ce qui permet d’améliorer considérablement l’« intelligence » de cette prochaine génération. OpenAI, par exemple, a actuellement besoin de beaucoup plus d’efforts pour améliorer considérablement ses propres modèles. C’est pourquoi le groupe subit une pression croissante de la part de DeepSeek-R1 et de la publication des détails techniques correspondants.

Malgré toute cette agitation, il ne faut pas oublier que, ces dernières années, il y a eu des développements innovants presque chaque semaine dans le domaine des modèles linguistiques – de la part d’entreprises, d’universités ou d’acteurs étatiques. Le modèle Teuken7B en est un exemple. Ni l’approche Open Source ni la base de DeepSeek-R1 ne sont vraiment nouvelles.

Le développement de DeepSeek-R1 est plutôt une réaction aux sanctions américaines – la Chine manque de matériel performant.

DeepSeek-R1 est loin d’être le premier modèle linguistique Open Source à avoir réussi à se hisser en tête du tableau comparatif pendant une courte période.

DeepSeek-R1 peut être utilisé par tous – même sans fonctionner sur son propre matériel. Toutefois, comme pour d’autres modèles, les données saisies sont transmises au fabricant. De plus, il faut être conscient que les connaissances sous-jacentes sont en partie colorées politiquement. Un fait qui a toutefois déjà été observé en partie sur d’autres modèles. DeepSeek-R1 a donc surtout réussi une chose : trouver une voie rentable et très efficace pour entraîner et améliorer des modèles linguistiques complexes. Et il a montré cette voie au public. On peut donc supposer que le développement dans ce domaine va encore s’accélérer grâce à la publication de DeepSeek-R1. Mais cela ne suffira probablement pas pour obtenir un avantage durable sur les concurrents.

Ce mois-ci, nous abordons le thème souhaité par notre collègue Heinke et apprenons tout ce qu’il faut savoir sur le prompting.

L’engouement pour les chatbots ne faiblit pas, même deux ans et demi après la publication de ChatGPT, et il est probable que tout le monde ait déjà expérimenté un chatbot. Alors que les chatbots sont déjà utilisés dans de nombreuses entreprises, d’autres n’ont pas encore reconnu leur utilité ou n’ont pas été satisfaites des résultats de leurs tests. Mais quelle peut en être la raison ? Une des causes des réponses insatisfaisantes peut être des prompts insuffisants. Afin que vous obteniez les meilleurs résultats possibles à l’avenir, nous avons compilé pour vous un aperçu de ce qu’il faut prendre en compte lors du prompting.

Qu’est-ce que le prompting ?

Un prompt est la saisie qui est donnée au modèle de langage, ou au chatbot, afin d’obtenir une réponse spécifique ou un comportement déterminé. Le prompting est devenu un véritable sport pour de nombreuses personnes, qui sert non seulement à obtenir les meilleurs résultats possibles, mais peut également être utilisé de manière abusive. Ainsi, certaines personnes tentent d’obtenir des résultats intentionnellement erronés par le biais du prompting, par exemple pour nuire aux entreprises qui les mettent à disposition.

Pourquoi le prompting est-il important ?

Le prompting est important, car il influence la qualité et la pertinence des réponses d’un modèle de langage. Un prompt bien formulé peut contribuer à ce que le modèle fournisse exactement les informations nécessaires et évite ainsi les informations inutiles ou non pertinentes. Cela permet de gagner du temps et d’améliorer l’efficacité lors de l’utilisation de modèles de langage.

Conseils pour un prompting efficace

1. Soyez clair et précis :
   Un bon prompt doit être clair et précis. Évitez les formulations vagues ou ambiguës. Donnez au modèle autant de contexte que possible afin d’obtenir la réponse souhaitée.
2. Utilisez des questions spécifiques :
   Posez des questions spécifiques au lieu de faire des demandes générales. Par exemple : « Quelles sont les étapes nécessaires pour lancer un nouveau projet ? » au lieu de « Parlez-moi de la gestion de projet. »
3. Utilisez des exemples :
   Donnez au modèle des exemples afin de clarifier la réponse souhaitée. Par exemple : « Créez un e-mail qui remercie un client pour sa commande. Voici un exemple : « Merci beaucoup pour votre commande. Nous sommes heureux de pouvoir vous livrer votre marchandise prochainement. » »
4. Utilisez des instructions :
   Donnez au modèle des instructions claires sur ce qu’il doit faire. Par exemple : « Écrivez un article de blog sur les avantages de l’intelligence artificielle. L’article doit comporter au moins 500 mots et être rédigé dans un ton informatif. »
5. Évitez les ambiguïtés :
   Évitez les ambiguïtés et les informations inutiles. Un prompt clair et précis aide le modèle à fournir la réponse souhaitée plus rapidement et plus précisément.

Exemples de prompting efficace

1. Répondre aux questions :
   • Prompt : « Explique-moi les bases de l’intelligence artificielle. »
   • Réponse : « L’intelligence artificielle (IA) est un domaine de l’informatique qui s’occupe du développement de systèmes capables d’accomplir des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine. »
2. Créer des textes :
   • Prompt : « Écrivez un article de blog sur les avantages de l’intelligence artificielle. L’article doit comporter au moins 500 mots et être rédigé dans un ton informatif. »
   • Réponse : « L’intelligence artificielle (IA) a fait d’énormes progrès ces dernières années et offre une multitude d’avantages pour différents secteurs. De l’automatisation des tâches de routine à l’amélioration de la prise de décision, l’IA a le potentiel d’augmenter considérablement l’efficacité et la productivité dans de nombreux domaines… »
3. Traductions :
   • Prompt : « Traduisez le texte suivant en allemand : « The quick brown fox jumps over the lazy dog. » »
   • Réponse : « Der schnelle braune Fuchs springt über den faulen Hund. »

Conclusion

Le prompting est un outil puissant qui vous aide à tirer le meilleur parti des modèles de langage. Avec les bonnes techniques et les bons conseils, vous pouvez vous assurer que vos prompts sont clairs, précis et efficaces. Utilisez ces stratégies pour améliorer la précision et la pertinence des réponses et rendre votre travail plus efficace.

Dans notre rubrique « Splitblog », nous reprenons, comme vous le savez, les suggestions de thèmes de notre équipe et nous les examinons souvent de manière critique, même lorsqu’il s’agit d’intelligence artificielle. Ce mois-ci, c’est moi, Katha, qui ai pu choisir un thème…

Si l’on regarde à droite et à gauche ces jours-ci, ou même simplement le smartphone que l’on a en main, on a de plus en plus souvent peur. Les informations sur les guerres, les crises, la politique intérieure allemande et mondiale, les attentats et autres menaces sont devenues incontournables dans les informations quotidiennes. Le populisme sous toutes ses formes et couleurs nous influence plus que nous ne le pensons souvent (notre recommandation : https://www.zdf.de/show/mai-think-x-die-show/maithink-x-folge-31-populismus-100.html). S’il était déjà assez difficile ces dernières années de reconnaître ce qui est un fait et ce qui est une fiction habilement placée, un autre défi s’ajoute de plus en plus souvent : les deepfakes.

QUE SONT LES DEEPFAKES AU JUSTE ?

Les deepfakes sont de fausses informations créées par l’intelligence artificielle. Il peut s’agir de simples textes et articles, mais aussi de photos, de fichiers audio ou de vidéos. Alors que la manipulation d’images (réussie) nécessitait jusqu’à présent une certaine expertise, il est de plus en plus facile de générer de faux contenus crédibles grâce aux outils d’IA disponibles gratuitement et en masse. Les deepfakes sont utilisés de manière ciblée pour diffuser de fausses informations, pour différentes raisons et par différents camps.

COMMENT RECONNAÎTRE LES DEEPFAKES ?

La question de savoir comment se protéger contre les deepfakes devient vraiment passionnante. En effet, en raison de l’amélioration constante et rapide de la technologie, ce n’est pas si simple. Ceux qui souhaitent tester leurs capacités à distinguer l’homme de la machine peuvent le faire par exemple ici : https://www.humanornot.ai/. Il existe divers outils, également basés sur l’IA, qui promettent de démasquer les contenus générés par l’IA. Malheureusement, aucun d’entre eux ne fonctionne de manière vraiment fiable jusqu’à présent. Que peut-on faire d’autre ?

VÉRIFIER LES FAITS :

Qu’il s’agisse de texte, d’image (animée) ou de son, essayez d’évaluer le plus objectivement possible si les affirmations contenues peuvent être vraies et logiquement cohérentes. S’il n’est pas possible de procéder à une évaluation indépendante, il vaut la peine de rechercher d’autres informations sur le sujet. Il est souvent utile de considérer les faits présumés sous différents angles. Les sites www.mimikama.org, www.correctiv.org ou d’autres portails de vérification des faits sont par exemple utiles.

VÉRIFIER LES SOURCES :

Un autre indice important de la fiabilité est l’origine de l’information en question. Qui diffuse cette information ? S’agit-il d’un portail médiatique sérieux ou l’origine est-elle inconnue ? (Le saviez-vous : notre chatbot KOSMO fournit directement les sources utilisées pour chaque réponse générée).

TROUVER DES PREUVES :

Comme pour toute enquête, la règle suivante s’applique ici aussi : existe-t-il des preuves de l’information présentée, respectivement des affirmations et des thèses contenues ? La personne montrée ou citée pouvait-elle être sur place ?

REGARDER DE PRÈS :

Il faut être particulièrement attentif aux photos et aux vidéos. Du moins pour le moment, les images et les vidéos générées par l’IA ne sont souvent pas parfaites. Il y a des doigts en surnombre, des dents irréalistes, des détails inappropriés, comme par exemple des bijoux qui apparaissent de nulle part. En particulier pour les vidéos, les mouvements des lèvres ne correspondent généralement pas à la bande sonore ou la mimique semble anormalement artificielle. L’arrière-plan de l’image peut également être très révélateur. La perspective est-elle correcte ? L’image a-t-elle pu être prise de ce point de vue ? Si la première évaluation de l’image ou de la vidéo est concluante, il est souvent utile d’effectuer une recherche inversée. Google Lens offre par exemple la possibilité d’utiliser des images du smartphone pour la recherche sur Internet. Il est également possible de saisir l’URL de l’image dans un moteur de recherche quelconque. On tombe souvent sur la photo originale qui a été utilisée pour créer une fausse vidéo. S’il s’agit d’un événement important, vous pouvez partir du principe que vous trouverez d’autres images, car presque tout le monde a aujourd’hui un smartphone avec un appareil photo sur lui.

NOTRE CONCLUSION :

Nous serons tous de plus en plus souvent confrontés à des deepfakes de plus en plus crédibles à l’avenir. Il est donc d’autant plus important de s’y préparer et de savoir comment reconnaître les deepfakes.

PLUS D’INFORMATIONS SUR LE SUJET :

Vous trouverez d’autres informations sur le sujet, par exemple dans la rubrique #Faktenfuchs de la BR ou sur klicksafe.de. La zdf a également consacré un épisode de la série logo ! au sujet et l’a traité de manière adaptée aux enfants et aux jeunes.