L'intelligence artificielle (IA) englobe de nombreuses technologies complexes et émergentes qui nécessitaient autrefois une intervention humaine et qui peuvent désormais être effectuées par un ordinateur. De manière générale, l'IA est un programme ou un modèle non humain qui fait preuve d'un large éventail de capacités de résolution de problèmes et de créativité.
L'acronyme "IA" est souvent utilisé de manière interchangeable pour représenter différents types de technologies dans le domaine de l'intelligence artificielle, mais leur portée peut varier considérablement.
Il existe un certain nombre de termes et concepts qui définissent l'intelligence artificielle et le machine learning, et qui peuvent vous être utiles. Vous trouverez ici des termes courants dans la documentation de Chrome, en particulier concernant l'IA côté client.
IA côté client
Alors que la plupart des fonctionnalités d'IA sur le Web s'appuient sur des serveurs, l'IA côté client s'exécute dans le navigateur de l'utilisateur et effectue des inférences sur son appareil. Cela présente de nombreux avantages, y compris une latence plus faible, un coût de création de fonctionnalités réduit, une confidentialité accrue des utilisateurs et un accès hors connexion.
L'IA côté client s'appuie sur des modèles plus petits et optimisés, qui sont optimisés pour les performances. Il est possible que ces modèles surpassent les modèles côté serveur plus volumineux pour des tâches spécifiques. Évaluez votre cas d'utilisation pour déterminer la solution qui vous convient.
IA intégrée
L'IA intégrée est une forme d'IA côté client, où les modèles plus petits sont intégrés au navigateur. Pour Chrome, cela inclut les modèles Gemini Nano et les modèles experts. Une fois ces modèles téléchargés, tous les sites Web et applications Web qui utilisent l'IA intégrée peuvent ignorer le temps de téléchargement et passer directement à l'exécution des fonctionnalités et à l'inférence locale.
Les API d'IA intégrées sont conçues pour exécuter l'inférence par rapport au type de modèle adapté à la tâche. Par exemple, l'API Prompt exécute l'inférence sur un LLM, tandis que l'API Translator exécute l'inférence sur un modèle expert intégré.
IA côté serveur
L'IA côté serveur englobe les services d'IA basés dans le cloud. Imaginez Gemini 1.5 Pro s'exécutant dans le cloud. Ces modèles ont tendance à être beaucoup plus volumineux et plus puissants. C'est particulièrement vrai pour les grands modèles de langage.
IA hybride
L'IA hybride désigne toute solution incluant à la fois un composant client et un composant serveur. Exemple :
- Modèles côté client avec un modèle de secours côté serveur, conçus pour les tâches qui ne peuvent pas être effectuées efficacement sur l'appareil.
- Il est possible que l'appareil manque de ressources.
- Le modèle ou l'API ne sont disponibles que dans certains environnements.
- Un modèle réparti entre le client et le serveur pour la sécurité.
- Par exemple, vous pouvez diviser un modèle de sorte que 75 % de l'exécution se produise dans le client, tandis que les 25 % restants sont effectués sur un serveur. Cela présente des avantages côté client, tout en permettant à une partie du modèle d'être hors de l'appareil, et donc de rester privée.
Si vous utilisez l'API Prompt, vous pouvez configurer une architecture hybride avec Firebase AI Logic.
IA générative
L'IA générative est une forme de machine learning qui aide les utilisateurs à créer des contenus qui semblent familiers et qui imitent la création humaine. L'IA générative utilise de grands modèles de langage pour organiser les données et créer ou modifier du texte, des images, des vidéos et de l'audio en fonction du contexte fourni. L'IA générative va au-delà de la mise en correspondance de modèles et des prédictions.
Un grand modèle de langage (LLM) comporte de nombreux paramètres (souvent des milliards) que vous pouvez utiliser pour effectuer un large éventail de tâches, comme générer, classer ou résumer du texte ou des images.
Traitement du langage naturel (TLN)
Le traitement du langage naturel est une classe de ML qui vise à aider les ordinateurs à comprendre le langage humain, des règles d'une langue particulière aux spécificités, au dialecte et à l'argot utilisés par les individus.
Agent ou agent d'IA
Un agent est un logiciel qui planifie et exécute de manière autonome une série d'actions pour accomplir une tâche au nom d'un utilisateur, tout en s'adaptant aux changements de son environnement. Les actions peuvent inclure des fonctions d'API ou des requêtes de base de données, effectuées sur une page Web ou via une application tierce, telle que Project Mariner.
Un chatbot n'est pas un agent en soi. Alors qu'un chatbot répond à un messager (humain ou autre) et s'appuie sur un modèle pour générer du contenu, comme des réponses à des questions, un agent interagit avec des outils ou une base de données pour accomplir une tâche.
Ressources supplémentaires
Si vous débutez avec l'IA sur le Web, consultez notre collection de ressources web.dev sur l'IA.