L’IA générative est un allié du quotidien qui permet de créer ce qu’on imagine. Je fais mienne cette citation parce que c’est ce que je vis tous les jours… Avoir des idées c’est bien, les mettre en oeuvre, c’est mieux mais cela demande des ressources comme du temps et des compétences. Les IA génératives sont d’infatigables compagnons dans ces deux domaines.
Vous n’êtes pas encore convaincu ?
Dernier exemple en date, je souhaitais remplacer la calculatrice Windows par une appli dotée de fonctionnalités plus abouties : un interpréteur de formules de calcul comprenant la gestion de parenthèses pour gérer les priorités des opérateurs de calcul et des fonctions personnalisées.
Il est vrai qu’esthétiquement, mon interpréteur n’a rien à envier à cette bonne vieille calculette Windows. Par contre question, fonctionnalités, il n’y a pas photo !
J’ai construit cette appli en échangeant plusieurs heures avec ChatGPT. Cette conversation m’a permis de créer pas-à-pas le programme qui correspond spécifiquement à mon besoin.
Extrait de la conversation avec ChatGPT :
A chaque étape, l’utilisateur précise son besoin et la machine répond inlassablement, fournissant au passage moult détails.
Après quelques heures de dialogue homme/machine et quelques modifications de mon cru, l’appli est pleinement opérationnelle.
Sans l’aide de ChatGPT, je ne serais a priori pas parvenu à ce résultat même avec du temps subsidiaire. ChatGPT et ses concurrents sont de formidables outils pour gagner en productivité.
Cliquer ici pour télécharger l’appli et consulter le manuel utilisateur.
Extrait du code-source :
def save_to_memory(index):
global result_stored
# Si un résultat est disponible, le sauvegarder dans le fichier MEMOIRE.TXT
if result_stored is not None:
with open("MEMOIRE.TXT", "r+") as mem_file:
lines = mem_file.readlines()
if len(lines) < 5:
lines += ["\n"] * (5 - len(lines)) # Ajouter des lignes si le fichier est incomplet
lines[index-1] = str(result_stored) + "\n" # Sauvegarder le résultat dans la ligne correspondante
mem_file.seek(0)
mem_file.writelines(lines)
# Activer le bouton RM correspondant
recall_buttons[index-1].config(state=tk.NORMAL)
# Mettre à jour le label d'affichage de la mémoire
memory_labels[index-1].config(text=str(result_stored))
def recall_from_memory(index):
# Effacer l'affichage du résultat
result_label.config(text="")
with open("MEMOIRE.TXT", "r") as mem_file:
lines = mem_file.readlines()
if len(lines) >= index and lines[index-1].strip(): # Vérifier si la mémoire est remplie
# Insérer la valeur dans la zone de saisie à l'emplacement du curseur
text_input.insert(tk.INSERT, lines[index-1].strip())
___
Pour la petite histoire : extrait d’un code source d’un interpréteur de formules mathématiques publié dans Science & Vie Micro dans les années 80 :
Extrait du code source d’un programme d’interpréteur de formules mathématiques (SVM n° 35, janvier 1987, p. 68)
Pour aller plus loin :
- Se former avec le MOOC “L’intelligence artificielle générative et moi” (cours en ligne gratuit qui commence dès le 21 octobre prochain) animé par Cécile DEJOUX (CNAM) pour se former rapidement à l’IA générative et comprendre comment elle transforme notre vie de tous les jours, nos métiers et nos compétences. Renseignement et inscriptions.
- Introduction à l’utilisation des agents conversationnels (IA)
- S’initier à l’analyse de données et à l’automatisation des tâches
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