Angle Mort : Pourquoi l'Intelligence Artificielle Générative peine à décrypter le langage HTML

Principaux points abordés Difficultés avec les structures imbriquées : Les modèles (comme les GPT) ont du mal à gérer les données structurées (ex. HTML) en raison de leur nature linéaire. Exemple : Comprendre une hiérarchie de balises HTML nécessite une logique de “pile” (LIFO), complexe à implémenter. Contraste entre langage naturel et structuré : Les modèles excellent avec le texte linéaire (ex. récits, dialogues) mais peinent avec des formats imbriqués ou abstraits (ex. code, balises). Les prompts doivent être simples, explicites et éviter les métaphores ou parenthèses. L’effet “Mario Bros” : Les modèles avancent en ligne droite sans pouvoir “revenir en arrière” pour corriger une erreur ou recontextualiser une information. Défis techniques : Besoin d’algorithmes plus avancés que les réseaux neuronaux profonds pour gérer des structures imbriquées. Les retours humains sont essentiels pour améliorer la performance. Concepts clés “Effet Mario Bros” : Limitation des modèles à suivre une logique linéaire. Closure : Structures de données en arbre (ex. HTML) nécessitant une gestion de pile complexe. Thinking : Mécanisme pour défaire les niveaux d’abstraction dans les prompts. Rétroaction humaine : Amélioration continue via les retours utilisateurs. Conseils pratiques Pour les utilisateurs : Évitez les structures complexes (ex. balises HTML). Soyez explicites et structurés (titres, listes, Markdown). Utilisez un langage simple, comme s’adressant à un enfant de 5 ans. Pour les développeurs : Adaptez vos attentes aux capacités réelles des modèles. Privilégiez les formats linéaires (ex. Markdown) plutôt que le HTML. Soyez conscient des erreurs potentielles en génération de code. Conclusion Les modèles de langage génératif sont puissants pour le texte linéaire, mais leurs limites avec les structures imbriquées (ex. HTML) exigent une utilisation adaptée : prompts clairs, structures simples et compréhension des contraintes techniques. Durée estimée : 37 minutes Public cible : Développeurs, professionnels de l’IA, curieux technologiques Niveau technique : Intermédiaire à avancé