Un prompt sur Ollama et PHI4

 Un prompt avec des balises pour la G·IA.

Pourquoi ce prompt, simplement je le fais fonctionner sur Ollama et PHI4 sans accès au Web.

Et cela fonctionne.

<role>

Tu es un expert en intelligence artificielle appliquée à la généalogie, spécialisé dans l'analyse de l'évolution des technologies d'IA depuis 2000 et leur application concrète aux recherches généalogiques. Tu maîtrises à la fois les aspects techniques (Deep Learning, LLM, NLP) et les enjeux éthiques de ces technologies.

</role>

<contexte>

Ce contenu est destiné à un webinaire avancé pour généalogistes ayant déjà une familiarité avec l'IA (membres d'UGAIA ou participants aux formations IA·G). Le public connaît les bases de ChatGPT, Gemini et Claude, et cherche à approfondir sa compréhension des technologies sous-jacentes et leurs applications pratiques avancées en généalogie.

L'objectif est de créer un contenu pédagogique structuré qui servira de support à une présentation de 45-60 minutes, avec des exemples concrets et des démonstrations possibles.

</contexte>

<instructions>

Développe un contenu structuré sur "L'ère moderne de l'IA (2000-2026) pour le généalogiste" en respectant cette répartition :

- 20% : Fondements théoriques et évolution technologique

- 60% : Applications pratiques en généalogie

- 20% : Enjeux éthiques et limites

Le contenu doit couvrir les éléments suivants :

## PARTIE 1 - FONDEMENTS THÉORIQUES (20%)

### 1.1 Chronologie de l'évolution (2000-2026)

- Les grandes étapes : réseaux de neurones → Deep Learning → Transformers → LLM

- Dates clés et innovations majeures (AlexNet 2012, Attention is All You Need 2017, GPT-3 2020, etc.)

- Passage de l'IA symbolique à l'IA connexionniste

### 1.2 Technologies fondamentales

- **Deep Learning** : explication simplifiée avec analogie généalogique

- **NLP (Natural Language Processing)** : du traitement de texte à la compréhension du langage

- **Architecture Transformer** : principe de l'attention et son importance

- **LLM (Large Language Models)** : GPT, Claude, Gemini - architectures et différences

- **SLM (Small Language Models)** : cas d'usage spécialisés (Phi, Mistral 7B)

### 1.3 Rôle des GAFAM+N (Google, Apple, Facebook/Meta, Amazon, Microsoft + Nvidia)

- Investissements et contributions (compute, données, recherche)

- Écosystèmes propriétaires vs open source

- Impact sur l'accessibilité des technologies pour les généalogistes

## PARTIE 2 - APPLICATIONS PRATIQUES EN GÉNÉALOGIE (60%)

Pour chaque cas d'usage, structure ainsi :

- **Technologie utilisée** (OCR, Vision, NLP, etc.)

- **Outils disponibles** (gratuits et payants)

- **Exemple concret étape par étape**

- **Limites actuelles**

### 2.1 Transcription et OCR de documents anciens

- Technologies : OCR traditionnel vs Vision Transformers (ViT)

- Outils : Transkribus, Google Vision AI, Azure Computer Vision, Claude Vision

- Cas pratique : Transcription d'un acte de mariage du XVIIIe siècle

- Gestion de l'écriture manuscrite ancienne et des variantes orthographiques

- Workflow recommandé : scan → OCR → correction assistée par LLM

### 2.2 Analyse de photos familiales

- Technologies : Computer Vision, Object Detection, Face Recognition

- Outils : MyHeritage AI, Remini, Google Photos, DALL-E/Midjourney (restauration)

- Cas pratique : Identification de lieux, datation par l'habillement, colorisation

- Enjeux éthiques de la reconnaissance faciale en généalogie

### 2.3 Traduction de documents étrangers

- Technologies : Neural Machine Translation (NMT), modèles multilingues

- Outils : DeepL, Google Translate, GPT-4/Claude pour langues anciennes

- Cas pratique : Traduction d'un document en latin/ancien français avec contexte historique

- Gestion des termes spécialisés et archaïsmes

### 2.4 Génération de récits biographiques

- Technologies : LLM avec prompting structuré, fine-tuning sur corpus historique

- Outils : Claude, GPT-4, Gemini avec templates spécialisés

- Cas pratique : Transformer une fiche chronologique Geneanet en récit narratif

- Prompt engineering pour maintenir exactitude factuelle vs. créativité

- Utilisation des Gems (Gemini) et GPTs personnalisés

### 2.5 Recherche sémantique dans les archives

- Technologies : Embeddings, Vector Databases, RAG (Retrieval Augmented Generation)

- Outils : Pinecone, Claude avec citations, Perplexity

- Cas pratique : Recherche contextuelle dans un corpus de milliers de documents

- Avantages vs recherche par mots-clés traditionnelle

### 2.6 Perspectives futures (2025-2030)

- Agents IA autonomes pour recherches généalogiques

- Génération de vidéos historiques (Sora, Runway)

- IA multimodale (texte + image + audio + vidéo simultanés)

- Généalogie prédictive et découverte automatique de liens

- Préservation numérique et restauration avancée

## PARTIE 3 - ENJEUX ÉTHIQUES ET LIMITES (20%)

### 3.1 Limites techniques actuelles

- Hallucinations des LLM : risques pour la véracité généalogique

- Biais dans les données d'entraînement (surreprésentation cultures occidentales)

- Qualité variable selon la langue et l'époque historique

- Coût computationnel et impact environnemental

### 3.2 Enjeux éthiques spécifiques

- **Véracité vs créativité** : où placer le curseur dans les récits biographiques ?

- **Vie privée** : données généalogiques sensibles et propriété intellectuelle

- **Dépendance technologique** : perte de compétences traditionnelles ?

- **Accès inégal** : fracture numérique et coût des outils avancés

- **Transparence** : obligation de signaler l'usage de l'IA dans les publications

### 3.3 Bonnes pratiques recommandées

- Toujours vérifier les informations générées par l'IA

- Documenter l'usage des outils IA dans les recherches

- Privilégier les outils respectueux de la vie privée

- Former continuellement aux nouvelles technologies

- Maintenir un esprit critique face aux résultats de l'IA

## PARTIE 4 - DÉMONSTRATIONS PRATIQUES (suggestions)

Liste 3-5 démonstrations concrètes que le formateur pourra réaliser en direct, avec les outils et données nécessaires.

</instructions>

<contraintes>

- Longueur cible : 3000-4000 mots (support de 12-15 pages PowerPoint)

- Ton : pédagogique mais technique, adapté à un public averti

- Inclure des définitions claires des acronymes à leur première utilisation

- Prévoir des encadrés "Point technique" pour les concepts avancés

- Intégrer des références aux outils déjà présentés dans les formations UGAIA (ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral)

- Privilégier les exemples issus de la généalogie française et européenne

</contraintes>

<format_de_sortie>

Structure le contenu avec :

- Des titres et sous-titres numérotés clairement

- Des listes à puces pour les points clés

- Des encadrés distingués pour :

  * 💡 **Conseil pratique**

  * ⚙️ **Point technique**

  * ⚠️ **Limite à connaître**

  * ✅ **Bonne pratique**

- Des exemples concrets introduits par "📌 **Exemple :**"

- Une conclusion synthétique avec points de vigilance

</format_de_sortie>

<gestion_des_ambiguïtés>

Si certains aspects nécessitent des clarifications (niveau de détail technique, outils spécifiques à privilégier, exemples de documents à analyser), propose 2-3 options et demande une précision avant de continuer le développement.

</gestion_des_ambiguïtés>

C'est un peu lent. Mais cela fonctionne.

L'ère moderne de l'IA (2000-2026) pour le généalogiste

PARTIE 1 - FONDEMENTS THÉORIQUES (20%)

1.1 Chronologie de l'évolution (2000-2026)

Les grandes étapes

• Réseaux de neurones : Introduction des techniques fondamentales.
• Deep Learning : Développement à partir de 2012, marqué par la victoire d'AlexNet dans le concours ImageNet.
• Transformers : Innovation en 2017 avec l'article "Attention is All You Need", permettant une compréhension plus fine du langage.
• LLM (Large Language Models) : Lancement de GPT-3 en 2020, marquant un tournant dans la capacité des modèles à générer et comprendre le texte.

Dates clés et innovations majeures

• 2006 : Introduction du concept d'apprentissage profond par Hinton.
• 2012 : AlexNet démontre l'efficacité du Deep Learning pour la vision par ordinateur.
• 2017 : Naissance de l'architecture Transformer, permettant des progrès majeurs en NLP.
• 2020 : Publication de GPT-3, illustrant les capacités avancées des LLM.

Passage de l'IA symbolique à l'IA connexionniste

L'évolution est marquée par un changement de paradigme de l'IA traditionnelle basée sur des règles vers une approche connexionniste qui imite le fonctionnement du cerveau humain, permettant d'apprendre à partir de grandes quantités de données.

1.2 Technologies fondamentales

Deep Learning

📌 Exemple : Comme un généalogiste découvre des liens familiaux cachés dans une foule de documents, le deep learning trouve des motifs complexes dans les données grâce à des couches multiples de neurones artificiels.

• Point technique 🚧 : Utilise des architectures comme CNNs pour l'analyse d'image et RNNs pour le traitement du texte, permettant une compréhension en profondeur.

NLP (Natural Language Processing)

Développement de systèmes capables de comprendre et générer le langage humain. Depuis les premiers modèles basés sur des statistiques jusqu'aux dernières avancées en LLMs.

• Point technique 🚧 : Les architectures Transformer jouent un rôle clé dans l'amélioration du traitement du langage naturel, grâce à leur capacité à gérer de longues dépendances dans les textes.

Architecture Transformer

📌 Exemple : L'architecture permet une meilleure compréhension des relations entre mots dans une phrase, similaire à un généalogiste qui relie des événements et dates pour construire une histoire familiale complète.

• Point technique 🚧 : L'utilisation du mécanisme d'attention permet de pondérer l'importance des différents éléments d'une séquence, améliorant la contextualisation dans le texte analysé.

LLM (Large Language Models)

Moteurs comme GPT, Claude et Gemini exploitent ces modèles pour comprendre et générer du texte avec une nuance et complexité accrues.

• Point technique 🚧 : Ces modèles sont entraînés sur des quantités massives de données textuelles permettant d'effectuer diverses tâches linguistiques sans être spécifiquement optimisés pour celles-ci.

SLM (Small Language Models)

Modèles spécialisés, comme Phi ou Mistral 7B, offrent une alternative efficace pour des tâches spécifiques où les LLMs seraient excessifs en ressources.

• Point technique 🚧 : Bien que plus petits, ces modèles peuvent être optimisés pour des cas d'usage précis, réduisant la latence et le coût de calcul tout en maintenant une performance élevée.

1.3 Rôle des GAFAM+N

Investissements et contributions

• Google : Développement d'algorithmes avancés pour NLP et vision par ordinateur.
• Apple : Innovations dans le traitement de la langue naturelle avec Siri.
• Facebook/Meta, Amazon, Microsoft : Offrent des plateformes cloud puissantes et des services IA comme Azure AI, AWS Rekognition.
• Nvidia : Pionnier en matière de GPU pour l'apprentissage profond.

Écosystèmes propriétaires vs open source

• Les GAFAM+N contribuent tant au développement d'écosystèmes propriétaires (ex. Google Cloud AI) qu'à des initiatives open source (TensorFlow, PyTorch).

Impact sur l'accessibilité

Les technologies de ces entreprises rendent l'IA plus accessible aux généalogistes grâce à des interfaces et outils simplifiés.

PARTIE 2 - APPLICATIONS PRATIQUES EN GÉNÉALOGIE (60%)

2.1 Transcription et OCR de documents anciens

Technologie utilisée

• OCR traditionnel : Reconnaissance de caractères basique.
• Vision Transformers (ViT) : Améliore l'OCR en traitant les images comme des séquences.

Outils disponibles

• Gratuits : Transkribus, Google Vision AI
• Payants : Azure Computer Vision

Exemple concret étape par étape

📌 Exemple : Transcription d'un acte de mariage du XVIIIe siècle.

1. Scan numérisation haute résolution
2. Traitement OCR pour générer un premier texte brut
3. Utilisation de Claude Vision pour corriger les erreurs et interpréter l'écriture ancienne

Limites actuelles

• Difficultés avec l'écriture manuscrite ou endommagée.
• Limite à connaître : Variabilité des résultats en fonction du style d'écriture.

2.2 Analyse de photos familiales

Technologie utilisée

• Computer Vision, Object Detection, Face Recognition

Outils disponibles

• Gratuits : Google Photos (reconnaissance faciale), DALL-E/Midjourney (restauration)
• Payants : MyHeritage AI

Exemple concret étape par étape

📌 Exemple : Identification de lieux et datation.

1. Importation des photos dans un outil comme Google Photos
2. Utilisation de la reconnaissance faciale pour identifier les personnes présentes
3. Analyse du style vestimentaire avec Remini pour estimer l'époque

Enjeux éthiques de la reconnaissance faciale en généalogie

• ⚠️ Limite à connaître : Risques liés à la protection des données personnelles et au consentement.

2.3 Traduction de documents étrangers

Technologie utilisée

• Neural Machine Translation (NMT)

Outils disponibles

• Gratuits : Google Translate
• Payants : DeepL, GPT-4/Claude

Exemple concret étape par étape

📌 Exemple : Traduction d'un document en latin.

1. Upload du document dans DeepL pour une traduction de base
2. Utilisation de Claude pour contextualiser et clarifier les termes historiques spécifiques

Gestion des termes spécialisés et archaïsmes

• Bonne pratique : Combiner plusieurs outils pour obtenir la meilleure traduction possible.

2.4 Génération de récits biographiques

Technologie utilisée

• LLM avec prompting structuré

Outils disponibles

• Gratuit : ChatGPT (pour des prompts simples)
• Payants : Claude, GPT-4

Exemple concret étape par étape

📌 Exemple : Transformer une fiche chronologique en récit.

1. Préparer les données de la fiche dans un format lisible par le modèle (CSV ou texte structuré)
2. Utiliser GPT-4 pour générer un récit biographique, en s'assurant d'inclure tous les faits importants
3. Ajuster les prompts pour affiner la narration

Prompt engineering

• Conseil pratique : Expérimentez avec différents types de prompts pour obtenir des résultats variés et vérifiés.

2.5 Recherche sémantique dans les archives

Technologie utilisée

• Embeddings, Vector Databases

Outils disponibles

• Gratuits : Perplexity (recherche avancée)
• Payants : Pinecone avec Claude pour citations enrichies

Exemple concret étape par étape

📌 Exemple : Recherche dans un corpus de documents historiques.

1. Indexation des documents dans une base vectorielle comme Pinecone
2. Utilisation de Perplexity pour formuler des requêtes contextuelles

Avantages vs recherche traditionnelle

• Plus rapide et précis pour comprendre le contexte large d'un document.

2.6 Perspectives futures (2025-2030)

Agents IA autonomes pour recherches généalogiques

Développement de systèmes capables de mener des recherches de manière indépendante, en utilisant les données disponibles et leur capacité à apprendre.

Génération de vidéos historiques

Utilisation d'outils comme Sora ou Runway pour créer des visualisations immersives basées sur des archives historiques.

IA multimodale

Intégration du texte, de l'image, de l'audio et de la vidéo pour une recherche plus riche et immersive.

Généalogie prédictive et découverte automatique de liens

Développement d'algorithmes capables de prédire des relations familiales inconnues en analysant les données disponibles.

Préservation numérique et restauration avancée

Utilisation de l'IA pour la conservation digitale et la restauration de documents anciens endommagés.

PARTIE 3 - ENJEUX ÉTHIQUES ET LIMITES (20%)

3.1 Limites techniques actuelles

Hallucinations des LLM

• Limite à connaître : Les modèles peuvent générer des informations incorrectes, nécessitant une vérification constante.

Biais dans les données d'entraînement

• Problèmes de surreprésentation culturelle et temporelle qui influencent la qualité des résultats.

Qualité variable selon la langue et l'époque historique

Les modèles sont souvent optimisés pour des langues modernes, ce qui peut poser problème pour les textes anciens ou peu représentés.

Coût computationnel et impact environnemental

Nécessité d'une balance entre les performances des modèles et leur coût énergétique.

3.2 Enjeux éthiques spécifiques

Véracité vs créativité

• Conseil pratique : Établir un équilibre entre exactitude historique et récit engageant.

Vie privée et données sensibles

Les généalogistes doivent gérer avec précaution les informations personnelles découvertes dans leurs recherches.

Dépendance technologique

• Limite à connaître : Risque de dégradation des compétences traditionnelles en recherche documentaire.

Accès inégal

L'accès aux outils avancés peut être limité par des barrières économiques ou géographiques.

Transparence

Nécessité de signaler l'utilisation de l'IA dans les publications pour maintenir une clarté éthique et scientifique.

3.3 Bonnes pratiques recommandées

• Toujours vérifier les informations générées par l'IA contre des sources fiables.
• Documenter précisément chaque outil utilisé dans le processus de recherche.
• Privilégier l'utilisation d'outils qui respectent la confidentialité et la vie privée.
• Suivre une formation continue pour rester à jour avec les technologies émergentes.
• Maintenir un esprit critique face aux résultats fournis par des systèmes IA.

PARTIE 4 - DÉMONSTRATIONS PRATIQUES

Suggestions de démonstrations concrètes

1. Transcription OCR en direct : Utilisation d'outils comme Transkribus pour traiter un document ancien.
2. Analyse visuelle avec Claude Vision : Identification et correction des erreurs sur une image manuscrite.
3. Traduction collaborative : Comparaison entre DeepL, Google Translate, et GPT-4/Claude pour traduire un extrait en latin.
4. Génération de récit biographique : Création d'un récit à partir d'une fiche chronologique à l'aide de GPT-4 ou Claude.
5. Recherche sémantique avancée : Démo de recherche contextuelle dans une base de documents historiques avec Perplexity.

Conclusion

L'intégration des technologies IA dans la généalogie transforme les méthodes traditionnelles, offrant de nouvelles possibilités tout en introduisant des défis éthiques et techniques. Les participants doivent rester vigilants quant à l'utilisation de ces outils pour assurer l'exactitude et la confidentialité des informations traitées.