IA générative : c’est quoi ?

L’IA générative (Generative Artificial Intelligence en anglais) est capable de générer des contenus similaires aux données avec lesquelles elle a été entraînée. Qu’il s’agisse de textes, d’images ou de musique, son potentiel est impressionnant. Mais l’IA générative soulève également des défis et des préoccupations éthiques, notamment en ce qui concerne l’authenticité et l’utilisation abusive possible des contenus générés.

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IA générative : définition

IA générative, c’est quoi ? Ce terme fait référence aux modèles d’IA et aux algorithmes tels que ChatGPT, qui sont capables de générer de nouveaux contenus ou données similaires à ceux avec lesquels ils ont été entraînés. Il peut s’agir de nombreux types de données différents, comme des textes, des images, de la musique, etc. La technologie repose sur ce que l’on appelle les Generative Adversarial Networks (GANs), qui est une forme d’apprentissage automatique.

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Comment fonctionne l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative fonctionne généralement grâce à l’utilisation de réseaux de neurones artificiels, notamment de modèles génératifs comme les GAN :

  • Tout d’abord, de grandes quantités de données d’entraînement sont collectées et préparées, qui serviront alors de base au modèle génératif. Il peut s’agir par exemple de textes, d’images ou de vidéos.
  • Le réseau neuronal se compose de plusieurs couches. L’architecture exacte dépend du type de données à générer. Pour les textes, on peut utiliser un modèle avec des réseaux neuronaux récurrents (RNN), tandis que pour les images, on utilise des réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
  • Le modèle KI est appliqué aux données de formation afin d’apprendre comment il peut générer des données similaires. Il le fait en ajustant les pondérations et les paramètres de ses neurones afin de minimiser les erreurs entre les données générées et les données d’entraînement réelles.

Une fois que le modèle a été entraîné, il peut être utilisé pour générer de nouvelles données. Il suffit pour cela de donner au modèle une séquence ou une valeur de départ : c’est ce qu’on appelle une invite ou un prompt, qui peut prendre la forme de texte, d’images, de vidéos ou de dessins. L’IA générative répond avec de nouveaux contenus. Les données générées sont évaluées afin de s’assurer qu’elles sont correctes et pertinentes. En l’entraînant avec de nouvelles données, le modèle peut être adapté et affiné en permanence.

Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ?

En tant que vaste champ de recherche, l’intelligence artificielle (IA) vise à développer des machines capables d’effectuer des tâches qui requièrent typiquement l’intelligence humaine. Les chatbots et les assistants vocaux tels que Google Home ou Amazon Echo sont par exemple basés sur l’intelligence artificielle.

L’apprentissage automatique (ML pour Machine Learning) est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la conception d’algorithmes capables d’acquérir des connaissances à partir de données. Au lieu de recevoir des instructions spécifiques pour exécuter une tâche donnée, un modèle ML apprend à partir d’exemples de données, ce qui lui permet de formuler des prédictions ou de prendre des décisions sans nécessiter une programmation explicite pour chaque tâche. L’augmentation en termes de volume et de complexité des données a considérablement renforcé le potentiel de l’apprentissage automatique.

Quels sont les modèles d’IA générative ?

Les modèles d’IA générative utilisent un réseau neuronal spécifique pour générer de nouveaux contenus. Selon les différentes applications, il peut s’agir de :

  • Réseaux adversaires génératifs (GAN) : les GAN sont composés d’un générateur et d’un discriminateur et sont souvent utilisés pour générer des images réalistes.
  • Réseaux neuronaux récurrents (RNNs) : les RNN sont spécialement conçus pour le traitement de données séquentielles et sont utilisés pour générer du texte ou de la musique.
  • Modèles basés sur des transformateurs : les modèles tels que GPT (Generative Pretrained Transformer) d’OpenAI sont des modèles basés sur des transformateurs qui sont utilisés pour générer du texte.
  • Modèles basés sur le flux : ces modèles sont utilisés dans les applications avancées pour générer des images ou d’autres données.
  • Encodeurs automatiques variables (VAE) : les VAE sont souvent utilisés dans la génération d’images et de textes.

Quelles sont les différentes méthodes d’apprentissage automatique ?

Dans l’apprentissage automatique, il existe différents types de modèles qui sont choisis en fonction du type de tâche et des données disponibles. On fait principalement la distinction entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Les systèmes basés sur l’apprentissage non supervisé sont réalisés dans des réseaux neuronaux. Hormis ces deux catégories principales, il existe également l’apprentissage partiellement supervisé, l’apprentissage par renforcement, ainsi que l’apprentissage actif. Ces trois méthodes font partie de l’apprentissage supervisé et se distinguent par certaines caractéristiques, notamment concernant l’implication des utilisateurs.

De plus, on différencie le deep learning du shallow learning. La principale différence réside dans la complexité et la profondeur des modèles. Alors que le deep learning utilise des architectures de réseaux neuronaux plus profondes pour identifier des caractéristiques et des modèles plus complexes dans de grandes quantités de données, le shallow learning se base sur des modèles plus simples avec moins de couches. En principe, l’apprentissage machine et l’apprentissage profond sont des sous-domaines de l’intelligence artificielle.

Que sont ChatGPT, DALL-E et Bard ?

ChatGPT, Dall-E et Bard sont des interfaces d’IA qui permettent aux utilisateurs de créer de nouveaux contenus à l’aide d’une intelligence artificielle générative.

Exemple d’IA générative : ChatGPT

ChatGPT fait partie des générateurs de texte les plus connus. Le chatbot d’IA est basé sur le modèle GPT-3.5 ou GPT-4 d’OpenAI et offre la possibilité de fournir des réponses textuelles similaires à celles des humains. Comme d’autres modèles GPT, ChatGPT a été entraîné sur de grandes quantités de données textuelles et peut couvrir un large éventail de sujets et de domaines de connaissances en s’appuyant sur son entraînement. ChatGPT simule ainsi une conversation par réponses textuelles.

Exemple d’IA générative : DALL-E

DALL-E est une application d’IA multimodale permettant de générer des images sur la base de descriptions textuelles. L’intelligence artificielle générative a été développée en utilisant l’implémentation GPT d’OpenAI 2021 et a été entraînée, comme ChatGPT, avec un grand ensemble de données d’images et de textes descriptifs. Cela permet au site Web de l’IA d’images d’associer la signification des mots à des éléments visuels. La deuxième version DALL-E 2, plus puissante, a été publiée en 2022. Elle permet de créer des images de différents styles, contrôlées par des appels d’utilisateurs.

Exemple d’IA générative : Bard

Bard est un chatbot génératif développé par Google et doté d’une intelligence artificielle. L’IA générative est alimentée par les Large Language Models (LLMs) et PaLM 2 de Google. Comme ChatGPT, Bard peut répondre à des questions, programmer, résoudre des problèmes mathématiques et aider à la rédaction. Pour ce faire, l’outil utilise également des techniques de Natural Language Processing (NLP). Bien que l’IA agisse séparément de la recherche Google, elle tire ses informations d’Internet. Les utilisateurs peuvent contribuer activement à l’amélioration des données en donnant leur avis sur les résultats de recherche.

Outil Coûts Avantages Inconvénients Contraintes
ChatGPT Gratuit ou jusqu’à 20 USD/mois Peut répondre à une grande variété de questions sur des sujets différents Peut parfois fournir des réponses inexactes Les réponses sont basées sur des données d’entraînement et ne sont donc pas toujours mises à jour ; ne peut pas penser ou apprendre en dehors de ses données d’entraînement
DALL-E 2 15 USD pour 115 points de crédit Peut créer des images détaillées et de haute qualité à partir d’instructions textuelles Les images générées ne sont pas toujours parfaites ou réalistes Le résultat dépend fortement de la précision de la description
Bard Gratuit Dispose d’un vaste recueil de données fiables, accède à Internet et s’améliore constamment grâce aux retours de ses utilisateurs Dépendance vis-à-vis de Google Est encore en phase de développement car présente certaines limites opérationnelles, ce qui peut l’empêcher d’effectuer toutes les tâches à la perfection

À quoi peut servir l’intelligence artificielle générative ?

L’IA générative peut être utilisée dans les domaines les plus divers, pour créer pratiquement tout type de contenu. Grâce à des développements révolutionnaires comme GPT et à la convivialité de la technologie, celle-ci devient de plus en plus accessible. Parmi les domaines d’application de l’intelligence artificielle générative, on trouve par exemple :

  • Textes : rédaction d’articles d’actualité, textes créatifs, emails, CV, etc.
  • Images et graphiques : conception de logos, designs, œuvres d’art, etc.
  • Musique et son : création de compositions, effets sonores, etc.
  • Jeux vidéo : génération de niveaux de jeu, personnages, histoires ou dialogues.
  • Cinéma et animation : création de personnages ou de scènes en images de synthèse, d’animations ou de contenus vidéo, etc.
  • Pharmacie et chimie : découverte de nouvelles structures moléculaires ou de médicaments, optimisation de composés chimiques
  • Chatbots : mise en place de service client ou de support technique
  • Contenu éducatif : création de vidéos de démonstration de produits et tutoriel en différentes langues
  • Architecture et urbanisme : conception de bâtiments, d’intérieurs ou de plans de ville, optimisation de l’utilisation de l’espace ou des infrastructures, etc.

Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle générative ?

En raison de ses nombreuses possibilités d’application, l’IA générative offre une série d’avantages dans les domaines les plus divers. En plus de la création de contenus, elle peut également faciliter l’interprétation et la compréhension de contenus déjà existants. Parmi les avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle générative, on peut citer :

  • Automatisation des tâches manuelles
  • Synthèse et structuration d’informations complexes
  • Facilitation de la création de contenus
  • Réponses à des interrogations techniques spécifiques
  • Gestion des réponses aux courriels

Quelles sont les limites de l’IA générative ?

Les limites de l’intelligence artificielle générative apparaissent souvent en raison des méthodes utilisées pour certains cas d’application. Ainsi, même si les contenus générés semblent généralement très convaincants, les informations sous-jacentes peuvent être fausses et manipulées. Parmi les limites à l’utilisation de l’IA générative, on peut citer :

  • La source de l’information n’est pas toujours identifiable.
  • Il est difficile d’évaluer la partialité des sources originales.
  • Les contenus réalistes rendent difficile la détection de fausses informations.
  • Les contenus générés peuvent contenir des jugements et des préjugés.

Quelles sont les préoccupations concernant l’IA générative ?

Il existe un certain nombre de préoccupations liées à l’utilisation de l’IA générative. Elles concernent non seulement la qualité des contenus générés, mais aussi les risques d’abus.

  • Abus et désinformation : la capacité de l’IA générative à générer des contenus réalistes peut être utilisée à mauvais escient, par exemple pour des deepfakes, de fausses nouvelles, des documents fictifs et d’autres formes de désinformation.
  • Droits d’auteur et propriété intellectuelle : le contenu généré soulève des questions de droit d’auteur et de propriété intellectuelle, car il est souvent difficile de savoir qui détient les droits sur le contenu généré et comment il peut être utilisé.
  • Partialité : si une intelligence artificielle générative a été entraînée sur des données biaisées, cela peut se retrouver dans le contenu généré.
  • Éthique : la génération de faux contenus et d’informations manipulées peut soulever des questions éthiques.
  • Questions juridiques et réglementaires : le développement rapide de l’IA générative a conduit à une situation juridique peu claire ; il existe une incertitude quant à la manière dont la technologie devrait être réglementée.
  • Protection des données et de la vie privée : l’utilisation de l’IA générative pour générer des données à caractère personnel ou pour identifier des personnes sur des images est discutable en termes de protection des données et de la vie privée.
  • Sécurité : l’IA générative peut être utilisée pour des attaques d’ingénierie sociale qui sont plus efficaces que les attaques humaines.

Exemples d’outils d’IA générative

Il existe différents outils d’IA générative en fonction du type de contenu à générer. Parmi les meilleurs générateurs de texte d’IA, on trouve :

  • ChatGPT d’OpenAI
  • Jasper
  • Writesonic
  • Frase
  • CopyAI

Parmi les meilleurs générateurs d’images d’IA, on trouve :

  • Midjourney
  • DALL E-2
  • Neuroflash
  • Jasper Art
  • Craiyon

Parmi les meilleurs générateurs de vidéos d’IA, on trouve :

  • Pictory
  • Synthesys
  • Synthesia
  • HeyGen
  • Veed

IA générative vs IA

La différence entre l’IA générative et l’intelligence artificielle réside principalement dans l’application, et pas nécessairement dans la technologie sous-jacente. Alors que l’objectif principal de l’intelligence artificielle est d’automatiser ou d’améliorer l’exécution de tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, l’intelligence artificielle générative génère de nouveaux contenus tels que des réponses de chat, des designs, des données synthétiques ou des deepfakes. Pour ce faire, l’IA générative a besoin d’une invite dans laquelle l’utilisateur saisit une requête initiale ou un ensemble de données. L’IA traditionnelle, quant à elle, se concentre sur la reconnaissance des formes, la prise de décision, l’analyse affinée, la classification des données et la détection des fraudes.

Les meilleurs cas d’utilisation de l’intelligence artificielle générative

L’utilisation de l’IA générative présente de nombreux atouts, mais également des risques. Pour les utilisateurs des modèles d’IA générative, il existe quelques bonnes pratiques qui permettent d’obtenir de meilleurs résultats, tout en évitant les éventuels dangers :

  • Vérifier les résultats : assurez-vous toujours de la plausibilité et de la qualité des contenus générés.
  • Comprendre l’outil : vous devez savoir comment fonctionne l’outil d’IA générative en question et quels sont ses points forts et ses points faibles. Le mot-clé ici est « Explainable AI » (XAI).
  • Vérifier les sources : si vous travaillez avec des contenus créés par l’IA générative en tant que sources, vous devriez les vérifier.
  • Indication IA claire : les contenus d’IA générative devraient être identifiés comme tels pour les autres personnes.
  • Éthique : utilisez l’IA générative de manière responsable, c’est-à-dire que vous ne devez pas créer ou diffuser de contenu trompeur, inexact ou manipulateur.
  • Apprentissage continu : l’intelligence artificielle générative évolue rapidement, vous devez donc vous tenir au courant des nouvelles avancées et tendances technologiques et techniques.
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