Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative, une forme d'intelligence artificielle, peut produire du texte, des images et du contenu varié à partir de ses données d'entraînement.
Qu'est-ce que l'IA générative ?
L'IA générative correspond à des modèles d'intelligence artificielle conçus pour générer du contenu nouveau sous forme de texte écrit, d'audio, d'images ou de vidéos. Les applications et les cas d'utilisation sont divers et variés. L'IA générative peut être utilisée pour écrire une nouvelle à la façon d'un auteur particulier, générer une image réaliste d'une personne qui n'existe pas, composer une symphonie à la façon d'un compositeur célèbre ou créer un clip vidéo d'après une simple description textuelle.
Pour mieux comprendre le caractère unique de l'IA générative, rien de mieux que de s'intéresser à ses différences par rapport à d'autres types d'intelligence artificielle, de programmation et de Machine Learning :
L'IA traditionnelle correspond aux systèmes d'IA capables d'effectuer des tâches spécifiques en suivant des règles ou des algorithmes prédéfinis. Il s'agit surtout de systèmes fondés sur des règles incapables d'apprendre à partir de données ou de s'améliorer au fil du temps. À contrario, l'IA générative peut apprendre de données et créer de nouvelles instances de données.
Le Machine Learning permet à un système d'apprendre à partir de données plutôt que par l'intermédiaire d'une programmation explicite. En d'autres termes, le Machine Learning correspond au processus au cours duquel un programme informatique peut s'adapter et apprendre en toute autonomie à partir de nouvelles données, ce qui débouche sur la découverte de tendances et d'insights. L'IA générative recourt à des techniques de Machine Learning pour apprendre à partir de nouvelles données et créer des données.
L'IA conversationnelle permet aux machines de comprendre le langage humain et d'y répondre à la manière d'un humain. Bien que l'IA générative et l'IA conversationnelle puissent sembler similaires, en particulier lorsque l'IA générative est utilisée pour générer du texte tel qu'écrit par un être humain, leur principale différence réside dans le but poursuivi. L'IA conversationnelle sert à créer des systèmes interactifs capables de participer à des conversations humaines, tandis que l'IA générative est plus vaste et englobe la création de divers types de données, pas seulement du texte.
L'intelligence artificielle générale renvoie à des systèmes hautement autonomes (à l'heure actuelle hypothétiques) capables d'être plus performants que les êtres humains pour un résultat plus rentable. Si elle venait à se concrétiser, l'intelligence artificielle générale serait en mesure de comprendre, d'apprendre, de s'adapter et de mettre en œuvre des connaissances pour un large éventail de tâches. Si l'IA générative peut être une composante de ces systèmes, elle n'est pas assimilable à l'intelligence artificielle générale. L'IA générative se concentre sur la création de nouvelles instances de données, tandis que l'intelligence artificielle générale offre un niveau plus élevé d'autonomie et de fonctionnalité.
En quoi l'IA générative se distingue-t-elle ?
L'IA générative est capable de créer différentes formes d'instances de données, pas seulement du texte. L'IA générative s'avère ainsi très utile pour la conception d'assistants virtuels qui génèrent des réponses humaines, pour le développement de jeux vidéos au contenu dynamique et évolutif et même pour la génération de données synthétiques aux fins de l'entraînement d'autres modèles d'intelligence artificielle, en particulier dans les scénarios où la collecte de données dans le monde réel serait compliquée ou irréalisable.
L'IA générative a d'ores et déjà un effet significatif sur les applications métier. Elle peut stimuler l'innovation, automatiser des tâches créatives et offrir des expériences clients personnalisées. Nombre d'entreprises considèrent l'IA générative comme un nouvel outil puissant de création de contenu, de résolution de problèmes complexes et de transformation des interactions des clients et des travailleurs avec les technologies.
Fonctionnement de l'IA générative
L'IA générative fonctionne selon les mêmes principes que le Machine Learning, une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'apprendre à partir de données. Toutefois, contrairement aux modèles de Machine Learning traditionnels qui mémorisent des schémas, font des prédictions ou prennent des décisions sur la base de ces schémas, l'IA générative va plus loin : elle apprend à partir de données, mais crée aussi de nouvelles instances de données qui imitent les propriétés des données d'entrée.
S'agissant des principaux modèles d'IA générative (détaillés ci-après), le workflow général servant à actionner l'IA générative est le suivant :
Collecte de données : un grand ensemble de données comprenant des exemples du type de contenu à générer est collecté. Un ensemble d'images pour générer des images réalistes par exemple, ou encore un ensemble de textes pour générer des phrases cohérentes.
Entraînement du modèle : le modèle d'IA générative est construit à l'aide de réseaux neuronaux. L'ensemble de données collecté est utilisé pour entraîner le modèle afin qu'il apprenne les schémas et structures sous-jacents.
Génération : une fois le modèle entraîné, il peut générer de nouveaux contenus par échantillonnage de l'espace latent ou à l'aide d'un réseau générateur selon le modèle. Le contenu généré est une synthèse de ce que le modèle a appris à partir des données d'entraînement.
Ajustement : en fonction de la tâche et de l'application, le contenu généré pourra être soumis à un ajustement ultérieur ou à un post-traitement afin d'améliorer sa qualité ou de répondre à des exigences spécifiques.
La pierre angulaire de l'IA générative est le Deep Learning, un type de Machine Learning qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain sur le plan du traitement des données et de la création de schémas à des fins décisionnelles. Les modèles de Deep Learning reposent sur des architectures complexes connues sous le nom de réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux se composent de plusieurs couches interconnectées qui traitent et transforment les informations, comme les neurones dans le cerveau humain.
Types d'IA générative
L'IA générative prend diverses formes. Chacune dispose de ses propres caractéristiques et se prête à différentes applications. Ces modèles entrent principalement dans les trois catégories suivantes :
- Les modèles dits « transformer » : ces modèles, comme GPT-3 et GPT-4, jouent un rôle important pour la génération de textes. Ils reposent sur une architecture leur permettant de tenir compte de tout le contexte du texte d'entrée afin de générer du texte très cohérent et contextuellement approprié.
- Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : les GAN se composent de deux parties : un générateur et un discriminateur. Le générateur crée de nouvelles instances de données, tandis que le discriminateur évalue l'authenticité de ces instances. Les deux parties commencent une sorte de jeu dans lequel le générateur aspire à créer des données que le discriminateur ne peut différencier des données réelles, et le discriminateur cherche à toujours mieux identifier les données inventées. Au fil du temps, le générateur devient de plus en plus performant dans la création d'instances de données hyperréalistes.
- Auto-encodeurs variationnels (VAE) : les VAE constituent un autre type de modèle génératif qui tire parti des principes de l'inférence statistique. Ils encodent des données d'entrée dans un espace latent (une représentation compressée des données), puis décodent cette représentation latente pour générer de nouvelles données. L'introduction d'un facteur aléatoire dans le processus d'encodage permet aux VAE de générer des instances de données diverses, mais similaires.
Si les modèles dits « transformer », les VAE et les GAN comptent parmi les types de modèles d'IA générative les plus utilisés de nos jours, d'autres modèles existent. Deux d'entre eux méritent d'être mentionnés. Premièrement les modèles autorégressifs qui prédisent des futurs points de données d'après des points antérieurs et deuxièmement les modèles « Normalizing Flow » qui utilisent une série de transformations pour modéliser des distributions de données complexes.
Découvrez les nouveautés en matière d'IA générative
Les créateurs de contenu et les chefs d'entreprise ont une multitude de nouvelles possibilités à portée de main. Découvrez comment utiliser l'IA générative afin de créer bien plus que du texte.
Découvrez les nouveautés en matière d'IA générative
Les créateurs de contenu et les chefs d'entreprise ont une multitude de nouvelles possibilités à portée de main. Découvrez comment utiliser l'IA générative afin de créer bien plus que du texte.
Exemples et cas d'utilisation de l'IA générative
Les exemples et cas d'utilisation de l'IA générative se multiplient. Forte de sa capacité unique à créer de nouvelles instances de données, l'IA générative se prête à diverses applications intéressantes dans les secteurs suivants :
Arts et divertissement : l'IA générative est utilisée pour créer des œuvres d'art uniques, composer de la musique et même écrire des scripts de films. Des plateformes spécialisées ont été créées pour se servir d'algorithmes génératifs pour transformer des images soumises par des utilisateurs en œuvres d'art à la façon de peintres célèbres. D'autres plateformes recourent à des réseaux neuronaux convolutifs pour générer des images très complexes, semblables à des rêves. Les modèles de Deep Learning sont capables de composer des musiques avec plusieurs instruments dans un large éventail de styles et de genres. Et avec les bons prompts, l'IA générative est capable de générer des scripts de films, des nouvelles, des poèmes et quasiment tout type de littérature.
Technologies et communications : dans le secteur des technologies et de la communication, l'IA générative est utilisée pour produire des réponses similaires à celles d'un être humain, ce qui rend le chatbot plus intéressant et plus à même de tenir des conversations plus naturelles et approfondies. Elle a également été utilisée pour créer des assistants virtuels plus interactifs et attrayants. La capacité du modèle à générer des textes à l'allure humaine rend ces assistants virtuels plus sophistiqués et utiles que les technologies précédentes d'assistance virtuelle.
Design et architecture : l'IA générative est utilisée pour générer des options et idées de design afin d'assister les graphistes dans la création plus rapide de designs uniques. L'IA générative a aussi déjà été utilisée par des architectes pour créer des plans d'étage uniques et efficaces à partir de données d'entraînement.
Science et médecine : dans les sciences de la vie, l'IA générative est utilisée pour concevoir de nouveaux candidats-médicaments, réduisant les phases de découverte à quelques jours au lieu de quelques années. Dans l'imagerie médicale, les GAN servent désormais à générer des images IRM synthétiques du cerveau pour entraîner l'IA. Cette méthode s'avère particulièrement utile dans les scénarios où les données sont rares pour cause de confidentialité.
E-commerce : les entreprises utilisent les GAN pour créer des modèles 3D hyperréalistes pour la publicité. Ces modèles générés par l'IA peuvent être personnalisés pour toucher la démographie ciblée ou correspondre à l'esthétique souhaitée. Les algorithmes génératifs servent également à produire du contenu marketing personnalisé, aidant ainsi les entreprises à mieux communiquer avec leurs clients.
Défis de la mise en œuvre de l'IA générative
Les défis liés à la mise en œuvre de l'IA générative englobent différentes difficultés techniques et éthiques qu'il convient de traiter alors que la technologie est de plus en plus adoptée. Nous examinons ici certains des principaux défis que rencontrent les entreprises aujourd'hui.
Exigences relatives aux données : les modèles d'IA générative nécessitent un volume important de données pertinentes et qualitatives pour un entraînement efficace. La collecte de telles données peut s'avérer compliquée, en particulier dans les secteurs où les données sont rares, sensibles ou protégées, par exemple dans la santé ou la fonction Finance. De plus, il peut s'avérer difficile de garantir la diversité et la représentativité des données, pourtant indispensables pour éviter les biais dans les résultats générés. L'utilisation de données synthétiques, c'est-à-dire de données créées artificiellement imitant les caractéristiques de données réelles, apparaît comme l'une des solutions à ce défi. De plus en plus d'entreprises de données de niche se spécialisent dans la génération de données synthétiques destinées à l'entraînement de l'intelligence artificielle dans le respect de la confidentialité.
Complexité de l'entraînement : les modèles d'entraînement de l'IA générative, en particulier les modèles plus complexes tels que les GAN ou les modèles dits « transformer », mobilisent beaucoup d'ordinateurs, sont chronophages et onéreux. Ils requièrent des ressources importantes et une certaine expertise, ce qui peut représenter un frein pour les petites entreprises ou celles novices en matière d'intelligence artificielle. L'entraînement distribué, c'est-à-dire quand le processus d'entraînement est réparti sur plusieurs machines ou processeurs graphiques, peut accélérer le processus. Le Transfer Learning, une technique en vertu de laquelle un modèle préentraîné est adapté à une tâche spécifique, peut aussi réduire la complexité de l'entraînement et les besoins en ressources.
Contrôle des résultats : le contrôle des résultats de l'IA générative peut être difficile. Les modèles génératifs sont susceptibles de générer du contenu indésirable ou non pertinent. Les modèles d'intelligence artificielle pourraient par exemple créer du texte imaginaire, incorrect, offensant ou biaisé. La résolution de ce problème passe par l'amélioration de l'entraînement du modèle avec des données plus diversifiées et représentatives. La mise en œuvre de mécanismes de tri ou de vérification du contenu généré constitue également un moyen de s'assurer de sa pertinence et de son caractère approprié.
Préoccupations éthiques : l'IA générative soulève plusieurs questions éthiques concernant l'authenticité et l'intégrité du contenu généré. Les Deepfakes créés par les GAN peuvent être utilisés à mauvais escient, pour diffuser de fausses informations ou s'adonner à des activités frauduleuses. Les modèles de texte génératifs peuvent servir à créer des articles trompeurs ou de fausses critiques. L'élaboration de directives éthiques fortes sur l'utilisation de l'IA générative est essentielle. Les technologies telles que le tatouage digital ou la blockchain peuvent contribuer à suivre et authentifier le contenu généré par l'intelligence artificielle. La sensibilisation à l'IA du grand public peut limiter les risques de désinformation ou de fraude.
Obstacles réglementaires : il n'existe pas de directives réglementaires claires régissant l'utilisation de l'IA générative. Alors que l'intelligence artificielle continue d'évoluer rapidement, les lois et les réglementations peinent à suivre, une situation source d'inquiétudes et de potentiels litiges judiciaires.
Le dialogue et la collaboration continus entre les technologues, les législateurs, les experts juridiques et la société dans son ensemble sont nécessaires pour aboutir à des cadres réglementaires complets et efficaces. Ces derniers devraient promouvoir l'utilisation responsable de l'IA tout en limitant les risques associés.
Histoire de l'IA générative
L'histoire de l'IA générative a été marquée par plusieurs développements et jalons clés. Dans les années 1980, les experts en données cherchent à aller au-delà des règles et algorithmes prédéfinis de l'intelligence artificielle traditionnelle. Ils posent les bases d'une approche générative avec le développement de modèles génératifs simples tels que la classification naïve bayésienne.
Plus tard dans les années 1980 et dans 1990, de nouveaux modèles ont été introduits, notamment le réseau Hopfield et les machines de Boltzmann, avec pour objectif la création de réseaux neuronaux capables de générer de nouvelles données. Toutefois, l'extension à de plus grands ensembles de données s'avérait difficile, et des problèmes tels que la disparition du gradient compliquaient l'entraînement de réseaux profonds.
En 2006, la machine de Boltzmann restreinte (RBM) a résolu le problème de disparition du gradient et a ainsi rendu possible le préentraînement de couches dans un réseau neuronal profond. Cette approche a abouti au développement de réseaux de croyances profonds, l'un des premiers modèles génératifs profonds.
En 2014, le réseau antagoniste génératif (GAN) a vu le jour et a démontré une impressionnante capacité à générer des données réalistes, en particulier des images. À la même période, l'auto-encodeur variationnel (VAE) a fait son apparition, offrant une approche probabiliste des auto-encodeurs qui supportait un cadre plus ancré sur des principes pour la génération de données.
La fin des années 2010 a été marquée par l'essor des modèles dits « transformer », en particulier dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP). Les modèles tels que les « transformers » préentraînés génératifs (GPT) et les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de « transformers » (BERT) ont révolutionné le NLP grâce à leur capacité à comprendre et à générer du texte de type humain.
Aujourd'hui, l'IA générative est un domaine dynamique qui fait l'objet d'intenses recherches et qui convient à diverses applications. Les technologies continuent d'évoluer avec de nouveaux modèles tels que GPT-4 et DALL-E qui repoussent les limites de l'IA. Il y a aussi une volonté de plus en plus forte de rendre l'IA générative plus contrôlable et éthiquement responsable.
L'histoire de l'IA générative témoigne des progrès considérables réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle au cours des dernières décennies. Elle démontre la puissance de la combinaison de fondements théoriques solides et d'applications pratiques innovantes. À l'avenir, les leçons tirées dans le passé serviront à exploiter le potentiel de l'IA générative avec efficacité et responsabilité afin de façonner un avenir dans lequel l'intelligence artificielle améliorera la créativité et la productivité humaines de façon inédite.
Conclusion
L'IA générative, un concept qui semblait autrefois tout droit sorti de la science-fiction, fait d'ores et déjà partie intégrante de notre quotidien. Son essor dans le cadre plus large de l'intelligence artificielle représente un bond en avant important. En plus des fonctionnalités de l'IA traditionnelles, à savoir l'apprentissage à partir de données, la prise de décisions et l'automatisation des processus, l'IA générative vient ajouter le pouvoir de la création. Cette innovation ouvre la voie à des applications auparavant inenvisageables.
Pour les entreprises de tous secteurs confondus, l'IA générative pose les jalons d'une véritable « IA métier » capable de les aider à automatiser les processus, améliorer les interactions clients et favoriser l'efficacité de multiples façons. De la génération d'images et d'animations réalistes pour l'industrie du jeu vidéo à la création d'assistants virtuels capables de rédiger des e-mails ou d'écrire du code pour la création de données synthétiques à des fins de recherche et de formation, l'intelligence artificielle métier peut améliorer les performances des entreprises dans toutes les directions métier et stimuler la croissance pour l'avenir.