Alors que la dénomination de l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres, il est souvent difficile de comprendre de quoi il s’agit réellement. Quand on parle d’IA générative, de quoi s’agit-il réellement ?
Voici un assemblage des diverses informations que j’ai pu cumuler sur le sujet. En effet la frontière entre le terme IA et IA générative est mince. Mais il est possible de comprendre assez aisément de quoi il retourne.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’intelligence artificielle générative (IAG) désigne des outils qui permettent aux ordinateurs de produire du contenu à partir de données sans être explicitement programmés. Ils ont récemment acquis la capacité de façonner rapidement du texte, des images ou des vidéos en réponse à des requêtes textuelles.
Qu’elles soient courtes et simples ou longues et complexes, cela n’a pas d’importance. Mais l’IA générative réagira différemment en fonction de la précision de la requête demandée.
Pour faire simple, on peut dire qu’une IA générative est comme un cerveau tout neuf constitué de réseaux neuronaux qui apprennent en regardant des exemples du monde réel. En s’entraînant avec ces données, ils finissent par comprendre comment fonctionne ce monde.
Et cela peut lui permettre de créer de nouvelles idées ou réponses quand on leur demande quelque chose. Même les spécialistes de l’intelligence artificielle ne savent pas vraiment comment cela fonctionne. En effet, ces programmes s’améliorent tous seuls au fur et à mesure qu’ils apprennent.
Les origines de l’IA générative
L’histoire des modèles d’IA générative commence en 1943 avec la création du premier ordinateur électronique programmable. Le Colossus est utilisé pour déchiffrer des messages pendant la Seconde Guerre mondiale.
Cette avancée a été accompagnée par un article de Warren McCulloch et Walter Pitts, qui a posé les bases des neurones artificiels. Pitts, un jeune prodige des mathématiques, a collaboré avec McCulloch après avoir été sans abri.
Puis, en 1957, Frank Rosenblatt a développé le perceptron. C’est un réseau neuronal simple. Il s’appuie sur les travaux de McCulloch et Pitts. Mais malgré une démonstration publique en 1958, le perceptron a été critiqué par Marvin Minsky. Cela a entraîné un déclin de la recherche sur les réseaux neuronaux connue sous le nom d’hiver de l’IA. Et cela a duré jusqu’aux années 1980.
À cette époque, des chercheurs comme Paul Werbos, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio et Yann LeCun ont redynamisé le domaine en prouvant l’efficacité des réseaux neuronaux multicouches.
Cependant, des attentes irréalistes et des limitations technologiques ont conduit à un second hiver de l’IA dans les années 1990. Pourtant, Hinton, Bengio et LeCun ont continué à innover. Ils ont reçu le Turing Award en 2018 pour leurs contributions.
A quoi sert l’IA générative ?
L’intelligence artificielle (IA) générative est actuellement employée dans divers domaines.
Dans le secteur artistique, elle joue un rôle clé en facilitant la création d’œuvres visuelles, musicales et littéraires, enrichissant ainsi l’éventail de ces créations.
En matière de contenus écrits, cette technologie est capable d’assister les rédacteurs dans la production d’articles, de rapports et même de scénarios pour des vidéos. Cela permet d’optimiser le processus de production de ces œuvres.
Ensuite, dans l’univers du jeu vidéo, l’IA générative permet de concevoir des mondes immersifs, des personnages captivants et des intrigues complexes. Cela permet d’accentuer l’expérience ludique des concepteurs et même des gamers. Elle contribue également à personnaliser l’expérience utilisateur en s’adaptant aux préférences spécifiques de chaque individu, rendant les interactions plus pertinentes.
Puis, l’IA générative est utilisée pour générer des données de test en informatique et en sciences. Elle facilite le codage de programmes simples, notamment grâce aux outils non-code, qui simplifient le développement logiciel.
Fonctionnement de ce type d’Intelligence Artificielle
L’IA générative fonctionne selon les mêmes fondements que le Machine Learning. C’est-à-dire que le logiciel apprend à partir de données. Mais si les modèles traditionnels enregistrent des schémas, font des prédictions ou prennent des décisions sur la base de ces schémas, l’IA générative va plus loin. Elle apprend, mais crée aussi de nouvelles instances de données qui imitent les propriétés des données d’entrée.
De ce fait, elle commence d’abord par collecter des données comme des images ou des textes pour générer un contenu similaire mais présentant une légère différence. L’ensemble de données collecté est utilisé pour entraîner le modèle afin qu’il apprenne des schémas et structures sous-jacents.
Une fois le modèle entraîné, il peut générer de nouveaux contenus par échantillonnage ou à l’aide d’un réseau générateur. Le résultat est une synthèse de ce que le modèle a appris.
Le contenu généré peut être ajusté ultérieurement ou subir un post-traitement afin d’améliorer sa qualité ou de répondre à des exigences spécifiques.
Les IA génératives les plus populaires en ce moment
Une IA générative est capable de générer n’importe quel contenu. Mais tout dépend du « type de contenu » que vous voulez.
Pour les images
Par exemple, si vous avez besoin d’une affiche ou d’une belle illustration, les 10 générateurs d’images les plus populaires sont : Dream, Craiyon, Starry AI, MidJourney, Pixray, Jaspert Art, GauGAN2, Neural.love, Wombo et Imagen AI. Mais il ne faut pas oublier celle sur Whatsapp.
Concepteurs de vidéos
Pour suivre, actuellement plusieurs IA permettent de créer des vidéos. Il suffit de taper la description de ce qu’on veut dans une barre de recherche. Il y a IA Fliki, Flexclip, Pictory, Elai ou encore Lumen5 et tout dernièrement il y a Sora d’OpenAI.
Composer de la musique
Par la suite, si vous voulez composer des morceaux de musique plus besoin d’être un artiste chevronné. Surtout si vous voulez poster votre travail en ligne. Depuis quelques années, certains compositeurs utilisent des IA génératives telles que SongR, Riffusion, Voicemod, Boomy ou encore Beatoven.
La création de jingles ou de chansons n’a jamais été aussi simple. La preuve en est que le « faux » titre de la chanteuse belge Angèle a été écoutée et aimé des millions de fois.
Avantages de l’IA générative
Avec l’IA générative, les entreprises peuvent créer des contenus adaptés à leurs propres connaissances et idées. Ensuite, les employés peuvent l’utiliser pour travailler sur des tâches en utilisant un langage similaire à celui qu’ils emploieraient avec un collègue.
Une IA générative peut rapidement résumer toutes les informations de l’entreprise. Cette méthode diminue le besoin d’expertise en programmation compliquée. C’est souvent coûteux et moins efficace, pour créer des programmes pour ces tâches. De plus, elle peut révéler des idées et des liens que les anciennes méthodes ne pouvaient pas.
Son usage peut grandement augmenter la productivité des humains
Les travailleurs peuvent utiliser l’IA générative pour gagner du temps sur des tâches courantes comme se former, organiser des données, faire des recherches en ligne ou rédiger des e-mails. En fait, si une équipe de programmeurs passe normalement des heures à chercher des erreurs de code, une IA générative peut les détecter rapidement et proposer des corrections en quelques instants.
Elle permet d’engager moins de dépenses
Les outils d’IA générative, grâce à leur rapidité, diminuent les coûts des processus, rendant les tâches deux fois moins chères si elles prennent deux fois moins de temps. Et elle peut réduire les erreurs, éliminer les temps d’arrêt et détecter les inefficacités coûteuses. Par exemple, si vous voulez tester un produit, elle permet de créer des simulations avancées, ce qui réduit le temps et le coût associés à ces tests.
Limites de l’IA générative
Sinon, le gros défaut d’une IA générative c’est le fait qu’elle invente parfois des choses qui n’existent pas. C’est de l’extrapolation et les chercheurs appellent cela « hallucination ». De ce fait, en raison de la tendance à l’hallucination de l’IA générative, la surveillance humaine et le contrôle de la qualité sont toujours nécessaires.
Elle nécessite pas mal d’entretien
L’usage d’une IA générative avancée nécessite une puissance de calcul importante. Et parfois, les entreprises manquent soit de ressources soit de l’expertise nécessaire pour entretenir ces systèmes. C’est pourquoi le développement de ce genre d’IA est effectué à l’aide de l’infrastructure cloud.
Les IA standards condamnent à la médiocrité
L’usage des IA génératives standards ne permettent pas à une entreprise de se démarquer des autres. En effet, le contenu qu’elles offrent peut être redondant, vu qu’elle se base sur des données d’entraînement public.
Les collaborateurs, un frein à l’usage de l’IA ?
Les employés qui ont une grande ancienneté dans une entreprise peuvent rechigner à utiliser une IA générative dans l’accomplissement de leurs tâches. C’est un problème d’adaptation.
Risques et préoccupations liés à l’IA générative
L’essor de l’IA a également soulevé de nouvelles questions éthiques et des débats. C’est parce que les outils émergents ont maintenant souvent accès à des informations privées ou sensibles sur des personnes. Or, celles-ci ne sont pas toujours au courant que leurs données sont utilisées à leur insu. Il faut donc veiller à ne pas exposer vos IP protégées ou vos données confidentielles.
D’ailleurs en revenant à l’une des limites d’usage de l’IA générative, certaines personnes ne veulent pas les plébisciter par crainte de perdre leur emploi. Sur ce point, c’est aux gestionnaires et aux chefs d’entreprise d’apaiser ces craintes. La technologie va changer mais la structure d’une entreprise peut rester la même.
Sinon, le fait de se baser directement sur l’emploie d’une IA générative ne veut pas toujours dire que ce qu’elle propose est de qualité. Sans l’analyse de l’homme, ce que fait l’IA peut entraîner la normalisation de produits qui manquent en fait de créativité.
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