Qu’est-ce que l’IA générative ? Un guide complet

L’intelligence artificielle semble être partout. L’enthousiasme, la peur et les spéculations sur son avenir font la une des journaux, et beaucoup d’entre nous utilisent déjà l’IA pour leurs activités personnelles et professionnelles.

Bien entendu, c’est de l’intelligence artificiellegénérativedont les gens parlent lorsqu’ils font référence aux derniers outils d’IA. Les innovations en matière d’IA générative permettent à une machine de créer rapidement un essai, une chanson ou une œuvre d’art originale basée sur une simple requête d’un humain.

Alors, qu’est-ce que l’IA générative ? Comment ça marche? Et surtout, en quoi peut-il vous aider dans vos démarches personnelles et professionnelles ?

Ce guide plonge en profondeur dans le monde de l’IA générative. Nous couvrons différents modèles d'IA générative, les outils d'IA courants et utiles, les cas d'utilisation, ainsi que les avantages et les limites des outils d'IA actuels. Enfin, nous examinons l’avenir de l’IA générative, la direction que prend la technologie, et l’importance d’une innovation responsable en matière d’IA.

Table des matières

• Qu’est-ce que l’IA générative ?
• Comment fonctionne l'IA générative
• Modèles d'IA génératifs
• Outils d'IA générative
• Cas d'utilisation de l'IA générative
• Avantages et bénéfices
• Inconvénients et limites
• L'avenir de l'IA générative
• Conclusion

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L'IA générative fait référence à une branche spécifique de l'apprentissage automatique dans laquelle les modèles sont formés sur de grandes quantités de données brutes pour créer des sorties originales, qu'il s'agisse de texte, d'images ou d'autres types de contenu.

L’IA, ou apprentissage automatique, consiste à faire des prédictions statistiquement probables basées sur des données historiques. Par exemple, les techniques traditionnelles d’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour prédire le ton d’un texte à partir d’une liste de tons possibles, comme « formel » ou « drôle ». Ces techniques construisent un modèle des propriétés tonales du texte, basé sur de nombreux exemples, puis utilisent ce modèle pour évaluer de nouvelles entrées.

Voici une analogie : si quelqu'un vous montrait un million d'exemples d'e-mails formels, puis vous montrait un nouvel e-mail, vous pourriez être en mesure de déterminer s'il a un ton formel ou non. Dans le temps qu'il faut pour traiter une pensée, votre cerveau reconnaîtrait certaines caractéristiques de cet e-mail (la ligne d'objet, la longueur et le vocabulaire poli, peut-être) et se rendrait compte qu'elles correspondent à votre modèle de ce à quoi ressemble le « formel ». À un très haut niveau, l’apprentissage automatique traditionnel fonctionne à peu près de la même manière.

Mais que se passe-t-il si vous souhaitez écrire un nouvel e-mail formel à votre membre du Congrès ? C’est le domaine de l’IA générative. Comme d’autres formes d’apprentissage automatique, l’IA générative est toujours formée sur des exemples pour construire un modèle du monde, lui permettant de faire des prédictions sur de nouveaux intrants. Cependant, pour réussir, les modèles d’IA générative doivent généralement être entraînés sur des volumes de données beaucoup plus importants, et les modèles eux-mêmes doivent également être plus complexes. Les data scientists utilisent un type de technologie d'apprentissage automatique appelé réseaux de neurones pour créer des modèles d'IA génératifs.

Pour écrire un e-mail formel à un membre du Congrès, un modèle d'IA générative devrait comprendre à quoi ressemble une écriture « formelle », comment un e-mail est généralement structuré et ce qu'est un « membre du Congrès ». Étonnamment, personne ne code en dur ces concepts ni n’explique comment les assembler – le modèle l’apprend lui-même en étant formé sur des quantités ahurissantes de texte brut (comme tout ce qui se trouve sur l’Internet public). Cela lui permet essentiellement de prédire, mot par mot, un nouvel e-mail qui est le plus susceptible de représenter « un e-mail formel adressé à votre membre du Congrès ».

Comment fonctionne l'IA générative

Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’IA générative, décomposons ses opérations en étapes simples.

1 Un utilisateur saisit une invite

L'IA générative répond aux invites saisies par les humains. Par exemple, quelqu'un pourrait saisir une invite telle que « Rédigez une lettre d'acceptation professionnelle pour une offre d'emploi en tant que chef de projet ». Plus l’invite est spécifique et bien rédigée, plus le modèle a de chances de produire un résultat satisfaisant. Vous entendrez peut-être le termeingénierie des invites, qui fait référence au processus de modification de la formulation d'une invite ou d'inclusion d'instructions supplémentaires pour obtenir des résultats plus précis et de meilleure qualité à partir d'un outil d'IA générative.

Les invites ne sont pas toujours fournies sous forme de texte. Selon le type de système d'IA générative (plus d'informations sur ceux-ci plus loin dans ce guide), une invite peut être fournie sous forme d'image, de vidéo ou de tout autre type de média.

2 L'outil d'IA générative analyse l'invite

Ensuite, l’IA générative analyse l’invite, la transformant d’un format lisible par l’homme en un format lisible par machine. S'en tenant au texte pour les besoins de cet exemple, le modèle utiliserait le traitement du langage naturel (NLP) pour coder les instructions dans l'invite.

Cela commence par diviser des morceaux de texte plus longs en unités plus petites appelées jetons, qui représentent des mots ou des parties de mots. Le modèle analyse ces jetons dans le contexte de la grammaire, de la structure des phrases et de nombreux autres types de modèles et d'associations complexes appris à partir de ses données d'entraînement. Cela peut même inclure les invites que vous avez déjà fournies au modèle, car de nombreux outils d'IA générative peuvent conserver le contexte sur une conversation plus longue.

3 L'outil génère une sortie prédictive

En utilisant tout ce que le modèle a codé concernant l'invite, il tente de générer la réponse la plus raisonnable et la plus probable statistiquement. Essentiellement, le modèle se demande : « Sur la base de tout ce que je sais sur le monde jusqu’à présent et compte tenu de ces nouvelles informations, que va-t-il se passer ensuite ? »

Par exemple, imaginez que vous lisez une histoire et que lorsque vous arrivez à la fin de la page, il est écrit : « Ma mère a répondu à la », le mot suivant étant sur la page suivante. Lorsque vous tournerez la page, quel sera, selon vous, le prochain mot ? Sur la base de ce que vous savez du monde en général, vous pourriez avoir quelques suppositions. Il peut s'agird'un téléphone, mais également d'un SMS,d'un appel,d'une porteoud'une question. Connaître ce qui s'est passé avant cela dans l'histoire pourrait également vous aider à faire une supposition plus éclairée.

Essentiellement, c'est ce que fait un outil d'IA générative comme ChatGPT avec votre invite, c'est pourquoi des invites plus spécifiques et détaillées l'aident à obtenir de meilleurs résultats. Il y a le début d’un scénario, comme « Écrivez un poème drôle sur un chien ». Ensuite, il essaie de compléter l’histoire mot à mot, en utilisant son modèle complexe du monde et de ses relations. Fondamentalement, les outils d’IA générative passent également par ce qu’on appelle un apprentissage par renforcement avec des commentaires humains pour apprendre à préférer les réponses que les humains approuveront.

Si vous avez joué avec des outils d'IA générative, vous remarquerez que vous obtenez un résultat différent à chaque fois : même si vous posez deux fois la même question, l'outil répondra d'une manière légèrement différente. À un niveau très élevé, la raison en est qu’un certain degré de hasard est essentiel pour rendre réalistes les réponses de l’IA générative. Si un outil sélectionne toujours la prédiction la plus probable à chaque tour, il aboutira souvent à un résultat qui n'a aucun sens.

Modèles d'IA génératifs

Il existe de nombreuses techniques utilisées pour l’IA générative. À la base, ils utilisent tous des réseaux de neurones, un type d’architecture qui ressemble au fonctionnement du cerveau humain. Vous pouvez également entendre le termeapprentissage profond, qui fait simplement référence à un réseau de neurones comportant plus de trois couches (qui sont tous des réseaux de neurones au-delà des plus basiques).

Un réseau neuronal est constitué de couches de nœuds interconnectés. Chaque nœud possède son propre modèle statistique spécialisé dans le traitement d'une seule facette de l'entrée en fonction de ce qu'il a appris des données d'entraînement. De la même manière que certaines parties du cerveau sont dédiées à différentes tâches (certains neurones peuvent se déclencher lorsque vous voyez un visage familier), différentes parties du réseau neuronal reconnaissent différents modèles et relations.

Bien que chaque décision individuelle soit simple (par exemple, un nœud peut se spécialiser dans la reconnaissance si un mot est un nom ou non), la prédiction finale est un effet domino de toutes ces décisions réunies pour aboutir à un résultat très complexe.

Les data scientists utilisent réellement les réseaux de neurones de différentes manières pour créer des modèles d'IA génératifs. Certains des types d'architectures les plus courants sont :

Réseaux contradictoires génératifs (GAN) et auto-encodeurs variationnels (VAE) : ces deux classes de modèles, utilisés pour la génération d'images, ont commencé à faire sensation au milieu des années 2010, préfigurant le buzz actuel de l'IA générative.Avec les GAN, un réseau neuronal génère une sortie et l'autre réseau tente de déterminer si elle est réelle ou fausse. Cet échange rend le modèle plus intelligent lors de son entraînement. Les VAE génèrent des encodages des parties d’une image, puis échantillonnent des parties des encodages et les décodent pour créer des images entièrement nouvelles.

Modèles de diffusion : dans un modèle de diffusion pour l'IA générative, les données d'entraînement sont détruites via l'ajout de bruit gaussien, puis récupérées en inversant l'ajout de ce bruit.Vous pouvez penser à ajouter du bruit gaussien en brouillant les pixels de l'image. Le bruit est « gaussien » car il est ajouté en fonction des probabilités qui se situent le long d'une courbe en cloche. Lorsque le modèle inverse le bruit, il fait des prédictions en décodant ces probabilités, ce qui donne à chaque fois une image originale, même avec la même invite.

Grands modèles de langage (LLM) : ce type de modèle utilise une architecture de réseau neuronal appelée transformateur.Les transformateurs peuvent essentiellement considérer tous les mots d'une séquence d'entrée en même temps et comprendre comment ils sont liés, ce qui en fait une technique particulièrement utile pour comprendre et générer du texte. Bien que le concept de transformateurs existe depuis 2017, l'application de grandes quantités de données de formation et l'amélioration des performances des modèles grâce au renforcement humain ont conduit aux avancées que nous constatons aujourd'hui avec les outils de langage naturel d'IA générative.

Modèles hybrides : un modèle hybride combine le calcul basé sur des règles avec l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones pour apporter une surveillance humaine aux opérations d'un système d'IA.Fondamentalement, vous pouvez prendre n'importe lequel des modèles d'IA génératifs ci-dessus et les soumettre à un système basé sur des règles ou une logique après ou pendant leurs opérations.

Outils d'IA générative

Vous avez peut-être déjà utilisé certains des outils d’IA générative les plus importants pour le travail, la recherche ou des activités personnelles. ChatGPT d'OpenAI, par exemple, est couramment utilisé pour tout, de la rédaction d'invitations à des fêtes à la recherche de réponses à des questions ésotériques et spécialisées.

ChatGPT utilise un grand modèle de langage (LLM) pour traiter les invites en langage naturel des utilisateurs et fournir des réponses conversationnelles simples. L'outil ressemble à un chatbot ou à un échange de messages avec une personne réelle, d'où son nom. Gemini de Google est un autre outil d'IA générative qui utilise un LLM pour fournir des réponses uniques aux invites des utilisateurs. Cela fonctionne un peu comme ChatGPT.

Les LLM ne sont pas le seul type d’IA générative disponible pour les consommateurs. DALL-E, une autre innovation d'IA générative d'OpenAI, utilise un modèle de diffusion pour générer des images originales. Par exemple, un utilisateur peut demander à DALL-E de créer l'image d'une grenouille montant à cheval sur un terrain de basket dans le style fauviste d'Henri Matisse. S'appuyant sur son réseau neuronal et un vaste ensemble de données, l'outil créerait une image originale intégrant les éléments stylistiques souhaités par l'utilisateur et les demandes spécifiques de contenu d'image.

Ce sont là quelques-uns des exemples d’outils d’IA générative les plus connus, mais plusieurs autres sont disponibles. Par exemple, Grammarly est un outil d'écriture d'IA qui utilise l'IA générative pour aider les gens à améliorer la clarté et l'exactitude de leur écriture là où ils écrivent déjà.

Avec l'IA générative de Grammarly, vous pouvez générer facilement et rapidement du contenu efficace et de haute qualité pour les e-mails, les articles, les rapports et d'autres projets. Les exemples incluent des e-mails de groupe adressés à votre service les invitant à une fonction de l'entreprise ou des résumés de documents commerciaux.

Cas d'utilisation et applications de l'IA générative

Les utilisations potentielles de l’IA générative couvrent de multiples secteurs et applications, qu’elles soient professionnelles ou personnelles. Voici quelques cas d’utilisation de l’IA générative à considérer.

Soins de santé

• Générer des prescriptions aux patients en fonction de critères de diagnostic et de notes du clinicien
• Produire des synthèses à partir des notes prises lors d'un rendez-vous
• Tâches de triage aux urgences ou en télésanté : les outils d'IA générative peuvent noter les symptômes d'un patient et produire un résumé que les cliniciens pourront consulter avant de rencontrer le patient.
• Détecter les cas de fraude à l'assurance dans de grands volumes de données financières des patients

Bancaire et financier

• Détection automatique d’activités frauduleuses potentielles
• Générer des prévisions financières
• Fournir un support client spécialisé et nuancé
• Créer des plans marketing basés sur des données financières sur les performances passées de différents produits et services

Commercialisation

• Génération de différentes versions de pages de destination pour les tests A/B des titres et des textes marketing
• Création de versions uniques de pages de vente par ailleurs identiques pour différents emplacements
• Obtenir de nouvelles idées de contenu basées sur les données de performances du contenu existant
• Créer rapidement de nouvelles images ou infographies pour les campagnes marketing
• Générer des partitions musicales uniques à utiliser dans des vidéos marketing

Divertissements et spectacles

• Créer des images uniques pour le matériel promotionnel
• Construire de nouveaux paysages et scénarios immersifs pour la réalité virtuelle
• Storyboarding rapide pour de nouveaux scénarios ou idées pour le cinéma, la télévision ou le théâtre
• Améliorer les images générées par ordinateur en représentant des personnages dans des scénarios difficiles ou impossibles à filmer

Avantages et bénéfices de l'IA générative

Comme l’illustrent les cas d’usage ci-dessus, l’IA générative apporte des avantages extraordinaires en termes d’efficacité et d’automatisation. En termes simples, cela nous permet de faire plus de travail plus rapidement en automatisant les aspects les plus fastidieux de notre travail.

Cet avantage est peut-être plus évident dans les exemples de soins de santé, qui incluent les tâches liées au triage et à l'administration par le clinicien. En confiant ces activités à l’IA générative, les cliniciens peuvent voir plus de patients, passer plus de temps avec chacun d’eux et prodiguer de meilleurs soins.

Pour les spécialistes du marketing, le temps gagné grâce à l’IA générative est également important. La création de plusieurs versions de campagnes marketing, l'adaptation des messages à différentes données démographiques et la commande d'actifs créatifs visuels uniques représentent une grande partie du temps des spécialistes du marketing. En confiant ces tâches à l’IA générative, les spécialistes du marketing bénéficient d’une bande passante professionnelle et créative supplémentaire. Bref, cela leur permet de se concentrer davantage sur les activités qui nécessitent leur expertise.

L’IA générative permet aux utilisateurs d’externaliser des tâches chronophages avec une charge cognitive modérée à lourde vers des outils automatisés. Le résultat est plus de temps pour ces personnes pour se concentrer sur des activités à grande valeur ajoutée. Autre avantage de l’IA générative : elle peut être un partenaire créatif. Cela peut aider les gens à réfléchir à de nouvelles idées et stratégies ou à créer de nombreuses ébauches d’un écrit ou d’une œuvre d’art qui peuvent ensuite servir d’inspiration ou donner une orientation.

Inconvénients et limites de l'IA générative

L'IA générative est une technologie passionnante, mais cela ne veut pas dire qu'elle est parfaite.

Vous avez peut-être entendu parler des avocats qui, utilisant ChatGPT pour des recherches juridiques, ont cité des cas fictifs dans un mémoire déposé au nom de leurs clients. En plus de devoir payer une lourde amende, ce faux pas a probablement nui à la carrière de ces avocats. L’IA générative n’est pas sans défauts, et il est essentiel d’être conscient de ces défauts.

Hallucinations

Parfois, l’IA générative se trompe. Lorsque cela se produit, nous appelons cela une hallucination.

Même si la dernière génération d'outils d'IA générative fournit généralement des informations précises en réponse à des invites, il est essentiel de vérifier leur exactitude, en particulier lorsque les enjeux sont élevés et que les erreurs ont de graves conséquences. Étant donné que les outils d'IA générative sont formés sur des données historiques, ils peuvent également ne pas connaître les événements actuels très récents ou être en mesure de vous informer de la météo du jour.

Biais

Plusieurs outils d’IA générative de premier plan produisent des informations contenant des préjugés raciaux et/ou sexistes. Dans certains cas, les outils eux-mêmes admettent leurs préjugés.

Cela se produit parce que les données de formation des outils ont été créées par des humains : les préjugés existants au sein de la population générale sont présents dans les données dont l'IA génératrice apprend.

Problèmes de confidentialité et de sécurité

Dès le départ, les outils d’IA générative ont soulevé des problèmes de confidentialité et de sécurité. D'une part, les invites envoyées aux modèles peuvent contenir des données personnelles sensibles ou des informations confidentielles sur les opérations d'une entreprise. Comment ces outils protégeront-ils ces données et garantiront-ils aux utilisateurs le contrôle de leurs informations ?

Comme pour tout logiciel, il existe également un risque de piratage des outils d’IA générative. Cela pourrait entraîner un contenu inexact qui porterait atteinte à la réputation d'une entreprise ou exposerait les utilisateurs à des préjudices. Et si l’on considère que les outils d’IA générative sont désormais utilisés pour prendre des mesures indépendantes comme l’automatisation de tâches, il est clair que la sécurisation de ces systèmes est indispensable.

Lorsque vous utilisez des outils d’IA générative, assurez-vous de comprendre où vont vos données et faites de votre mieux pour vous associer à des outils qui s’engagent en faveur d’une innovation en matière d’IA sûre et responsable.

L'avenir de l'IA générative

Pour les organisations, l’IA générative n’est pas qu’un logiciel. C'est un membre junior de votre équipe. Cela est vrai dans pratiquement tous les secteurs, il est donc essentiel d'être prêt à comprendre comment l'IA va changer votre façon de travailler.

Selon Gartner, les entreprises devraient créer des plans d’IA qui prennent en compte :

• Ambition d'opportunité : les avantages spécifiques dont vous ou votre organisation espérez bénéficier après le déploiement d'outils d'IA.
• Déploiement : décidez si vous souhaitez utiliser des outils disponibles dans le commerce, créer en interne ou entraîner le modèle à l'aide de vos propres données propriétaires.
• Risque : les organisations doivent tenir compte de tous les risques potentiels inhérents à l'IA, tels que la fiabilité, la sécurité et la confidentialité des données.

Selon IBM, nous devrions également nous attendre à ce que les gouvernements du monde entier fassent de la gestion de l’IA une priorité. L’Union européenne, par exemple, s’efforce actuellement de classer l’IA en différentes catégories de risques et d’imposer certaines règles concernant son utilisation et son déploiement.

En gardant ces activités à l’esprit, il est essentiel de considérer les implications éthiques de l’IA générative et ce que signifie poursuivre un développement responsable. Le Forum économique mondial a publié une liste de facteurs que les innovateurs en IA doivent prendre en compte lors du développement et du déploiement de nouveaux systèmes d'IA. Ils comprennent:

• Efficacité du système d'IA pour ce qu'il est censé faire
• Résilience face aux menaces de sécurité
• Atténuation des préjugés pour éviter le traitement injuste des groupes marginalisés
• Explicabilité, ce qui signifie que les résultats d'un système d'IA doivent être compréhensibles pour les utilisateurs
• Protection de la vie privée, qui comprend des principes de minimisation des données

L’essentiel est que l’IA est là pour rester. Dans les mois et les années à venir, on peut s’attendre à ce que les institutions et les gouvernements accordent une attention toujours croissante au défi de l’innovation responsable dans le monde de l’IA générative.

Conclusion : tirer le meilleur parti de l'IA générative

L’IA générative est une force avec laquelle il faut compter dans de nombreux secteurs, sans parler des activités personnelles quotidiennes. À mesure que les particuliers et les entreprises continuent d’adopter l’IA générative dans leurs flux de travail, ils trouveront de nouvelles façons de se décharger de tâches fastidieuses et de collaborer de manière créative avec cette technologie.

Dans le même temps, il est important d’être conscient des limites techniques et des préoccupations éthiques inhérentes à l’IA générative. Le développement responsable est une chose – et c’est important – mais une utilisation responsable est également essentielle. Vérifiez toujours que le contenu créé par les outils d’IA générative correspond à ce que vous souhaitez réellement. Et si vous n'obtenez pas ce que vous attendiez, prenez le temps de comprendre comment optimiser vos invites pour tirer le meilleur parti de l'outil.

En restant au courant des dernières innovations en matière d’intelligence artificielle générative, vous pouvez améliorer votre façon de travailler et valoriser vos projets personnels. Bien qu’excitante, la génération actuelle d’outils d’IA n’offre qu’un aperçu de ce qui nous attend au-delà de l’horizon.