Décoder la magie de l'IA générative et son fonctionnement

Au cours des derniers mois, vous avez peut-être vu des personnes de votre réseau utiliser l'IA pour produire et partager des œuvres d'art originales. Vous avez peut-être même observé des selfies esthétiquement modifiés qui reflètent le style artistique de la Renaissance ou incorporent des scénarios surréalistes. Cette technologie devenue « virale » s'appelle l'intelligence artificielle générative.

Pour l'utilisateur final, l'IA générative semble presque magique - c'est un miracle qu'une application Web puisse fournir des réponses 100 % originales à des entrées humaines uniques, allant d'une série de mots à visualiser à l'écriture de scripts ! Ce «miracle de Noël» se produit en quelque sorte parce que la technologie met en boîte son fonctionnement interne (qui repose sur un traitement intensif des données et des analyses sophistiquées) et ne présente que les résultats finaux.

A l'occasion de ces fêtes de fin d'année, nous déballons l'innovation IA qui fait régulièrement la une des journaux : l'IA générative. Qu'est-ce qui alimente la magie de l'IA générative ? Décodons cette technologie fascinante.

Qu'est-ce que l'IA générative ? Définition et signification

L'IA générative (Gen-AI) est une forme d'IA qui génère du nouveau matériel, tel que de la littérature, des graphiques et de la musique. Ces systèmes sont construits sur des ensembles de données massifs et produisent du nouveau matériel comparable aux exemples de formation utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

Il s'agit généralement de méthodes d'apprentissage automatique et semi-assistées qui permettent aux ordinateurs d'exploiter des données existantes telles que des mots, des vidéos et des fichiers audio, des images ou même du code pour générer de nouveaux contenus. L'objectif est de produire des artefacts totalement uniques qui sembleraient authentiques.

Selon Gartner, l'IA générative devrait changer, entre autres, le développement de produits numériques. Cela augmentera la qualité, les performances et l'accessibilité des produits numériques tout en réduisant leur délai de mise sur le marché. C'est l'un des nombreux avantages commerciaux de l'IA générative, en dehors de sa pure qualité magique. La technologie est particulièrement importante dans les domaines créatifs comme le marketing et le design, y compris les disciplines industrielles comme l'architecture.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Le terme IA générative est utilisé pour décrire toute forme d'intelligence artificielle qui crée de nouvelles images numériques, vidéo, audio, texte ou code en utilisant des méthodes d'apprentissage non supervisées. Son fonctionnement interne peut varier d'une solution à l'autre. Cela dit, il existe quelques faits communs sur la magie de la génération d'IA, quelle que soit sa présentation.

Premièrement, il diffère de l'IA discriminatoire, qui fait des classifications entre les entrées, ce que l'on entend par « discriminatoire » dans ce cas. L'objectif d'un algorithme d'apprentissage discriminant serait de porter un jugement sur les entrées entrantes en fonction de ce qui a été appris pendant la formation. En revanche, l'objectif d'un modèle d'IA générative est de créer des données synthétiques.

Pendant la phase d'apprentissage, un nombre restreint de paramètres sont fournis à ces modèles d'IA. Essentiellement, cette stratégie met le modèle au défi de formuler ses propres jugements sur les caractéristiques les plus significatives des données de formation.

La technologie d'IA générative peut être de trois types :

• Réseaux antagonistes génératifs ou GAN : technologies capables de générer des sorties visuelles ou multimédias à partir d'entrées d'image et de langage.
• Modèles basés sur des transformateurs : des technologies telles que les modèles de langage génératif pré-entraîné (GPT) peuvent exploiter des données Internet pour générer du matériel textuel, tel que des articles de site Web, des communiqués de presse et des livres blancs.
• Auto-encodeurs variationnels : L'encodeur code les entrées sous forme de code compressé, tandis que le décodeur décompresse ce code et reproduit l'information d'origine.

L'IA générative (en particulier les GAN) est souvent de nature semi-supervisée. L'apprentissage semi-supervisé par l'IA utilise efficacement des exemples de formation étiquetés pour l'apprentissage supervisé, ainsi que du matériel de formation non étiqueté pour l'apprentissage non supervisé. L'utilisation de données non étiquetées facilite le développement de systèmes capables de créer des modèles de prédiction au-delà de la gamme de données étiquetées.

Bien que l'IA générative soit souvent liée à des deep fakes, elle devient un outil de plus en plus vital pour automatiser les procédures répétitives qui font partie de tout exercice créatif.

Où l'IA générative peut-elle opérer sa magie ? Principaux cas d'utilisation

Voici les implémentations les plus prometteuses de l'IA générative :

1. Génération d'images pour les illustrations

Grâce à l'IA générative, les individus peuvent convertir des mots en visuels et produire des graphiques réalistes basés sur un contexte, un sujet ou un lieu spécifié. Il est important d'appliquer ces éléments graphiques pour des raisons stratégiques, telles que la conception de créations de campagnes marketing.

2. Conversion d'image en photo

Sur la base d'une image ou d'un croquis rudimentaire, il est possible de produire une représentation réaliste. Cela a des applications dans la conception de cartes, la visualisation des résultats des rayons X, et bien plus encore. Ce cas d'utilisation particulier de l'IA générative est extrêmement important pour le secteur de la santé.

3. Génération d'image à image

Cela inclut la modification des caractéristiques externes d'une image, telles que sa couleur, son matériau ou sa forme, tout en conservant ses propriétés essentielles. Un exemple de ceci serait de transformer une photographie de jour en une photographie nocturne. Cela a des applications dans des secteurs comme la vente au détail et la surveillance vidéo/image.

4. Optimisation de l'expérience musicale

Il est possible d'utiliser les technologies de développement audio pour produire du nouveau matériel audio à des fins publicitaires et à d'autres fins créatives. L'IA générative peut même produire de courts clips ou des extraits audio qui améliorent les expériences d'écoute de musique sur d'autres plateformes, telles que les médias sociaux ou Spotify.

5. Génération de texte

Dans les secteurs du marketing, des jeux et des communications, l'IA générative est souvent utilisée pour générer des dialogues, des en-têtes et des publicités. Ces fonctionnalités peuvent être utilisées dans des boîtes de discussion en temps réel avec les consommateurs ou pour la création de détails sur les produits, de blogs et de supports de médias sociaux.

6. Conception de l'équipement

L'IA générative peut générer des composants et des sous-ensembles de machines. Il peut optimiser les conceptions en gardant à l'esprit l'efficacité des matériaux, la clarté et l'efficacité de la fabrication. Dans certains cas, le dessin peut être introduit dans une machine d'impression 3D pour obtenir une pièce 100% automatiquement - c'est un miracle en effet !

7. Codage

Le développement de logiciels est une autre application de l'IA générative en raison de sa capacité à générer du code sans avoir besoin de codage humain. Le développement de code est réalisable aussi bien pour les professionnels que pour les non-techniciens. Dans cette approche, l'IA générative représente la prochaine étape dans l'évolution du développement d'applications sans code.

L'IA générative remplacera-t-elle les travailleurs humains ?

Certaines personnes s'inquiètent des systèmes d'IA génératifs, en particulier ceux qui reproduisent l'ingéniosité humaine en créant des récits fictifs ou de l'art. Il en résulte une discussion plus large des limites de la technologie et de son influence sur la vie humaine. Les gens peuvent voir l'IA générative comme un outil de remplacement de tâches, bien que ces nouvelles technologies incluent fréquemment un aspect humain dans la boucle (HITL). Cela pourrait entraîner le développement de nouveaux postes de travail.

D'ici 2030, l'IA améliorera l'économie mondiale d'un montant prévu de 15,7 billions de dollars, soit 26 %. Malgré le fait que l'IA automatisera certaines industries, des études indiquent que toute perte d'emplois causée par l'automatisation sera probablement plus que contrée à long terme. Cela est dû aux impacts économiques plus importants que ces nouvelles technologies ont rendus possibles. Gartner suggère que pour obtenir un avantage concurrentiel, les entreprises devraient utiliser l'IA générative immédiatement en ajustant la dynamique de leur main-d'œuvre, leurs processus commerciaux et leurs outils.

Quels sont les défis de l'IA générative ?

Bien que l'IA générative puisse sembler être une sorte de miracle de Noël lorsque vous l'utilisez pour la première fois, elle comporte ses propres pièges. Le premier défi est qu'il est difficile à contrôler. Parce que l'IA générative est capable d'auto-apprentissage, son comportement est difficile à réguler et à anticiper. Souvent, les résultats obtenus sont bien en deçà – ou loin des – attentes.

De plus, pour que les algorithmes accomplissent des tâches, une énorme quantité de données d'entraînement est nécessaire. Avec des données d'entraînement limitées, vous ne recevrez que des résultats répétitifs et pas entièrement originaux. Certaines applications soulèvent des inquiétudes quant à la confidentialité des données individuelles et aux ramifications éthiques de l'intelligence artificielle.

Actuellement, le battage médiatique autour de l'IA générative peut être omniprésent, ce qui rend difficile l'établissement d'attentes pragmatiques pour les résultats commerciaux. C'est le plus grand défi à court terme; examinez les cadres d'IA les plus actuels et les plus populaires pour comprendre la portée et la portée exactes de cette technologie émergente - et transformez réellement ce "miracle de Noël" en résultats mesurables !

Merci d'avoir lu et bonnes vacances !