IA génératives : tout savoir

Les percées fulgurantes dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) sont en train de transformer radicalement notre monde. Au cœur de cette révolution se trouve une sous-catégorie particulière d’IA, appelée l’IA générative. Capable de produire un contenu original à partir de données préexistantes, l’intelligence artificielle générative redéfinit les limites de ce que la technologie peut accomplir. Pour contribuer à la transformation digitale de votre organisation en devenant expert IA, une bonne formation est d’ailleurs indispensable. Explications.

Les systèmes d’IA générative se distinguent par leur capacité à générer de nouvelles données qui ressemblent ou imitent les données sur lesquelles ils ont été formés. Ces données peuvent prendre de nombreuses formes, telles que du texte, des images, des vidéos, voire de la musique. Ces systèmes exploitent les capacités des algorithmes d’apprentissage profond et des réseaux de neurones artificiels. Ces derniers sont des systèmes de calculs qui imitent la façon dont le cerveau humain fonctionne, leur permettant de « comprendre » et d’apprendre à partir des données d’entrée qu’ils reçoivent. En analysant ces données, ils peuvent alors générer de nouvelles données qui suivent les mêmes modèles et structures.

L’un des concepts clés dans l’IA générative est celui des réseaux antagonistes génératifs (ou GAN pour « generative adversarial networks »). Dans un GAN, deux réseaux de neurones fonctionnent en tandem : un réseau agit comme un générateur et l’autre comme un discriminateur. Le générateur crée de nouvelles données, tandis que le discriminateur évalue ces données en fonction de leur similarité avec les données d’entrée. Le processus est essentiellement une boucle de rétroaction qui permet aux deux réseaux de s’améliorer constamment.

Pour mieux comprendre le fonctionnement de l’IA générative, imaginez un système formé sur des milliers d’images de chiens. Après avoir analysé et appris les caractéristiques communes à ces images, le système pourrait générer une image totalement nouvelle d’un chien qui n’existe pas, mais qui ressemblerait beaucoup à un vrai. De même, un système formé sur des textes pourrait produire de nouvelles phrases et paragraphes qui suivent les mêmes structures et thèmes que les textes d’origine.

Le principe des IA génératives existe depuis longtemps, mais c’est la démocratisation de ChatGPT en novembre 2022 qui a suscité un engouement inédit. Une sorte de ruée vers l’intelligence artificielle qui transforme notre manière de travailler.

L’un des exemples les plus impressionnants d’IA générative est le modèle GPT (Generative Pretrained Transformer) d’OpenAI. Les versions GPT-3 et GPT-4 de ce modèle sont capables de générer des textes d’une qualité étonnante à partir d’un simple prompt. Ces systèmes peuvent aider à la rédaction de divers types de documents, allant de CV aux modes d’emploi de produits, en passant par des e-mails ou des documents marketing.

Par exemple, un utilisateur pourrait donner à ChatGPT le début d’une histoire, et le modèle pourrait ensuite générer le reste de l’histoire en suivant le style et le thème du début donné. Cependant, il est important de noter que, bien que les textes générés peuvent sembler très réalistes et cohérents, ils ne sont pas toujours précis ou véridiques. Le modèle ne comprend pas réellement le sens du texte qu’il génère; il se contente de suivre les modèles qu’il a appris lors de sa formation. Cela signifie que ces systèmes ne doivent pas être considérés comme une source d’information fiable et doivent toujours être utilisés avec discernement.

L’IA générative n’est pas limitée à la création de textes. Elle est également utilisée pour générer des images de haute qualité. Des outils comme MidJourney et Stable Diffusion utilisent des techniques d’IA générative pour créer de nouvelles images à partir de descriptions textuelles, ou pour modifier et améliorer des images existantes.

Imaginez, par exemple, un créateur de mode qui souhaite visualiser une nouvelle conception de vêtement. Il pourrait simplement décrire le design à un système d’IA générative, qui pourrait alors générer une image de ce à quoi le vêtement pourrait ressembler. De même, un architecte pourrait utiliser l’IA générative pour générer des images de diverses conceptions de bâtiments à partir d’une simple description.

La création de vidéos est un autre domaine dans lequel l’IA générative a un potentiel énorme. Des solutions « text-to-video » émergentes sont capables de générer une courte vidéo à partir d’un simple texte. Cela signifie que dans le futur, un utilisateur pourrait écrire un scénario, et l’IA pourrait alors générer une vidéo qui représente ce scénario.

Bien que cette technologie soit encore en phase de développement, son potentiel est immense. Par exemple, les réalisateurs pourraient utiliser l’IA générative pour générer des storyboards ou même des scènes entières pour leurs films. De même, les concepteurs de jeux pourraient utiliser l’IA générative pour générer des cinématiques ou des scènes de gameplay.

Avec l’évolution rapide des technologies d’IA générative, il est crucial pour les professionnels de tous secteurs de comprendre ces outils et de développer les compétences nécessaires pour travailler avec eux. C’est pourquoi une formation comme le MBA Intelligence Artificielle et Data Innovation forme les professionnels à la compréhension et au pilotage des projets liés à l’adoption de l’IA en entreprise. Cette formation en IA est diplômante et traite des aspects managériaux, technologiques, juridiques et éthiques, à travers trois modules consacrés aux enjeux, à la conception et à la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. Êtes-vous prêt à participer à la transformation du monde de travail de demain ?