Qu'est-ce que l'IA generative : définition, histoire et cas d'usage

Qui n’a pas entendu parler de Chat GPT ? Lancée fin novembre 2022, Chat GPT développé par Open AI a ouvert les discussions et remis au-devant de la scène les capacités des modèles d’Intelligence Artificielle ! L’application bat des records et obtient la croissance la plus rapide jusqu'à ce jour, en moins de deux mois Chat GPT-3 avait déjà obtenu plus d’un million d’utilisateurs. Puis, en mars 2023, Bill Gates publie : “The Age of AI as Begun” et écrit : “Artificial intelligence is as revolutionary as mobile phones and the Internet.”

Alors effet de mode ou véritable révolution comparable à la création de l’informatique ? L’IA générative fait couler de l’encre, mais concrètement qu’est-ce que c’est et quelles sont ses applications ?

Définitions de l’IA générative

D’après ChatGPT, l'Intelligence Artificielle générative est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la génération de contenus ou de solutions à partir d'un modèle appris à partir de données.

On peut alors dire que si l’Intelligence artificielle vise à imiter le cerveau humain, alors l’IA générative est la partie du cerveau qui permet de créer de nouveaux concepts en s’appuyant sur ce qu’il sait déjà.

Plus concrètement, l'IA générative utilise des réseaux de neurones artificiels pour générer de nouvelles données comme des images, des sons ou même des textes de manière autonome. Cette technologie utilise des algorithmes de machine learning tels que des modèles de diffusion appliqués à la restauration d’images, la segmentation et à la génération de contenu. Mais également les réseaux de neurones récurrents (RNN) plus approprié à la génération de textes ou plus récemment des transformers.

Histoire de l’IA générative

L'histoire de l'IA générative remonte aux débuts de l'intelligence artificielle dans les années 1950 et 1960. Les premières tentatives de modélisation de la créativité et de la génération de contenu par des machines ont été réalisées par des chercheurs en informatique et en psychologie cognitive. Les modèles de Markov (HMM) et les modèles de mélange gaussien (GMM) ont été les premiers à être développés dès les années 1950. Ces modèles généraient des données séquentielles telles que la parole et les séries temporelles. Cependant, ils étaient limités en termes de puissance de calcul et de données disponibles. Au fil des décennies, avec les avancées technologiques, les chercheurs ont développé des techniques de plus en plus sophistiquées pour la génération d'images, de textes, de musique et d'autres types de contenu. Les réseaux de neurones profonds, en particulier les réseaux adversaires génératifs (GAN), ont été une percée majeure dans le domaine de l'IA générative, permettant de créer des contenus réalistes et de haute qualité (2014). Puis nous avons vu apparaitre de plus en plus de techniques comme : StyleNet (2017); Transformers (2017); RevNet (2018) etc…

Exemples d’IA Générative

1. Chat GPT - Chat GPT est un modèle de traitement de langage naturel d'IA générative développé par OpenAI. Il est capable de générer du texte en réponse à des requêtes en langage naturel, ce qui le rend particulièrement utile pour des applications telles que les chatbots, l'analyse de texte et la création de contenu.
2. Magenta - Magenta est une bibliothèque de logiciels d'IA générative développée par Google utilisée pour créer de la musique et d'autres formes d'art. Ses principaux cas d’usage sont la création de musique personnalisée pour les films, les publicités et les jeux vidéos.
3. Midjourney - Midjourney est une application web d'IA générative qui permet aux utilisateurs de créer des images à partir de texte descriptif.
4. Stable Diffusion - Stable Diffusion est un modèle d'apprentissage profond, de texte vers image, publié en 2022. Il est principalement utilisé pour générer des images détaillées en fonction de descriptions textuelles, bien qu'il puisse également être appliqué à d'autres tâches telles que l'inpainting, l'outpainting et la génération de traduction d'images guidées par une consigne textuelle.

Les risques de l'IA générative

L'utilisation malveillante de l'IA générative peut avoir des conséquences négatives sur les entreprises et la société dans son ensemble. Par exemple, l'IA générative peut être utilisée pour créer des fausses images ou des fausses informations qui peuvent être utilisées à des fins malveillantes. Les entreprises peuvent par ailleurs subir des répercussions négatives sur leur réputation si elles sont associées à des contenus générés de manière inappropriée ou illégale.

Conclusion

L'IA générative offre de nombreuses possibilités pour les entreprises, mais son utilisation doit être guidée par des principes éthiques et une responsabilité sociale. Les entreprises peuvent bénéficier de l'utilisation de l'IA générative pour améliorer leur efficacité, leur productivité et leur rentabilité. Cependant, il est important que les entreprises utilisent cette technologie de manière responsable et transparente afin d'éviter les conséquences négatives sur leur réputation et la société dans son ensemble.

Il est aussi essentiel que les entreprises considèrent les risques de l'utilisation de l'IA générative et travaillent à mettre en place des mesures de sécurité et de protection des données pour éviter toute utilisation malveillante ou illégale de cette technologie. En fin de compte, la clé pour tirer le meilleur parti de l'IA générative est de l'utiliser de manière responsable et éthique afin de maximiser ses avantages tout en minimisant ses risques.

Source :

https://www.hbrfrance.fr/innovation/pourquoi-lintelligence-artificielle-generative-est-une-revolution-denvergure-60008#:~:text=D'après 

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