Tout sur l’IA générative : le battage médiatique, la réalité et le potentiel

Si vous suivez de près le monde de la tech, vous avez probablement entendu récemment le terme « IA générative » être beaucoup mentionné. Mais savez-vous vraiment ce que cela signifie ? Attachez vos ceintures alors que nous démystifions ce sujet brûlant.

Décoder l’IA générative

L’IA générative, à sa base, consiste à laisser les algorithmes d’intelligence artificielle exprimer leur créativité. Comment, vous demandez-vous ? Eh bien, ces algorithmes génèrent toutes sortes de résultats, que ce soit du texte, des photos, des vidéos, du code, des données, voire des rendus 3D, le tout basé sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés.

Son objectif principal est la création de contenu, ce qui contraste fortement avec d’autres formes d’IA utilisées pour des objectifs variés, tels que l’analyse de données ou la gestion de véhicules autonomes.

Surfer sur la vague de l’IA générative

Le buzz actuel de l’industrie technologique n’est autre que l’IA générative, grâce à des programmes tels que ChatGPT d’OpenAI et DALL-E qui font sensation. Ces magiciens du contenu IA génèrent tout, que ce soit du code informatique, des essais, des e-mails, des légendes sur les réseaux sociaux, des images, des poèmes, des formules Excel et bien plus encore en un clin d’œil, fascinant les gens de tous horizons.

Par exemple, ChatGPT a atteint un million d’utilisateurs en une semaine après son lancement. D’autres géants de la tech, tels que Google, Bing de Microsoft et Opera, n’ont pas perdu de temps pour se joindre à la course de l’IA générative. Donc, il est sûr de dire que ce battage ne va pas s’estomper de sitôt, car de nouveaux acteurs entrent en scène, découvrant de nouveaux usages.

Révéler le lien avec l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique, une branche de l’IA qui entraîne un système à faire des prédictions basées sur ses données d’entraînement, est essentiel pour l’IA générative. Pensez à DALL-E qui crée une image à partir de l’instruction que vous entrez en comprenant le sens réel de cette instruction. Ainsi, en essence, l’IA générative est un cadre d’apprentissage automatique.

L’IA générative en action

Tout algorithme ou modèle utilisant l’IA pour créer une nouvelle caractéristique peut être considéré comme un utilisateur de l’IA générative. Les leaders du secteur sont, bien sûr, ChatGPT et DALL-E.

MusicLM de Google, un générateur de musique basé sur du texte et pas encore publié, et Bard de Google (bien qu’il n’ait pas tout à fait atteint le succès de ChatGPT) sont d’autres exemples.

L’art de l’IA générative

Lorsque des modèles d’IA formés sur l’art existant deviennent eux-mêmes des artistes, nous obtenons de l’art d’IA générative. Ces modèles apprennent à partir de milliards d’images dispersées sur Internet et utilisent ces connaissances pour créer de nouvelles œuvres d’art basées sur des instructions textuelles.

DALL-E est un choix populaire pour la génération d’art par IA, mais le marché regorge d’autres concurrents capables. Imagen, le générateur d’art IA de Google, qui n’est pas encore publié et se trouve actuellement en phase de recherche, est un exemple de cela.

La formation des modèles IA génératifs basés sur le texte

Les modèles d’IA tels que ChatGPT sont formés grâce à une quantité importante de texte par le biais d’un processus appelé apprentissage auto-supervisé. Le modèle apprend à partir de cette masse d’informations pour faire des prédictions futures et fournir des réponses.

Cependant, un problème réside dans le fait que ces modèles d’IA s’entraînent sur des données provenant de l’ensemble d’Internet, ce qui inclut du matériel protégé par des droits d’auteur et des informations partagées sans le consentement du propriétaire. Le projet de loi européen sur l’IA vise à résoudre ce problème en exigeant que les entreprises d’IA indiquent si elles utilisent des matériaux protégés par des droits d’auteur pour leur formation ou le développement de leur système.

Le débat sur l’art de l’IA générative

La création d’art par IA nécessite la formation des modèles sur des milliards d’images provenant d’Internet. Cela inclut des œuvres d’art spécifiques qui sont ensuite réimaginées et réutilisées par l’IA pour générer une nouvelle image.

Bien que l’image soit nouvelle, elle peut comporter des éléments du travail original de l’artiste sans aucun crédit dû. Le style unique d’un artiste peut ainsi se retrouver reproduit par l’IA pour une nouvelle image, sans leur connaissance ou approbation. Cela soulève des questions sur le caractère « nouveau » et « artistique » de l’art généré par IA, un débat qui ne manquera pas de faire rage.

Les pièges potentiels de l’IA générative

Les modèles d’IA générative absorbent une vaste quantité de contenu d’Internet, utilisant ces données d’entraînement pour faire des prédictions et créer des résultats en fonction de vos instructions. Cependant, la précision de ces prédictions n’est pas infaillible. Les réponses générées peuvent même refléter les biais présents dans le contenu sur lequel le modèle s’est nourri.

De plus, ces modèles ne savent pas nécessairement si leurs créations sont exactes, et nous ne pouvons souvent pas retracer l’origine des informations et comment les algorithmes les ont traitées. Il existe de nombreux exemples de chatbots offrant des informations incorrectes ou inventant des choses pour combler les lacunes. Bien que les résultats de l’IA générative puissent être fascinants, il est prudent de ne pas trop s’appuyer sur les informations ou le contenu qu’ils produisent, du moins à court terme.

En résumé, l’IA générative présente de grandes promesses, mais elle comporte également ses propres mises en garde. Alors que le domaine continue d’évoluer, on peut s’attendre à de passionnants développements futurs et, espérons-le, à des solutions pour relever les défis qui se posent.