Qu'est-ce que l'IA générative et comment pouvez-vous l'utiliser en 2023

Publié: 2023-07-13

Le domaine de la technologie de l'intelligence artificielle (IA) se développe à un rythme sans précédent. Ce qui était autrefois considéré comme de la science-fiction fait maintenant partie intégrante de notre vie quotidienne. Des assistants vocaux et des algorithmes de recommandation à la cybersécurité et aux diagnostics de santé avancés, l'IA générative remodèle le monde tel que nous le connaissons.

Une façon d'appréhender cette progression rapide est par le volume considérable de recherches produites dans le domaine.

"Nous voyons 500 000 nouveaux articles de recherche sur l'IA par an."
Joelle Pineau, vice-présidente de la recherche en IA chez Meta

Cet état d'esprit global pour la technologie montre l'intérêt et l'investissement intenses dans l'IA dans les universités, l'industrie privée et le gouvernement. Mais qu'en est-il de vous ? Comment pouvez-vous utiliser Gen AI pour votre entreprise, vos loisirs et votre vie personnelle ? Nous avons rassemblé tous nos meilleurs articles sur différentes catégories de produits d'IA générative qui vous permettront de voir facilement comment l'IA peut avoir un impact direct sur votre quotidien.

Mais d'abord, qu'est-ce que l'IA générative ?

Table des matières
  • 1 Qu'est-ce que l'IA générative ?
    • 1.1 Développement de l'IA générative
  • 2 applications de l'IA générative
    • 2.1 Traitement du langage et écriture
    • 2.2 Arts visuels et mise en valeur
    • 2.3 Génération audio et traitement de la parole
  • 3 Comment utiliser l'IA générative de manière responsable
    • 3.1 Risques inhérents et critiques de l'utilisation de l'IA générative
    • 3.2 Ce que disent les experts sur les risques liés à l'IA de génération
  • 4 Où allons-nous d'ici?
  • 5 FAQ sur l'IA générative

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle qui se concentre sur la création de contenu unique basé sur des données de formation et des réseaux de neurones. Cela peut aller de la création de contenu textuel à des images, de la musique et même des vidéos.

Pour comprendre l'IA générative, il est d'abord utile de comprendre ce qu'est l'IA. L'intelligence artificielle, ou IA, est un terme général qui désigne des machines ou des logiciels imitant l'intelligence humaine. Il s'agit de créer des systèmes capables de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances, de gérer de nouvelles situations et d'effectuer des tâches qui nécessiteraient généralement l'intelligence humaine. L'IA n'est pas à égalité avec l'intelligence humaine, mais elle est phénoménale dans ce qu'elle peut faire.

L'IA générative va encore plus loin. Il ne se contente pas d'imiter l'intelligence humaine ; il crée comme une puissance humaine. Cela se produit à l'aide de modèles d'apprentissage automatique. Ce sont comme des règles qui s'améliorent avec le temps grâce à la pratique et à la formation. Plus ces modèles voient de données et de formation, mieux ils réussissent à créer un contenu pertinent et de haute qualité.

Développement de l'IA générative

L'IA générative s'est développée lentement, en s'appuyant sur les avancées précédentes de l'IA. Tout a commencé avec l'apprentissage automatique. Ce type d'IA permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience sans programmation spécifique.

Au fur et à mesure que les techniques d'apprentissage automatique évoluaient, nous avons vu se développer les réseaux de neurones, qui sont des systèmes informatiques vaguement inspirés du cerveau humain. Ces réseaux peuvent apprendre à partir de grandes quantités de données, ce qui en fait des outils incroyablement puissants pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la génération de contenu.

Image de modèles génératifs d'IA par Pro_Vector

Image par Pro_Vector / shutterstock.com

L'IA générative a fait des progrès significatifs avec l'avènement des réseaux antagonistes génératifs, ou GAN. Un GAN est composé de deux parties concurrentes : un générateur et un discriminateur . Ces deux parties fonctionnent ensemble pour créer des « données synthétiques » très réalistes.

Le travail du générateur est de créer de nouvelles sorties. Le travail du discriminateur consiste à comparer la sortie aux données formées et à tenter de l'échouer. Lorsque le discriminateur n'approuve pas, le générateur est chargé d'essayer à nouveau. Les deux parties maintiennent cela jusqu'à ce qu'il y ait une sortie approuvée. Ce processus aide le générateur à apprendre et à s'affiner. Au fil du temps, il s'améliore pour créer des données qui ressemblent beaucoup aux données d'entraînement.

Avec tout celasous le capot, l'IA a pu se glisser dans plusieurs types de cas d'utilisation pour la personne moyenne. Vous n'avez pas besoin d'être un expert en programmation de GAN pour tirer pleinement parti de la technologie.

Applications de l'IA générative

L'IA générative a inondé de nombreux outils numériques, fournissant des solutions pratiques pour les tâches quotidiennes.

"Dans 12 mois, appelez-le l'année prochaine cette fois (mi-2024), je pense vraiment que chaque entreprise, chaque équipe marketing, chaque équipe de vente, cette IA générative et prédictive sera au cœur de chaque outil qu'ils utilisent. Je ne vois tout simplement pas la technologie de l'année prochaine ne pas intégrer cette capacité. »
Joyce Kim Chief Marketing Officer, membre du conseil d'administration de Twilio

Si Joyce a raison, vous utiliserez ces outils dans votre vie professionnelle avant de le savoir (si vous ne l'avez pas déjà fait).

Explorons quelques-uns des domaines clés où l'IA générative a un impact significatif.

Traitement du langage et écriture

L'IA générative révolutionne le domaine du traitement du langage et de l'écriture. Les outils d'IA comme ChatGPT (basé sur le modèle GPT-3) et Copy.ai deviennent indispensables pour créer du contenu, rationaliser les tâches, rédiger des e-mails, rédiger des articles et répondre aux questions. Ces outils améliorent considérablement la productivité et stimulent la créativité.

Tout au long de nos recherches sur l'état de l'écriture de l'IA et du traitement du langage naturel (PNL), nous avons trouvé certains des meilleurs outils qui exploitent ces modèles d'IA basés sur du texte. Ceux-ci inclus:

  • Outils et logiciels d'écriture d'IA
  • Outils de réécriture et de paraphrase de l'IA
  • Chatbots IA pour le service client et plus
  • Détecteurs de contenu et de plagiat IA
  • Assistants de codage IA
  • Constructeurs de sites Web IA
  • Outils de référencement IA
  • Outils de marketing IA

Comme vous pouvez le voir clairement, le traitement du langage naturel (NPL) et les modèles d'IA basés sur le langage connaissent certaines des adoptions les plus rapides par les entreprises. Leurs cas d'utilisation couvrent de nombreux types de tâches et d'outils différents. Mais le langage est loin d'être la seule chose dont l'IA générative est capable.

Arts visuels et mise en valeur

L'IA générative remodèle le paysage de la créativité et de l'amélioration visuelles. Avec des modèles de base comme Stable Diffusion, les produits peuvent générer des images et des illustrations uniques à l'aide d'invites de texte. L'IA crée maintenant de superbes illustrations, crée des vidéos réalistes et aide à l'édition de photos. Des outils comme Midjourney et Photoshop ouvrent la voie à ce type d'IA. Nous avons beaucoup écrit sur les meilleurs outils d'IA pour créer des visuels. Ceux-ci inclus:

  • Outils de conception IA
  • Générateurs d'art IA
  • Générateurs vidéo IA
  • Améliorateurs de photos IA
  • Convertisseurs ascendants d'images IA

Génération audio et traitement de la parole

L'IA générative transforme également le paysage auditif. Il peut générer de la musique dans un style spécifique. Ou vous pouvez l'utiliser comme outil de synthèse vocale pour convertir du texte écrit en mots parlés. Cela rend le contenu plus accessible aux utilisateurs malvoyants. D'autre part, les outils de synthèse vocale peuvent transcrire des fichiers audio, ce qui les rend consultables et plus faciles à analyser. Certains des meilleurs outils d'IA centrés sur l'audio incluent :

  • Outils de génération de voix IA
  • Créateurs de musique IA
  • Outils de synthèse vocale IA

Comment utiliser l'IA générative de manière responsable

L'IA générative, avec sa capacité à produire du contenu de type humain, offre une multitude d'opportunités. Cependant, la puissance de cette technologie introduit également une série de considérations éthiques et un potentiel d'utilisation abusive. Il est crucial de relever ces défis de manière responsable pour exploiter tout le potentiel de l'IA générative tout en minimisant les dommages. Que vous utilisiez des outils d'IA grand public, que vous développiez un modèle d'IA plus large ou que vous créiez le vôtre, nous avons chacun notre rôle dans l'utilisation responsable de l'IA.

Mis à part les prévisions vertigineuses sur ce que l'IA pourrait causer, des risques tangibles mais insaisissables sont impliqués dans son utilisation.

Risques inhérents et critiques de l'utilisation de l'IA générative

Comme pour toute technologie puissante, l'IA générative comporte son propre ensemble de défis et de pièges potentiels. L'une des principales préoccupations est que les modèles d'IA générative ne vérifient pas intrinsèquement les informations qu'ils génèrent. Ils peuvent produire des contenus basés sur des données inexactes ou trompeuses, conduisant à la propagation de fausses informations. Pire encore, lorsqu'ils font une erreur, il n'est pas évident ou toujours facile de comprendre qu'ils l'ont fait.

Cela est particulièrement préoccupant dans des domaines comme le journalisme ou le milieu universitaire, où l'exactitude des informations est primordiale. Même dans l'écriture informelle, l'IA « hallucine » ou invente des faits (surtout lorsqu'elle a du mal à terminer sa production).

Un autre risque potentiel réside dans le domaine de l'authenticité du contenu. Alors que le contenu généré par l'IA devient de plus en plus répandu, des outils de détection de l'IA sont en cours de développement pour détecter et signaler ce contenu. Les éditeurs ou les personnes utilisant l'IA en gros peuvent subir de graves dommages à leur réputation, en particulier si le contenu généré par l'IA n'est pas clairement étiqueté comme tel.

Ce que disent les experts sur les risques de Gen AI

Il ne fait aucun doute que les données de formation LLM incluent du matériel protégé par le droit d'auteur, du contenu qui a été ajouté contre les TOS du site Web et des informations nuisibles et potentiellement diffamatoires.

Utilisation des règles de conduite de l'IAx1800

Image par designium/shutterstock.com

Il reste à voir quelles sont les ramifications juridiques de l'utilisation de l'IA. Que vous développiez un modèle ou que vous en utilisiez un en tant que service dans votre propre entreprise.

"Il existe de graves problèmes juridiques liés à l'utilisation de données de formation impliquant des matériaux protégés par le droit d'auteur, la violation des conditions d'utilisation, des problèmes de réputation."
Regina Sam Penti, associée chez Ropes and Gray

Les biais (de toutes sortes) font partie des données d'entraînement génératives de l'IA. La collecte, le nettoyage et le suivi des données sont les tâches les plus importantes pour les systèmes d'IA générative à l'avenir.

"Le biais sera un problème continu car les données qu'il a été formé sur des données générées par l'homme... les garde-fous devront continuer à être affinés"
Eric Boyd, CVP d'AI Platform chez Microsoft

Même en tant que consommateur, il est important de connaître les risques qui existent, même dans les produits que nous utilisons. Cela ne signifie pas que vous ne devriez pas utiliser ces outils, cela signifie simplement que vous devez faire attention aux informations que vous alimentez avec ces outils et à ce que vous en attendez finalement.

Où allons-nous à partir d'ici?

Alors que nous sommes à l'aube d'une nouvelle ère dans l'innovation numérique, le potentiel de l'IA générative commence seulement à se réaliser. Il ne s'agit pas seulement de la technologie elle-même. Il s'agit également de savoir comment les particuliers et les entreprises peuvent l'utiliser pour changer leur travail quotidien et leur travail créatif.

Imaginez que vous utilisiez des chatbots IA pour gérer les demandes de service client, en fournissant des réponses et une assistance immédiates. Ou utiliser l'IA pour transcrire l'audio, rendant le contenu plus accessible à un public plus large. L'IA générative peut même aider à la rédaction, de la rédaction de réponses par e-mail et de CV à la création d'une copie marketing convaincante. Et ainsi de suite.

Pour approfondir le sujet, consultez notre article complet sur les meilleurs outils d'IA disponibles aujourd'hui. Il fournit un aperçu détaillé des meilleurs outils d'IA dans différentes catégories, vous aidant à choisir le bon outil pour vos besoins.

L'IA générative n'est pas seulement une avancée technologique ; c'est un outil de créativité, d'efficacité et d'innovation. Alors que nous explorons son potentiel, une chose est claire : l'IA générative ne façonne pas seulement notre avenir ; c'est ici et maintenant.

FAQ sur l'IA générative

Quels types de résultats un modèle d'IA générative peut-il produire ?
Les modèles d'IA générative peuvent produire diverses sorties en fonction de leurs données d'apprentissage. Ceux-ci inclus:
  • Texte tel que des articles de presse, des descriptions de produits ou des créations littéraires
  • Images allant de portraits et de paysages réalistes à l'art abstrait
  • Sorties audio comme la musique, la parole ou les effets sonores
  • Vidéo comprenant des vidéos de produits, une animation 3D et des avatars humains réalistes
  • Sorties de code pour les applications logicielles, les sites Web ou les applications personnalisées
Quelles sont les limites des modèles d'IA ?
Les modèles d'IA, bien que puissants, ont certaines limites :
  • Biais : les modèles d'IA peuvent refléter des biais dans les données de formation, conduisant à des prédictions potentiellement injustes ou inexactes.
  • Complexité : la nature complexe des modèles d'IA peut les rendre difficiles à comprendre, à déboguer ou à améliorer.
  • Exigences en matière de données : les modèles d'IA nécessitent de grandes quantités de données pour la formation, ce qui peut être coûteux à collecter et à préparer.
  • Créativité : les modèles d'IA manquent de créativité humaine et ne peuvent générer du contenu qu'en fonction de leurs données d'entraînement.
  • Émotion : les modèles d'IA ne possèdent ni ne comprennent les émotions.
Malgré ces limites, les modèles d'IA jouent un rôle déterminant dans la résolution de nombreux problèmes, et les progrès continus peuvent aider à surmonter ces défis.
Qu'est-ce que ChatGPT ?
ChatGPT est une expérience de chat IA développée par OpenAI, tirant parti de la série Generative Pre-trained Transformer (GPT) de grands modèles de langage (LLM) de la société. Il est construit sur les modèles GPT-3.5 et GPT-4 d'OpenAI et affiné pour les applications conversationnelles à l'aide de techniques d'apprentissage supervisé et par renforcement. Lancé le 30 novembre 2022, ChatGPT a rapidement été reconnu pour ses réponses articulées dans divers domaines de connaissances. Cependant, il a été noté pour fournir occasionnellement des informations inexactes en toute confiance. Les principales fonctionnalités de ChatGPT incluent :
  • Conversations naturelles : ChatGPT peut s'engager dans des conversations naturelles de type humain, en utilisant diverses techniques de conversation telles que l'interrogation, la clarification et la formulation de déclarations.
  • Réponses complètes : Il peut fournir des réponses détaillées et informatives à un large éventail de questions, même celles qui sont ouvertes ou complexes.
  • Génération de texte créatif : ChatGPT peut générer divers formats de contenu textuel, notamment des poèmes, du code, des scripts, des e-mails et des lettres.
L'IA générative pourrait-elle remplacer les emplois ?
L'IA générative, tout en automatisant potentiellement certains rôles, devrait également créer de nouvelles opportunités d'emploi. Par exemple, il pourrait automatiser les tâches de service client, de marketing, de création de contenu et de saisie de données, ce qui pourrait avoir un impact sur des rôles tels que les représentants du service client, les graphistes, les rédacteurs et les commis à la saisie de données. Cependant, l'essor de l'IA générative nécessite également des professionnels qualifiés pour développer et maintenir ces systèmes, créant ainsi de nouveaux rôles. De plus, comme l'IA générative est utilisée de manière innovante, elle est susceptible d'ouvrir de nouvelles opportunités d'emploi. Bien que l'IA générative puisse transformer des emplois spécifiques, elle présente également de nouveaux cheminements de carrière, soulignant l'importance de l'adaptabilité et de l'apprentissage continu sur un marché du travail en évolution. Tout cela est encore spéculatif et pourrait aller dans toutes les directions.
Qu'est-ce qu'Auto-GPT ?
Auto-GPT, un outil d'IA open source et autonome, exploite les modèles de génération de texte GPT-4 et GPT-3.5 d'OpenAI pour exécuter des tâches. Développé par Toran Bruce Richards et publié le 30 mars 2023, Auto-GPT est supposé avoir les fonctionnalités suivantes :
  • Autonomie : Auto-GPT est conçu pour effectuer des tâches de manière autonome, en minimisant le besoin d'intervention humaine.
  • Polyvalence : on pense qu'il gère de nombreuses tâches, du débogage de code et de la rédaction d'e-mails à la création de présentations, d'articles de blog et de supports marketing.
  • Convivial : Auto-GPT devrait être facile à utiliser, le rendant accessible aux particuliers, quelle que soit leur expertise technique.
Compte tenu de ces capacités potentielles, Auto-GPT pourrait transformer considérablement nos processus de travail, même si son plein impact reste à voir.
Qu'est-ce que l'expérience générative de recherche de Google ?
L'expérience générative de recherche (SGE) de Google est une fonctionnalité innovante actuellement en cours de test. Il utilise l'IA générative pour générer des résumés des résultats de recherche, fournissant un aperçu complet du sujet aux côtés de la liste traditionnelle de liens. Cela aide les utilisateurs à localiser rapidement les informations qu'ils recherchent. SGE fonctionne en générant un résumé des résultats de la recherche lorsqu'un utilisateur lance une recherche. Le résumé, influencé par des facteurs tels que l'emplacement de l'utilisateur et l'historique de recherche, s'affiche à côté de la liste traditionnelle de liens. Les utilisateurs peuvent approfondir en cliquant sur le résumé ou sur les liens de la source d'origine. Les avantages de SGE incluent une vue d'ensemble plus complète des sujets, une expérience utilisateur améliorée en facilitant la découverte d'informations et une dépendance réduite aux résultats de recherche traditionnels. En tant que tel, SGE représente une amélioration potentielle de l'expérience de recherche des utilisateurs.

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