IA générative

Que signifie l’IA générative ?

L’IA générative est un terme général utilisé pour décrire tout type d’intelligence artificielle (IA) qui peut être utilisé pour créer de nouveaux textes, images, vidéos, sons, codes ou données synthétiques.

Bien que le terme d’IA générative soit souvent associé à ChatGPT et aux deep fakes, cette technologie a d’abord été utilisée pour automatiser les processus répétitifs utilisés dans la correction d’images numériques et la correction audio numérique.

On peut soutenir que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond étant intrinsèquement axés sur les processus génératifs, ils peuvent également être considérés comme des types d’IA générative.

Techopedia explique l’IA générative

Chaque fois qu’une technologie d’IA génère quelque chose par elle-même, on parle d'”IA générative”. Ce terme générique englobe les algorithmes d’apprentissage qui font des prédictions ainsi que ceux qui peuvent utiliser des messages-guides pour écrire des articles et peindre des images de manière autonome.

Comment fonctionne l’IA générative ?

Une fois qu’un algorithme d’IA générative a été entraîné, il peut produire de nouveaux résultats similaires aux données sur lesquelles il a été entraîné. Comme l’IA générative nécessite une plus grande puissance de traitement que l’IA discriminative, sa mise en œuvre peut être plus coûteuse.

Les modèles génératifs les plus couramment utilisés pour la création de textes et d’images sont les réseaux adversoriels génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE).

Dans un GAN, deux modèles d’apprentissage automatique sont formés en même temps. L’un est appelé générateur et l’autre discriminateur. Le rôle du générateur est de créer de nouvelles sorties qui ressemblent aux données d’apprentissage. La tâche du discriminateur est d’évaluer les données générées et de fournir un retour d’information au générateur afin d’améliorer ses résultats.

Dans une VAE, un modèle unique d’apprentissage automatique est formé pour encoder les données dans une représentation à faible dimension qui capture les caractéristiques, la structure et les relations importantes des données dans un plus petit nombre de dimensions. Le modèle décode ensuite la représentation à faible dimension dans les données d’origine. Essentiellement, les processus d’encodage et de décodage permettent au modèle d’apprendre une représentation compacte de la distribution des données, qu’il peut ensuite utiliser pour générer de nouvelles sorties.

Certains modèles d’IA générative peuvent même utiliser un bruit aléatoire comme entrée pour générer de nouvelles sorties. Dans cette approche, le modèle prend un vecteur de bruit aléatoire en entrée, le fait passer par le réseau et génère une sortie similaire aux données d’apprentissage. Les nouvelles données peuvent ensuite être utilisées comme données d’entraînement synthétiques supplémentaires pour des applications créatives dans les domaines de l’art, de la musique et de la génération de textes.

Lorsque l’IA générative est utilisée comme outil de productivité pour améliorer la créativité humaine, elle peut être considérée comme un type d’intelligence artificielle augmentée.

Applications gratuites d’IA générative pour l’art

Les générateurs d’IA pour l’art offrent aux utilisateurs finaux un moyen amusant d’expérimenter l’intelligence artificielle. Voici quelques-uns des générateurs d’IA les plus populaires et les plus gratuits :

DeepDream Generator – Une plateforme open-source qui utilise des algorithmes d’apprentissage profond pour créer des images surréalistes et oniriques.

DALL-E2 – Ce modèle d’IA d’OpenAI génère de nouvelles images à partir de descriptions textuelles.

Pikazo – Cette application mobile utilise des filtres d’intelligence artificielle pour transformer des photos numériques en peintures de différents styles.

Artbreeder – Cette plateforme utilise des algorithmes génétiques et l’apprentissage profond pour créer des images de progénitures imaginaires.

Applications d’IA générative gratuites et populaires pour les écrivains

Les plateformes suivantes permettent aux utilisateurs finaux d’expérimenter l’utilisation de l’IA à des fins de création littéraire et de recherche :

GPT-3 Playground – permet aux utilisateurs finaux d’interagir avec le modèle de langage GPT-3 d’OpenAI et de générer du texte en fonction des invites fournies par l’utilisateur final.

Write With Transformer – permet aux utilisateurs finaux d’utiliser les modèles ML de Hugging Face pour générer du texte, répondre à des questions et compléter des phrases.

AI Dungeon – ce jeu d’aventure en ligne utilise un modèle de langage génératif pour créer des scénarios uniques basés sur les choix du joueur.

Writesonic – cette plateforme de rédaction et de génération d’images est un choix populaire pour la description de produits de commerce électronique.

Applications gratuites d’IA générative pour la musique

Voici quelques-unes des meilleures applications d’IA générative pour la musique qui peuvent être utilisées avec des licences d’essai gratuites :

Amper Music – crée des pistes musicales à partir d’échantillons préenregistrés.

AIVA – utilise des algorithmes d’intelligence artificielle pour composer de la musique originale dans différents genres et styles.

Ecrette Music – utilise l’IA pour créer de la musique libre de droits pour des projets personnels et commerciaux.

Musenet – peut produire des chansons en utilisant jusqu’à dix instruments différents et de la musique dans 15 styles différents.

Utilisations commerciales de l’IA générative

L’IA générative d’aujourd’hui peut créer des contenus qui semblent avoir été écrits par des humains et passer le test de Turing établi par le mathématicien et cryptographe Alan Turing. C’est l’une des raisons pour lesquelles les gens craignent que l’IA générative ne remplace les humains dont le travail est lié à l’édition, à la radiodiffusion et aux communications.

Voici un exemple de la manière dont l’IA générative pourrait remplacer un rédacteur humain :

La tâche à accomplir : Composer une brochure d’assurance à partir d’une liste de polices, avec leurs coûts, leurs avantages et d’autres détails.

Traditionnellement, un rédacteur humain examinerait toutes ces données brutes, prendrait des notes et rédigerait un récit. Avec l’IA générative, les algorithmes d’apprentissage peuvent examiner les données brutes de manière programmatique et créer un récit qui semble avoir été écrit par un humain.

Outre la création de produits livrables pour le marketing, d’autres utilisations populaires de l’IA générative dans les entreprises incluent :

• Publication sur le web – les modèles d’IA générative peuvent être utilisés pour créer des textes non fictionnels, des images numériques, des vidéos et des contenus audio attrayants.
• Art et divertissement – les modèles d’IA générative peuvent être utilisés pour créer des expériences Web3 immersives.
• Gestion de portefeuille – les modèles d’IA générative peuvent être utilisés pour optimiser les portefeuilles d’investissement en analysant un large éventail de données de marché et en générant ensuite des prédictions détaillées basées sur les performances passées et les tendances actuelles du marché.
• Soins de santé – les modèles d’IA peuvent être utilisés pour générer des plans de traitement personnalisés et des images synthétiques qui peuvent être utilisées pour affiner les applications d’analyse d’images médicales.
• Gestion de l’expérience client – les chatbots génératifs peuvent être utilisés pour répondre aux questions des clients et fournir des messages marketing personnalisés.

L’IA générative remplacera-t-elle les humains sur le lieu de travail ?

Les partisans de cette technologie affirment que si l’IA générative remplacera les humains dans certains emplois, elle créera en fait de nouveaux emplois car il y aura toujours besoin d’un humain dans la boucle (HiTL).

Les humains doivent toujours sélectionner le modèle d’IA générative le plus approprié pour la tâche à accomplir, agréger et prétraiter les données d’entraînement et évaluer les résultats du modèle d’IA.

L’IA générative et l’éthique

Certaines personnes s’inquiètent de l’éthique de l’utilisation des technologies d’IA générative, en particulier celles qui simulent la créativité humaine.

L’IA générative peut produire des résultats qui sont difficiles à retracer jusqu’aux parties responsables, ce qui, à son tour, peut rendre difficile de tenir des individus ou des organisations responsables de fake news ou de deepfake vidéos générées par l’IA.

Cela a conduit à un débat plus général sur l’IA responsable et sur la question de savoir si des restrictions devraient être mises en place pour empêcher les scientifiques des données de ratisser internet pour obtenir les grands ensembles de données nécessaires à l’entraînement de leurs modèles génératifs.

À l’heure actuelle, la légalité de l’utilisation d’Internet pour obtenir des données gratuites à des fins de formation dépend de plusieurs facteurs, notamment des lois et réglementations spécifiques en vigueur dans la juridiction où les données sont collectées, du type de données collectées et de l’utilisation qui en est faite.

Étant donné que la valeur des ensembles de données de haute qualité continue d’augmenter et que les propriétaires de données sont de plus en plus conscients de la valeur de leur contenu web pour les scientifiques de données, les ingénieurs en apprentissage automatique pourraient devoir payer les éditeurs de sites web pour les données qu’ils utilisent pour former leurs modèles génératifs.