L’intelligence artificielle générative (IA générative) désigne un type d’intelligence artificielle capable de créer de nouveaux contenus à partir de données existantes.
Contrairement aux algorithmes traditionnels qui se contentent de la classification, la prédiction ou la résolution de problèmes, les modèles génératifs produisent des images, des textes, des sons, etc. Il s’agit d’une branche de l’apprentissage profond (deep learning).
Applications de l’IA générative
L’IA générative a trouvé de nombreuses applications dans divers secteurs :
- Rédaction : génération d’articles, d’histoires, de code informatique, de poèmes ou de scripts pour le cinéma grâce aux grands modèles de langage (large language models ou LLM) notamment
- Arts visuels : production d’œuvres d’art, de designs ou de prototypes.
- Musique : composition de nouvelles mélodies ou de morceaux musicaux.
- Jeux vidéo : création de personnages, de niveaux ou de scénarios interactifs.
- Synthèse vocale : production de voix synthétiques qui imitent des voix humaines.
Fonctionnement de l’IA générative
L'IA générative est en train de révolutionner de nombreux domaines, de la création artistique à la recherche scientifique. Pour saisir toute la portée de cette révolution, il est essentiel de se pencher sur les technologies qui la rendent possible, notamment les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les transformateurs.
GANs : la compétition au service de la création
Les GANs sont basés sur un duel entre deux réseaux de neurones :
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Le générateur s'efforce de créer des données (images, musique, etc.) de plus en plus réalistes ;
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Le discriminateur s'entraîne à distinguer les données réelles des données créées par le générateur.
On peut par exemple demander au générateur de créer des images de chats. Le discriminateur devra ensuite rendre son verdict : oui ou non, l’image produite représente-t-elle un chat ? Cette compétition pousse les deux réseaux à s'améliorer sans cesse, jusqu'à ce que le générateur produise des données suffisamment réalistes.
Légende : Le générateur et le discriminateur sont des réseaux de neurones. Le générateur envoie un échantillon de données aléatoires, le discriminateur associe à ces entrées un score de “perte” pour mieux faire converger les attributs de la donnée générée (ici des images) vers les attributs de la donnée réelle.
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Transformateurs : la maîtrise du langage
Les transformateurs sont un type d'architecture de réseau de neurones qui a révolutionné le traitement du langage naturel (Natural Language Processing ou NLP). Leur principale innovation réside dans le mécanisme d'attention, qui leur permet de pondérer l'importance de chaque mot dans une phrase en fonction de son contexte.
Ainsi, pour traduire une phrase de l’anglais au français par exemple, le mécanisme d’attention permet à un réseau de type transformateur de comprendre la relation entre les différents mots de la phrase, et de ne pas traduire chaque mot individuellement mais de prendre en compte le contexte global du texte à traduire.
Avantages et limites
L’un des principaux avantages de l’IA générative est sa capacité à créer du contenu de manière autonome, ce qui peut grandement accélérer des processus créatifs et réduire les coûts de production. Cependant, elle présente aussi des défis éthiques et techniques, comme la génération de contenus biaisés ou l’utilisation malveillante de ces technologies pour créer des deepfakes ou de la désinformation.
En résumé, l’intelligence artificielle générative ouvre de nouvelles perspectives en matière de créativité et d’innovation, tout en posant des questions cruciales sur la gestion et l’éthique de ses usages.
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