IA traditionnelle vs IA générative : un guide pour les responsables informatiques

L'intelligence artificielle est un terme général désignant les technologies qui permettent aux ordinateurs de simuler un raisonnement, une communication et une prise de décision semblables à ceux des humains. Elle utilise le machine learning (ML), le traitement du langage naturel (NLP), le deep learning, les réseaux neuronaux et les grands modèles de langage (LLM) pour analyser les données, identifier des schémas et générer des informations. L'objectif de l'IA est d'améliorer l'automatisation et la résolution de problèmes dans divers domaines. Au sein de l'intelligence artificielle, plusieurs types d'IA existent, dont l'IA agentique. Cependant, les deux principaux acteurs dans le domaine de l'IA sont l'IA traditionnelle et l'IA générative.

L'IA traditionnelle est une IA basée sur des règles ou déterministe, ce qui signifie qu'elle est entraînée pour accomplir une tâche ou un ensemble de tâches préprogrammées. Également appelée IA étroite, l'IA traditionnelle est conçue pour résoudre des problèmes bien définis et automatiser des tâches répétitives en analysant des données historiques et en identifiant des schémas afin de faire des prédictions et de prendre des décisions précises.

L'IA traditionnelle peut être utilisée pour automatiser le triage et l'enquête dans le centre des opérations de sécurité (SOC), permettant aux équipes de résumer les collections d'événements de sécurité, d'automatiser des tâches d'analyse et de gestion complexes et de classer les plans d'action suggérés. 

Par exemple, Randstad Netherlands utilise l'IA dans son SOC pour ingérer rapidement des volumes massifs de données provenant de dizaines d'applications de sécurité, de cloud et autres, avec seulement deux employés et demi à temps plein pour les détections, l'ingénierie et le triage des alertes.

Aujourd'hui, les arbres de décision, les réseaux neuronaux, la régression logistique, l'apprentissage supervisé et l'apprentissage par renforcement fonctionnent avec des données stockées et des bases de connaissances pour aider les systèmes d'IA traditionnels à identifier des schémas, classer des données et faire des prédictions.

L'IA générative est un type d'intelligence artificielle qui crée du contenu. Elle est entraînée sur de vastes ensembles de données, à partir desquels elle apprend à reconnaître les schémas et les relations de données. Cela lui permet de créer un contenu nouveau et original en extrapolant à partir des structures apprises et en générant des sorties qui imitent la créativité humaine. En d'autres termes, l'IA générative peut créer des images, des vidéos, du code et de la musique, traduire des langues ou répondre à des questions. 

Par exemple, l'Elastic Support Assistant est une expérience de chat optimisée par l'IA générative , conçue pour répondre à un large éventail de questions sur les produits, qui utilise la génération augmentée par récupération (RAG) pour affiner l'efficacité de la recherche.

Il existe plusieurs types de modèles d'IA générative. Par exemple, des applications telles que Gemini, Grok et Claude sont des modèles de transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT). Les modèles de transformateurs s'appuient sur des mécanismes d'attention pour cartographier les relations entre les différents éléments. Les GAN, ou réseaux antagonistes génératifs, sont composés de deux réseaux neuronaux : un générateur et un discriminateur. Ces réseaux collaborent pour créer du contenu par le biais d'un processus de génération et d'affinage.  

Par conséquent, l'IA générative représente une forme plus avancée d'intelligence artificielle qui dépasse les capacités de l'IA traditionnelle et amplifie le potentiel d'innovation.

L'IA traditionnelle et l'IA générative diffèrent sur des points essentiels, notamment par leurs capacités, leurs applications et leur mode d'apprentissage. Comparons-les. 

Les modèles d'IA traditionnels sont plus rigides, tandis que les modèles d'IA générative sont adaptables aux nouveaux problèmes. En effet, les modèles d'IA traditionnels nécessitent des règles explicites pour fonctionner et une intervention manuelle dans de nouveaux scénarios. Les modèles d'IA génératifs, quant à eux, sont entraînés sur de vastes quantités de données à partir desquelles ils apprennent des schémas et des relations. Là où les modèles d'IA traditionnels apprennent par répétition, les modèles d'IA générative apprennent à apprendre. Par conséquent, les capacités de l'IA traditionnelle et de l'IA générative diffèrent considérablement :

• IA traditionnelle : analyse les données, fait des prévisions et automatise les tâches basées sur des règles

• IA générative : génère du contenu original et s'adapte aux entrées dynamiques

Les capacités de l'IA traditionnelle et de l'IA générative diffèrent, tout comme les contextes dans lesquels elles sont les plus utiles. 

• IA traditionnelle : idéale pour les tâches analytiques complexes, telles que la détection des fraudes, les systèmes de recommandation et l'automatisation des processus

• IA générative : va au-delà des capacités d'analyse et de prédiction de l'IA traditionnelle pour créer du contenu (texte, vidéo, son, code et images), synthétiser des données comme résumer des documents, et servir d'assistant aux analystes de sécurité et aux ingénieurs en fiabilité des sites (SRE)

Cas d'utilisation de l'IA traditionnelle

Chaque fois que vous dites « Hé Siri », vous faites appel à l'IA traditionnelle pour vous aider à trouver la réponse à une question ou à effectuer une tâche prédéfinie, comme régler une alarme. Voici d'autres cas d'utilisation :

• Détection des fraudes : les algorithmes d'IA traditionnels sont utilisés pour analyser les données de transactions bancaires et de commerce électronique afin d'identifier les cas où une transaction s'écarte d'un schéma donné, ce qui peut indiquer des activités frauduleuses. 

• Analyse prédictive : dans les secteurs de la santé, de la finance et du marketing, les modèles d'IA analysent les données historiques pour prédire les tendances futures, ce qui permet de gérer les épidémies, d'orienter les décisions économiques et d'élaborer des campagnes.

Cas d'utilisation de l'IA générative

Comme l'IA générative représente un moyen beaucoup plus intuitif de communiquer et d'accéder aux données, elle est rapidement adoptée par les entreprises du monde entier, qui cherchent à améliorer leur productivité, leur efficacité et leurs conditions de travail.   

• Génération de contenu : l'IA générative révolutionne la génération de contenu grâce à sa capacité à analyser d'énormes ensembles de données et à créer de nouveaux contenus à partir d'entrées. Par exemple, ElasticGPT aide les employés d'Elastic à trouver rapidement des informations pertinentes et à stimuler la productivité du personnel.

• Recommandations personnalisées : l'IA générative améliore l'expérience utilisateur en générant des contenus et des suggestions personnalisés dans les services de streaming et les plateformes de commerce électronique.

• Conception assistée par l'IA : l'IA générative assiste les concepteurs en créant de nouveaux concepts de produits, de l'art numérique et des supports marketing.

• Robots de service client : les chatbots alimentés par l'IA fournissent un support client automatisé, résolvant rapidement et efficacement les questions courantes tout en aidant les organisations à améliorer leur service client. Les chatbots basés sur l'IA générative contribuent à résoudre les problèmes rapidement en parlant aux clients en langage naturel et en proposant des réponses personnalisées aux questions.

L'IA traditionnelle et l'IA générative nécessitent également des approches de mise en œuvre individuelles qui dépendent de données différentes, d'une expertise variée et de besoins d'infrastructure distincts. 

• IA traditionnelle : s'appuie sur des données structurées, des algorithmes prédéfinis et une logique basée sur des règles. Elle est plus facile à mettre en œuvre dans des processus d'entreprise spécifiques.

• IA générative : nécessite de grands ensembles de données, une puissance de calcul importante et des modèles de deep learning sophistiqués, rendant la mise en œuvre plus complexe et gourmande en ressources.

Nous sommes entrés dans l'ère de l'IA. Mais à quoi ressemble l'avenir de l'IA ? Certes, l'adoption de l'IA générative est en hausse dans les organisations du monde entier, 93 % des cadres dirigeants ayant déjà investi ou prévoyant d'investir dans l'IA générative. Les assistants d'IA et leur promesse de rapidité et d'efficacité suscitent l'engouement. Cependant, l'adoption massive de cette technologie suscite des inquiétudes dans le monde entier, car l'IA présente de nombreux défis éthiques et de sécurité, et les régulateurs peinent à suivre le rythme. Aux États-Unis, la tendance à la déréglementation favorise l'innovation. En revanche, dans l'UE, le règlement sur l'IA vise à garantir la sécurité, les droits fondamentaux et l'IA centrée sur l'humain. 

Les préoccupations concernant la partialité de l'IA ont parfois freiné son adoption par les entreprises. En effet, la qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle est entraînée, et ces données contiennent souvent des biais inhérents qui sont finalement renforcés par l'IA. La fiabilité de l'IA soulève également des questions, sachant que l'IA générative peut halluciner. D'autres préoccupations sont d'ordre environnemental : l'IA nécessite beaucoup de puissance de calcul, ce qui en fait une technologie très gourmande en ressources. 

Cependant, malgré ces défis, l'IA représente une opportunité technologique transformatrice, surtout si elle est développée et utilisée de manière responsable. La dernière vague de modèles d'IA affine leur capacité à s'auto-corriger et à prendre des décisions indépendantes ; c'est ce qu'on appelle l'IA agentique. 

La recherche est au cœur de l'IA, et Elastic est la Search AI Company. Grâce à ses capacités de recherche avancées, ses analyses en temps réel et son machine learning intégré, Elastic permet aux entreprises d'exploiter efficacement la puissance de l'IA. Découvrez comment nous y sommes parvenus avec le service client, l'efficacité des employés et les opérations de sécurité. 

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