Qu'est-ce que l'IA générative ?

Définition de l'IA générative

Explication (de base) pour un étudiant :

L'IA générative est une technologie qui peut créer des contenus inédits et originaux dans les domaines des arts, de la musique, du code logiciel et de l'écriture. Lorsqu'un utilisateur entre une invite, l'intelligence artificielle génère des réponses en fonction de ce qu'elle a appris des exemples existants sur Internet, et produit souvent des résultats uniques et créatifs.

Explication (technique) pour un développeur :

L'IA générative est une branche de l'intelligence artificielle axée sur les modèles informatiques capables de générer du contenu original. En s'appuyant sur les grands modèles de langage, les réseaux de neurones et le Machine Learning, l'IA générative est capable de produire des contenus inédits comme s'ils avaient été crées par un esprit humain. Ces modèles sont entraînés à l'aide d'ensembles de données volumineux et d'algorithmes de Deep Learning qui apprennent les structures, relations et schémas sous-jacents présents dans les données. Les résultats donnent lieu à des sorties nouvelles et uniques basées sur les invites d'entrée, notamment images, vidéos, code, musique, conception, traduction, réponse aux questions et texte.


Comment l'intelligence artificielle fonctionne-t-elle ?

L'IA générative modélise des travaux à l'aide de réseaux de neurones, lesquels s'inspirent des neurones du cerveau humain pour apprendre des schémas et des fonctionnalités à partir de données existantes. Ces modèles peuvent ensuite générer de nouvelles données qui se conforment aux schémas qu'ils ont appris. Par exemple, un modèle d'IA générative entraîné sur un ensemble d'images peut créer de nouvelles images qui ressemblent à celles à partir desquelles il a été entraîné. De la même façon, les modèles de langage peuvent générer un texte étendu en fonction des mots qui lui ont été fournis à des fins de contexte.

L'IA générative s'appuie sur des techniques avancées comme les réseaux antagonistes génératifs (GAN), les grands modèles de langage, les modèles d'auto-encodeurs variationnels (VAE) et les transformateurs pour créer du contenu sur un éventail dynamique de domaines. Nous verrons ces approches plus en détail ci-dessous.

En apprenant à partir de vastes ensembles de données, ces modèles peuvent affiner leurs sorties à l'aide de processus d'entraînement itératifs. Le modèle analyse les relations au sein de données spécifiques, ce qui lui permet d'acquérir des connaissances à partir des exemples fournis. En ajustant leurs paramètres et en limitant la différence entre sorties souhaitées et sorties générées, les modèles d'IA générative peuvent améliorer continuellement leur capacité à produire des contenus contextuels de haute qualité. Les résultats, que ce soit un poème fantaisiste ou une réponse du support technique par chatbot, sont souvent impossibles à différencier d'un contenu généré par un humain.

Du point de vue de l'utilisateur, l'IA générative démarre souvent par une invite initiale qui guidera la génération de contenus, suivi d'un processus itératif d'aller-retour explorant et affinant les variations.

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Types de modèles d'IA générative

L'IA générative emploie différents modèles pour créer des contenus inédits et originaux. Parmi les types de modèles d'IA générative les plus courants, citons :

Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : un GAN est constitué de deux composants clés, à savoir un réseau générateur et un réseau discriminateur. Le réseau générateur génère des données synthétiques en fonction des schémas qu'il a appris à partir des données d'entraînement. Le réseau discriminateur agit comme un juge qui évalue l'authenticité de ces données générées par rapport à des données réelles, et décide si elles sont réelles ou fausses. Le processus d'entraînement apprend au réseau générateur à produire des sorties plus réalistes, tandis que le réseau discriminateur s'améliore pour faire la distinction entre les données authentiques et les données synthétiques. L'utilisation des GAN est largement répandue dans la génération d'images. Ils ont prouvé leur aptitude à créer des visuels particulièrement réalistes, pour des résultats impressionnants.

Auto-encodeurs variationnels (VAE) : les VAE sont des réseaux de neurones qui apprennent à encoder et à décoder les données. Un encodeur compresse les données d'entrée en une représentation de plus faible dimension, qu'on appelle l'espace latent. En parallèle, un décodeur reconstruit les données d'origine à partir de l'espace latent. Les VAE permettent la génération de nouvelles données en échantillonnant des points dans l'espace latent et en les décodant en sorties significatives. Cette approche est particulièrement utile dans la synthèse d'images et la synthèse audio, dans lesquelles les représentations latentes peuvent être manipulées pour produire des sorties variées et créatives.

Grands modèles de langage : les types les plus courants de grands modèles de langage, comme ChatGPT (transformateur génératif pré-entraîné), sont entraînés sur de vastes volumes de données textuelles. Ces modèles de langage sophistiqués utilisent les connaissances venant de manuels, de sites web, de publications sur les réseaux sociaux, etc. Ils tirent parti des architectures des transformateurs pour comprendre et générer un texte cohérent d'après les invites fournies. Les modèles de transformateur constituent l'architecture la plus courante des grands modèles de langage. Composés d'un encodeur et d'un décodeur, ils traitent les données en créant un token à partir des invites fournies pour découvrir les relations qui existent entre elles.

De façon générale, les modèles de transformateur prédisent le mot qui suit dans une séquence de mots pour simuler un discours humain. Les grands modèles de langage sont capables de participer à des conversations réalistes, à répondre à des questions et à générer des réponses créatives semblables à celles qu'un humain aurait données, ce qui les rend utiles pour les applications de type linguistiques, depuis les chatbots jusqu'à la création et la traduction de contenus.

Diagram showing the steps of generative AI including vector representation and transforming into embedding


Quels sont les avantages de l'IA générative ?

L'IA générative offre des avantages particulièrement intéressants aussi bien sur le plan personnel que sur le plan commercial. Et son impact ne fera que croître au fur et à mesure de l'évolution de la technologie. À court terme, l'un des avantages parmi les plus immédiats et les plus significatifs est le gain d'efficacité grâce à des workflows rationalisés. Grâce à l'automatisation des tâches, les personnes et les entreprises gagnent du temps, de l'énergie et des ressources. Qu'il s'agisse de préparer un e-mail ou de prendre une réservation, l'IA générative augmente déjà l'efficacité et la productivité. Voici quelques aspects sur lesquels l'IA générative change la donne :

  • La création automatisée de contenus permet aux entreprises et aux personnes de produire des contenus personnalisés de haute qualité à grande échelle. Celle-ci a déjà un impact dans différents domaines, en particulier la publicité, le marketing, le divertissement et la production audiovisuelle.
  • L'IA générative peut servir d'outil d'inspiration pour les artistes, les concepteurs, les écrivains, les architectes et autres créateurs. Elle leur permet d'explorer des possibilités inédites, de générer de nouvelles idées et de repousser les limites de leurs travaux de création. En collaborant avec l'IA générative, les créateurs peuvent atteindre des niveaux de productivité jamais vus jusque-là, ce qui ouvre la voie à une multiplication des œuvres dans les arts, la littérature, le journalisme, l'architecture, la vidéo, la musique et la mode.
  • Les modèles d'IA générative peuvent être utilisés pour les tâches de résolution des problèmes qui nécessitent de nouvelles solutions ou idées, ainsi que pour analyser les données pour améliorer la prise de décision. Par exemple, dans la conception de produits, les systèmes optimisés par l'IA peuvent générer de nouveaux prototypes et améliorer les conceptions existantes d'après des contraintes ou des exigences spécifiques. Les applications pratiques dans le cadre de la recherche et du développement sont potentiellement révolutionnaires. Et la capacité à synthétiser des informations complexes en quelques secondes présente des avantages pour la résolution de problèmes à grande échelle.
  • Pour les développeurs, l'IA générative peut rationaliser le processus d'écriture, de vérification, de mise en œuvre et d'optimisation du code.
  • Pour les entreprises en contact avec les clients, les chatbots et les assistants virtuels optimisés par l'IA générative peuvent offrir un support technique amélioré aux clients, ce qui réduit le temps de réponse et les casse-tête liés à l'allocation de ressources.

Quels sont les défis et les limitations de l'IA générative ?

Même si l'IA générative dispose d'un potentiel phénoménal, elle fait également face à certains défis et limitations. En voici quelques-uns :

Biais des données : les modèles d'IA générative s'appuient sur les données à partir desquelles ils ont été entraînés. Si les données d'entraînement contiennent des biais ou des limitations, ceux-ci seront reflétés dans les sorties. Les organisations peuvent atténuer ces risques en choisissant avec soin les données qui serviront à entraîner leurs modèles ou en utilisant des modèles spécialisés et personnalisés adaptés à leurs besoins.

Considérations éthiques : la capacité des modèles d'IA générative à créer des contenus réalistes soulève des questions éthiques, notamment concernant l'impact sur la société humaine ou le risque qu'ils soient utilisés de façon abusive ou manipulés. Il sera nécessaire de veiller à ce que les technologies d'IA générative soient utilisées de manière responsable et éthique à tout moment.

Sorties non fiables : un problème connu des modèles d'IA générative et des grands modèles de langage est "l'hallucination", problème exacerbé lorsque ceux-ci n'ont pas accès à des informations pertinentes. Dans un tel cas, ils fournissent aux utilisateurs des réponses incorrectes ou des informations erronées qui semblent factuelles et dignes de confiance. Et plus le contenu semble réaliste, plus il est difficile d'identifier une information inexacte.

Spécificité des domaines : l'une des limitations courantes des modèles d'IA générative comme ChatGPT, c'est le fait de manquer de connaissances spécifiques à un domaine. Les modèles peuvent générer des réponses cohérentes et pertinentes d'un point de vue contextuel d'après les informations sur lesquelles ils sont entraînés (souvent des données publiques accessibles sur Internet), mais ils sont souvent incapables d'accéder à des données spécifiques à un domaine ou à fournir des réponses qui dépendent d'une base de connaissances unique, comme le logiciel propriétaire ou la documentation interne d'une organisation. Pour surmonter ces limitations, vous pouvez leur fournir un accès à des documents et des données spécifiques à votre domaine.

Temporalité : l'exactitude des modèles dépend des données à partir desquelles ils sont entraînés. Les réponses que les modèles fournissent se basent sur des données "à un moment dans le temps", qui ne sont pas des données en temps réel.

Besoins de calcul : pour entraîner et exécuter de grands modèles d'IA générative, il faut des ressources de calcul conséquentes, notamment un matériel puissant et une mémoire étendue. Ces impératifs peuvent entraîner l'augmentation des coûts et limiter l'accessibilité et la scalabilité de certaines applications.

Besoins en données : pour entraîner de grands modèles d'IA générative, il faut également un accès à un vaste corpus de données, qui peut être chronophage à mettre en place et coûteux à stocker.

Problèmes liés à l'origine des données : les modèles d'IA générative n'identifient pas toujours la source des contenus sur lesquels ils s'appuient, ce qui peut créer des problèmes complexes de copyright et d'attribution.

Manque d'interprétabilité : les modèles d'IA générative fonctionnent souvent comme des "boîtes noires" et il est donc particulièrement difficile de comprendre leur processus de prise de décision. Le manque d'interprétabilité peut entraver la confiance et limiter l'adoption dans les applications essentielles.


Cas d'utilisation de l'IA générative

Même si cette technologie est relativement jeune et qu'elle évolue rapidement, l'IA générative est déjà bien implantée dans différentes applications et différents secteurs. Toute organisation qui a besoin de produire des supports écrits, du code, des conceptions ou des images peut en bénéficier. Parmi les cas d'utilisation qu'elle prend en charge, citons :

  • L'IA dans la technologie : l'IA générative peut accélérer le processus de création et de test des nouvelles technologies en écrivant du code et en modélisant des essais.
  • L'IA dans le gouvernement : les agences gouvernementales nationales et locales réfléchissent à la façon dont l'IA générative pourrait créer des services publics plus personnalisés et extrêmement pertinents, mettre en place des enquêtes et une analyse des renseignements plus précises, favoriser une meilleure productivité des fonctionnaires, rationaliser les expériences numériques des électeurs, et bien plus encore.
  • L'IA dans les services financiers : l'IA générative peut servir à prédire les tendances du marché, à examiner les schémas du marché, ou encore à optimiser les portefeuilles. Elle peut également servir dans le cadre de la protection contre la fraude, du trading algorithmique et du service client personnalisé. Les modèles peuvent aussi participer à l'analyse des risques et à la prise de décisions en générant des données synthétiques basées sur des tendances historiques.
  • L'IA dans la publicité et le marketing : l'IA générative fournit des contenus automatisés à faible coût pour les campagnes publicitaires et marketing, les publications sur les réseaux sociaux, les descriptions de produits, les supports de marque, les e-mails marketing, les recommandations personnalisées, et bien d'autres stratégies ciblées en matière de marketing, vente incitative et vente croisée. En produisant des contenus sur mesure en fonction des données des clients et de leur analyse, l'IA générative peut booster l'engagement des clients et les taux de conversion. Elle peut aussi aider à segmenter les clients à l'aide des données afin de prédire la réponse d'un groupe cible aux campagnes.
  • L'IA dans le domaine de la santé : les modèles d'IA générative peuvent aider dans différents domaines, tels que l'analyse des images médicales, le diagnostic des maladies, l'identification des interactions entre médicaments et l'accélération de la découverte de traitements, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent. En générant des données médicales synthétiques, les modèles peuvent aider à renforcer les ensembles de données limités et à améliorer la précision des systèmes de diagnostic.
  • L'IA dans la fabrication : l'IA générative peut optimiser les processus de fabrication en générant des conceptions améliorées, en identifiant d'éventuels défauts de produits et en améliorant les contrôles de qualité. En simulant et en générant différents scénarios, les modèles d'IA générative permettent aussi de rationaliser le développement des produits.
  • L'IA dans les arts et les médias : c'est peut-être dans le domaine des disciplines artistiques que l'IA générative apporte les plus grands bouleversements. Elle peut aider les artistes et les concepteurs à générer des œuvres uniques plus rapidement, les musiciens à composer de nouvelles mélodies, les concepteurs de jeux à créer des mondes de toutes pièces, et les réalisateurs de films à générer des effets visuels et des animations réalistes. Les sociétés de production de films et de médias peuvent également produire des contenus à un prix réduit, tout en ayant la possibilité d'accomplir différentes choses comme traduire une œuvre en différentes langues en utilisant la voix de l'acteur d'origine.
  • L'IA dans le e-commerce et le commerce de détail : avec l'IA générative, le e-commerce peut proposer des parcours personnalisés aux acheteurs en se basant sur leurs schémas d'achat pour leur recommander de nouveaux produits et créer un processus de shopping plus fluide. En s'aidant de l'IA, les détaillants et les entreprises de e-commerce peuvent mettre en place de meilleures expériences utilisateur en favorisant une navigation intuitive et des fonctionnalités de support technique adossées à l'IA, dont les chatbots et certaines sections de FAQ.

Quelles sont les prochaines étapes pour l'IA ?

L'avenir de l'IA générative est plein de promesses. Au fur et à mesure que la technologie évolue, les modèles d'IA générative deviennent de plus en plus sophistiqués et s'attaquent à des problématiques mondiales. L'IA permet d'accélérer la recherche pour découvrir et développer de nouveaux médicaments en générant et en testant des molécules. Par exemple, Pfizer s'est servi de l'IA pour effectuer des tests de vaccin lors de la pandémie de coronavirus1. L'IA est aussi une solution émergente pour bon nombre de problématiques écologiques. Citons par exemple des robots optimisés par l'IA qui sont déjà à l'œuvre en participant à des initiatives de nettoyage des océans.

L'IA est également capable de générer des contenus imaginatifs originaux et hyper-réalistes. Les contenus produits dans les secteurs du marketing, du divertissement, des arts et de l'éducation seront adaptés aux préférences et aux besoins individuels, ce qui pourrait entraîner la redéfinition du concept d'expression créative. Les avancées réalisées pourraient conduire au final à la mise en place d'applications en réalité virtuelle, de jeux vidéo et d'expériences de récit immersives pratiquement impossibles à distinguer de la réalité.

À court terme, l'impact de l'IA générative se fera ressentir directement, étant donné que les capacités avancées qu'elle propose sont intégrées dans des outils que nous utilisons au quotidien, depuis les plateformes de messagerie électronique et les logiciels de feuilles de calcul jusqu'aux moteurs de recherche, les logiciels de traitement de texte, les places de marché de e-commerce et les calendriers. Les workflows gagneront en efficacité et les tâches répétitives seront automatisées. D'après les analystes, nous constaterons des gains d'efficacité et de productivité énormes dans l'ensemble des secteurs du marché.

Les organisations utiliseront des solutions d'IA générative personnalisées, entraînées sur leurs propres données, pour s'améliorer sur tous les aspects, qu'il s'agisse des opérations, du recrutement, de la formation, des chaînes d'approvisionnement, de la logistique, du branding ou encore de la communication. Les développeurs s'en serviront pour écrire un code parfait en une fraction de seconde. Comme de nombreuses technologies révolutionnaires précédentes, l'IA générative va avoir un impact dans chaque aspect de notre vie.


En route pour l'ère de l'IA générative avec Elasticsearch

Étant donné qu'un nombre croissant d'organisations intègrent l'IA générative à leurs opérations internes et externes, Elastic a conçu Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE) pour donner aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour optimiser les applications de recherche adossées à l'intelligence artificielle. ESRE peut améliorer la pertinence de la recherche et générer des plongements et des vecteurs de recherche à grande échelle, tout en permettant aux entreprises d'intégrer leurs propres modèles de transformateur.

Notre moteur de pertinence est idéal pour les développeurs qui mettent au point des applications de recherche optimisées par l'IA. Il offre en effet la possibilité d'intégrer des modèles de transformateur tiers comme l'IA générative, ChatGPT-3 et ChatGPT-4 via des API, entre autres fonctionnalités. Elastic établit un pont entre les données propriétaires et l'IA générative, en ce sens que les organisations peuvent fournir un contexte sur mesure qui leur est propre à l'IA générative grâce à une fenêtre contextuelle. Cette synergie entre Elasticsearch et ChatGPT offre l'assurance que les utilisateurs recevront des réponses factuelles, pertinentes d'un point de vue contextuel et à jour.

Diagram of how to use chatgpt with Elasticsearch

Le mariage entre l'habileté d'Elasticsearch en matière de récupération et les capacités de compréhension du langage naturel de ChatGPT offre une expérience utilisateur inégalée qui définit une nouvelle norme concernant la récupération d'informations et l'aide optimisée par l'IA. Mais ce n'est pas tout. L'avenir de la sécurité est également concerné, avec la mise en place potentielle d'applications ambitieuses de ChatGPT pour améliorer la détection, la réponse et la compréhension.

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FAQ sur l'IA générative

Est-ce que ChatGPT utilise Elasticsearch ?
Elasticsearch fournit à ChatGPT un accès sécurisé aux données afin qu'il génère des réponses plus pertinentes.

Pouvez-vous donner quelques exemples d'IA générative ?
Parmi les exemples d'IA générative, citons ChatGPT, DALL-E, Google Bard, Midjourney, Adobe Firefly et Stable Diffusion.

Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et le Machine Learning ?
L'intelligence artificielle (IA) fait référence au développement de systèmes qui effectuent des tâches qui simulent l'intelligence humaine, tandis que le Machine Learning (ML) est un sous-ensemble de l'IA qui implique l'utilisation d'algorithmes et de techniques complexes permettant aux systèmes d'apprendre des données, d'identifier des schémas et d'améliorer les performances sans instructions explicites.


Glossaire concernant l'IA générative

Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : les GAN sont un type d'architecture de réseaux de neurones, constituée d'un réseau générateur et d'un réseau discriminateur qui fonctionnent en tandem pour générer des contenus réalistes et de haute qualité.

Auto-encodeurs : un auto-encodeur est une architecture de réseaux de neurones qui apprend à encoder et à décoder des données, souvent utilisée dans des tâches telles que la compression et la génération de données.

Réseaux de neurones récurrents (RNN) : les RNN sont des réseaux de neurones spécialisés dans le traitement séquentiel des données. Ils disposent d'une mémoire qui leur permet de retenir les informations des étapes précédentes et qui en font un outil adapté pour des tâches telles que la génération de textes.

Grands modèles de langage : les grands modèles de langage, dont ChatGPT, sont des modèles puissants d'IA générative entraînés sur de vastes volumes de données textuelles. Ils peuvent produire des textes qui semblent avoir été rédigés par une main humaine à partir des invites fournies.

Machine Learning : le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui utilise des algorithmes, des modèles et des techniques pour permettre aux systèmes d'apprendre à partir des données et de s'adapter, sans suivre d'instructions explicites.

Traitement du langage naturel : le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'IA et de la science informatique qui concerne l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Il implique des tâches telles que la génération de textes, l'analyse des sentiments et la traduction.

Réseaux de neurones : les réseaux de neurones sont des algorithmes qui s'inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils se composent de nœuds interconnectés, ou neurones, qui traitent et transmettent les informations.

Recherche sémantique : la recherche sémantique est une technique de recherche qui s'attache à comprendre le sens d'une requête et les contenus qui font l'objet de cette recherche. Elle vise à fournir des résultats de recherche d'une plus grande pertinence du point de vue du contexte.

Recherche vectorielle : la recherche vectorielle est une technique qui consiste à représenter des points de données sous forme de vecteurs dans un espace hautement dimensionnel. Elle propulse des systèmes efficaces de recherche de similarités et de recommandations en calculant les distances entre les vecteurs.


Ressources concernant l'IA générative


Notes

1 "Artificial Intelligence-Based Data-Driven Strategy to Accelerate Research, Development, and Clinical Trials of COVID Vaccine," Biomed Res Int. 2022, par Ashwani Sharma, Tarun Virmani, Vipluv Pathak, Anjali Sharma, Kamla Pathak, Girish Kumar et Devender Pathak, article publié en ligne le 6 juillet 2022, consulté le 27 juin 2023.