L’intelligence artificielle (IA) générative est omniprésente, des images créées artificiellement aux conseils personnalisés pour préparer des entretiens d’embauche. Vous avez probablement déjà croisé une de ses applications.
ChatGPT d’OpenAI, ainsi que des alternatives comme Google Gemini, Microsoft Copilot et Claude d’Anthropic, sont des exemples éloquents de modèles d’IA générative.
La technologie de l’IA générative s’est infiltrée dans la vie personnelle et professionnelle de nombreuses personnes, devenant un outil essentiel. Mais qu’est-ce que l’IA générative (souvent abrégée en GenAI) exactement ? En quoi diffère-t-elle des autres types d’intelligence artificielle ? Comment fonctionne-t-elle ? Si vous n’avez pas encore eu l’occasion de poser ces questions à ChatGPT, cet article est là pour vous éclairer.
Qu’est-ce que l’IA générative ?
Contrairement à ma déontologie de journaliste, je vais ici faire appel à ChatGPT pour définir l’IA générative :
“L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui crée de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique ou du code, en apprenant les schémas à partir de données existantes. Elle utilise des modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les transformateurs pour générer des résultats réalistes et de qualité humaine, permettant des applications créatives dans des domaines tels que l’art, le design, l’écriture et autres.”
Ou, plus simplement : l’IA qui génère du contenu est de l’IA générative.
Bien que le terme “IA générative” ne se soit popularisé que récemment, le concept n’est pas nouveau. Déjà dans les années 1950, le scientifique en informatique Arthur Samuel a introduit le terme “apprentissage automatique”, qui peut être considéré comme un précurseur de l’IA générative.
Malgré des décennies de recherche et d’exploration, les progrès les plus importants de l’IA générative telle que nous la connaissons aujourd’hui sont apparus il y a une dizaine d’années, grâce aux réseaux antagonistes génératifs (GAN, comme mentionné dans la définition ci-dessus) développés par l’ingénieur Ian Goodfellow.
Ont suivi, en 2017, les “architectures de transformateurs” proposées par les chercheurs de Google, qui sont à la base des outils d’IA générative les plus utilisés aujourd’hui.
Exemples d’applications de l’IA générative
Si vous avez utilisé des chatbots populaires comme ChatGPT, Gemini, Copilot ou Claude, vous avez déjà expérimenté l’IA générative. Par exemple, lorsque vous lui demandez des recommandations de restaurants, de l’aide pour rédiger une dissertation ou un modèle de lettre de réclamation à votre propriétaire.
Ses utilisations sont vastes, allant du divertissement inoffensif (écrire des poèmes et des chansons originaux, ou générer des images fantastiques) aux applications professionnelles (créer des présentations, concevoir des prototypes de produits, élaborer des stratégies), et même potentiellement sauver des vies (découverte de médicaments).
De nombreuses tendances sur les réseaux sociaux - comme se visualiser en tant que poupée ou transformer votre chien en humain - sont des produits de l’IA générative.
Cependant, l’IA générative est également utilisée à des fins illégitimes. Les “deepfakes” sont utilisés pour diffuser de fausses informations, nuire à la réputation d’autrui ou fabriquer des “photos de nu” à des fins de chantage sexuel. C’est l’une des raisons pour lesquelles la popularité croissante de l’IA générative inquiète beaucoup de gens, surtout à mesure que cette technologie devient de plus en plus réaliste et facile à utiliser.
Comment fonctionne l’IA générative ?
Rassurez-vous, je ne vais pas approfondir la complexité de la modélisation probabiliste et des sorties de haute dimension. En réalité, simplement dit, vous pouvez considérer que les modèles d’IA générative exécutent deux fonctions essentielles.
La première tâche consiste à apprendre les schémas à partir de vastes ensembles de données. Ces ensembles de données comprennent du texte, des images, des pages Web, du code et tout ce qui peut être entré dans le modèle ; ceci est souvent appelé “entraînement”.
Ensuite, le modèle d’IA identifie les schémas dans ces données, acquérant efficacement des connaissances et une compréhension de la technique. Par exemple, si le modèle est alimenté avec les 100 plus grands romans d’horreur de tous les temps, il croisera ces données, en extrayant la structure, le langage, les thèmes et les techniques narratives communs à ces livres.
Ensuite, il appliquera cette formation pour générer un tout nouveau contenu. Ainsi, lorsque vous demandez à ChatGPT de planifier vos prochaines vacances, il extraira toutes les informations qu’il a recueillies et utilisera une méthode appelée “apprentissage de la distribution de probabilité” pour rédiger une réponse.
Pour les réponses écrites, il procède mot par mot, en utilisant les données dont il dispose pour choisir le mot suivant le plus approprié dans la phrase. Ou, pour les images, un outil d’IA générative utilisant un modèle basé sur un transformateur recevra les couleurs et la composition d’innombrables images réelles qu’il a vues. Par exemple, lorsqu’il est demandé à Midjourney de créer une bande dessinée, il peut prendre en compte tous les exemples d’entraînement qu’il a reçus auparavant pour générer un contenu qui correspond exactement à la demande.
Il est fréquent de confondre les termes “intelligence artificielle” et “intelligence artificielle générative”. L’intelligence artificielle est un terme générique qui englobe toutes les formes d’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle générative est une branche de l’intelligence artificielle qui désigne spécifiquement les outils d’intelligence artificielle capables de générer du contenu.
L’ordinateur d’échecs d’IBM, “Deep Blue”, est un exemple célèbre. Il a battu Garry Kasparov en 1997 - l’un des plus grands joueurs d’échecs de l’histoire. “Deep Blue” utilisait ce qu’on appelle l’intelligence artificielle symbolique pour apprendre les coups, évaluer les positions et prendre des décisions stratégiques, mais il ne peut pas être classé comme de l’intelligence artificielle générative car il n’a rien créé de nouveau.
Un autre exemple courant d’intelligence artificielle non générative est l’intelligence artificielle discriminatoire. Elle est appliquée aux logiciels de reconnaissance faciale, utilisés pour regrouper les photos de votre album de smartphone ou pour identifier le spam et le cacher dans votre boîte de réception.
Ainsi, bien que les chatbots comme ChatGPT, Copilot et Gemini appartiennent certainement à la catégorie générale de l’intelligence artificielle, ils sont plus précisément classés comme des modèles d’IA générative.
Défis de l’IA générative
Outre l’utilisation malveillante de l’IA générative mentionnée ci-dessus, les autres inconvénients de l’IA générative sont davantage inhérents au fonctionnement de cette technologie. La qualité de ces modèles dépend des informations avec lesquelles ils ont été entraînés. Croyez-le ou non, il existe une quantité importante d’informations obsolètes, trompeuses ou carrément erronées sur Internet - toutes ces informations pourraient être absorbées par un chatbot, puis recrachées comme des faits. Ces erreurs sont également appelées “hallucinations”.
Pour la même raison, les modèles d’IA générative peuvent également tomber dans le piège du renforcement des biais ou des stéréotypes. Comme le donne ChatGPT lui-même en exemple : “Les modèles texte-image associent habituellement des professions comme celle d’"infirmière" aux femmes et celle de "PDG" aux hommes.”
Les établissements universitaires se creusent la tête pour gérer le problème des étudiants qui utilisent des outils comme ChatGPT pour rédiger des dissertations et des mémoires. Et le défi qu’elle pose aux industries créatives - l’IA générative rendra-t-elle vraiment les écrivains, acteurs, musiciens et artistes complètement superflus ? - est un sujet de débat permanent.
L’IA générative offre la possibilité de remodeler les industries créatives, mais elle soulève également des inquiétudes quant à son impact sur le marché du travail. La capacité des machines à générer du contenu soulève d’importantes questions quant à la valeur des compétences humaines et de la créativité dans l’économie future.
Au-delà du battage médiatique : la trajectoire future de l’IA générative
Bien que les discussions entourant l’IA générative se concentrent souvent sur ses capacités et ses pièges potentiels, il est important de prendre en compte ses implications plus larges et les considérations clés qui façonnent sa trajectoire. Voici quelques aspects importants à considérer :
Considérations éthiques et développement responsable
À mesure que l’IA générative devient plus puissante, les considérations éthiques deviennent cruciales pour guider son développement et son déploiement. Les questions de biais, de désinformation et de propriété intellectuelle doivent être traitées avec soin pour garantir une utilisation responsable et éthique de ces technologies. La priorité à la transparence, à la responsabilité et à l’équité est essentielle pour établir la confiance dans les systèmes d’IA générative et leurs résultats.
Collaboration homme-machine
L’avenir de l’IA générative ne réside pas dans le remplacement complet des humains, mais dans l’amélioration des capacités humaines et la promotion de la collaboration homme-machine. En tirant parti des forces de l’IA pour automatiser les tâches répétitives, générer des idées et fournir des informations, les humains peuvent se concentrer sur des activités de niveau supérieur qui nécessitent une pensée critique, une intelligence émotionnelle et une expertise dans le domaine. Cette approche collaborative peut libérer un nouveau potentiel de productivité et d’innovation.
Transformation industrielle et nouvelles opportunités
L’IA générative a le potentiel de bouleverser diverses industries, de la santé et de la finance au divertissement et à l’éducation. En automatisant les processus, en personnalisant les expériences et en libérant de nouvelles possibilités créatives, les organisations peuvent tirer parti de l’IA générative pour améliorer l’efficacité, réduire les coûts et acquérir un avantage concurrentiel. À mesure que les entreprises s’adaptent à ces technologies, on s’attend à ce que les rôles professionnels évoluent, créant de nouvelles opportunités qui nécessitent une expertise pour développer, déployer et maintenir les systèmes d’IA générative.
Amélioration des compétences et développement de la main-d’œuvre
À mesure que l’IA générative devient plus répandue, les individus doivent acquérir de nouvelles compétences et capacités pour prospérer sur un marché du travail en constante évolution. L’accent doit être mis sur le développement de compétences telles que la pensée critique, la résolution de problèmes, la créativité et la communication, ainsi que sur la compréhension des implications éthiques et de l’utilisation responsable de l’IA. Les programmes d’amélioration des compétences et de formation peuvent aider les employés à s’adapter aux nouveaux rôles professionnels et à tirer parti des opportunités offertes par l’IA générative.
Faire face aux défis et atténuer les risques
L’IA générative n’est pas sans défis et risques. La lutte contre les questions telles que les biais, la désinformation et les abus nécessite des efforts multiformes, notamment des mesures de protection techniques, des cadres réglementaires et des campagnes de sensibilisation du public. La surveillance et l’évaluation continues de l’impact des systèmes d’IA générative sont essentielles pour identifier et atténuer les conséquences négatives potentielles.
Conclusion : embrasser l’innovation responsable
L’IA générative représente un bond en avant significatif dans les progrès technologiques, offrant un immense potentiel pour diverses industries et individus. En traitant les préoccupations éthiques, en favorisant la collaboration homme-machine, en adoptant la transformation industrielle, en investissant dans l’amélioration des compétences et en relevant les défis, nous pouvons libérer tous les avantages de l’IA générative tout en atténuant ses risques. Alors que nous continuons à explorer les possibilités de l’IA générative, il est essentiel d’aborder l’innovation avec un état d’esprit responsable, centré sur l’humain et prospectif.