Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative (GenAI) est un type d'intelligence artificielle qui crée de nouveaux contenus, notamment du texte, des images, du son, du code, des données et des vidéos, à partir de descriptions en langage naturel. L'intelligence artificielle générative apprend à partir de grandes quantités de données et génère de nouveaux résultats qui ressemblent beaucoup au contenu créé par les humains.

Les modèles d'intelligence artificielle générative fonctionnent en apprenant les relations statistiques au sein des ensembles de données. Ils analysent des milliards d'exemples au cours de la formation, capturant la structure du langage, les modèles visuels ou les caractéristiques sonores. Une fois formés, les modèles d'IA générative utilisent ces connaissances pour créer de nouveaux contenus en prédisant ce qui devrait suivre dans une séquence donnée.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Les modèles d'IA générative imitent les capacités d'apprentissage et de prise de décision du cerveau humain. Pour ce faire, les modèles génératifs s'appuient sur plusieurs technologies clés de l'IA qui leur permettent d'apprendre à partir de données d'entraînement, de créer du contenu et de l'affiner.

Voyons comment fonctionnent les modèles d'IA générative :

1. Apprendre à partir des données

Avant que l'IA générative ne puisse créer quoi que ce soit, elle doit apprendre à partir de grandes quantités de données. Ce processus est similaire à la manière dont les humains apprennent : en lisant, en observant et en reconnaissant des modèles. L'intelligence artificielle utilise les technologies clés suivantes :

• Le modèle d'apprentissage automatique ou Machine Learning Model (MLM) permet à l'IA de détecter des schémas et des relations dans les données.
• Les réseaux neuronaux traitent les informations en identifiant les connexions les plus profondes dans les données.
• L'apprentissage profond ou Deep Learning utilise des réseaux neuronaux pour comprendre des schémas complexes dans de grandes quantités de données non structurées, telles que du texte, des images et des vidéos.
• Le traitement du langage naturel (NLP) permet à l'IA de décomposer un texte, d'en comprendre le sens et de reconnaître les intentions.

2. Générer du contenu

Lorsque les utilisateurs fournissent une invite - une instruction spécifique sur ce qu'ils veulent que l'IA fasse - l'IA l'analyse, prédit la réponse la plus probable et la plus cohérente, et crée le résultat. Selon le type de contenu, elle peut utiliser différentes technologies :

• Les LLM ou grands modèles de langage (Large Language Models) prédisent les mots et les expressions les plus pertinents du texte pour former des phrases et des paragraphes complets, ce qui permet à l'IA de rédiger des rapports, des essais ou de répondre à des questions.
• Les transformateurs alimentent les LLM tels que GPT-4 et Google Gemini pour analyser les mots les uns par rapport aux autres et générer du texte.
• Les modèles de diffusion, tels que DALL·E 3 ou Stable Diffusion, apportent des modifications aléatoires à l'échantillon de données initial pour créer un nouveau résultat. Ils sont conçus pour générer des images, des vidéos, du son et des modèles 3D.
• Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) fonctionnent en tandem : l'un génère de faux échantillons de données, tandis que l'autre tente de les distinguer des données réelles, en fournissant un retour d'information pour améliorer la qualité. Ce processus de va-et-vient se poursuit jusqu'à ce que le second réseau neuronal ne soit plus en mesure de faire la différence entre les données réelles et les données fictives. Les GAN sont utilisés pour créer des images réalistes.

3. Affiner le contenu

Le contenu créé par les modèles génératifs d'IA n'est pas toujours parfait, il doit donc être affiné pour en améliorer la précision et la pertinence. Il s'agit de techniques qui permettent d'améliorer la qualité du contenu généré par l'IA :

• Le réglage fin consiste à adapter des modèles génératifs pré-entraînés à des tâches ou des cas d'utilisation spécifiques en les entraînant sur un ensemble de données plus restreint, par exemple des documents juridiques.
• La génération augmentée par récupération (RAG) permet aux modèles d'IA d'utiliser des sources externes pertinentes en dehors des données de formation pour générer un contenu plus factuel et plus actuel.
• L'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain (RLHF) permet à l'IA générative d'apprendre à partir du feedback humain. Lorsque les humains examinent et corrigent les résultats de l'IA générative, le système s'adapte, améliorant ainsi ses performances au fil du temps.

Que peut-on créer avec l'IA générative ?

Les modèles d'IA générative peuvent créer divers résultats, tels que du texte, des images, des vidéos, du code, des sons, des données synthétiques et même des œuvres d'art.

Texte

Les outils d'IA générative, tels que ChatGPT (transformateur génératif pré-entraîné) et Gemini, peuvent créer des textes semblables à ceux des humains à partir d'invites en langage naturel. Ces outils peuvent générer divers types de textes, notamment des articles, des documents, des messages sur les médias sociaux, des textes de sites web, des rapports, des documents et des courriels dans plusieurs langues.

GenAI peut même imiter les compétences en écriture créative pour écrire des poèmes, des paroles de chansons, des livres, etc. Les utilisateurs peuvent choisir le ton, le style, la voix, etc. pour écrire un article dans le style de Stephen King ou un poème imitant la narration d'Edgar Allan Poe.

Les modèles d'IA générative peuvent également automatiser les tâches de rédaction répétitives qui ne requièrent pas de créativité, telles que la production de notes de réunion, la rédaction de courriels de suivi et la synthèse de rapports et de documents.

Le texte créé par l'IA générative est unique, contextuellement pertinent et cohérent, mais il peut nécessiter quelques modifications pour ajuster le ton, la structure, la longueur et le choix des mots.

Images

Les systèmes d'IA générative peuvent créer des images artistiques et réalistes à partir de zéro en analysant les descriptions fournies par les utilisateurs. Des outils tels que Midjourney et Dall-E peuvent générer des images photoréalistes, des peintures numériques, des illustrations, etc. Ils peuvent également être utiles dans les entreprises pour créer des logos de marque, des brochures promotionnelles, des visuels pour les publicités et des messages pour les médias sociaux.

L'IA générative peut également améliorer et modifier des images existantes, permettant aux utilisateurs de changer l'arrière-plan, d'ajouter ou de supprimer des objets, d'améliorer la qualité de l'image et de transformer les photos en styles artistiques tels que des peintures ou des croquis.

Vidéos

L'IA générative peut créer de courts clips et des animations à partir de descriptions textuelles ou de séquences existantes. Les outils alimentés par l'IA peuvent générer des contenus vidéo réalistes ou stylisés, automatiser les montages et améliorer les effets visuels.

Ces outils sont largement utilisés dans les domaines du marketing, de la création de contenu et de la réalisation de films pour produire des vidéos promotionnelles, des clips pour les médias sociaux et des présentations attrayantes. L'IA générative peut également éditer et affiner des vidéos existantes, permettant aux utilisateurs d'améliorer la résolution, d'appliquer une correction des couleurs, de générer des images manquantes et d'ajouter des effets spéciaux.

Audio et musique

L'IA générative peut produire des discours réalistes, de la musique de fond et des effets sonores à partir d'invites textuelles ou d'entrées audio. Des outils tels que ElevenLabs convertissent le texte en paroles naturelles (technologie Text-to-Speech) afin de générer des voix réalistes pour les livres audio, les assistants virtuels et les robots du service clientèle, tandis que les modèles musicaux alimentés par l'IA créent des jingles et des sons d'ambiance.

L'IA générative peut également modifier des fichiers audio existants, ce qui permet aux utilisateurs de cloner des voix et de traduire des discours dans différentes langues. Ces capacités sont largement utilisées dans le podcasting, la production vidéo, le développement de jeux et le marketing.

Données synthétiques

L'IA générative n'est pas seulement utilisée pour le texte, les images et l'audio, elle peut également créer des données synthétiques, qui imitent les données du monde réel. Cela est particulièrement utile dans les secteurs fortement réglementés, avec des lois strictes sur la protection de la vie privée, comme la finance et les soins de santé.

Les modèles de GenAI peuvent créer des ensembles de données réalistes et anonymes pour tester des applications, effectuer des simulations, faire des prédictions et générer des informations sans exposer les données sensibles des clients. Par exemple, dans le secteur bancaire, les données synthétiques peuvent être utilisées pour entraîner des modèles de détection des fraudes, tester des outils d'évaluation du crédit et d'approbation des prêts alimentés par l'IA, simuler des scénarios de risque de marché, etc.

Code

Les modèles d'IA générative peuvent aider les spécialistes de l'informatique à écrire, déboguer et optimiser le code, rendant ainsi le développement de logiciels plus rapide et plus efficace. Des outils tels que GitHub Copilot aident les développeurs en leur suggérant des extraits de code, en automatisant les tâches répétitives et en détectant les erreurs.

Dans Creatio, les utilisateurs non techniques peuvent créer de nouvelles applications à partir de zéro, grâce aux capacités génératives de Creatio AI. En fournissant une description en langage naturel de l'objectif de l'application, les utilisateurs peuvent rapidement développer de nouvelles applications professionnelles, même s'ils n'ont pas d'expérience en matière de codage.

Art

Il s'agit de l'une des utilisations les plus controversées de la technologie de l'IA générative. Certains diront que l'IA n'est pas capable de créer de l'art car elle manque de créativité réelle et ne fait qu'imiter le travail de l'homme. Néanmoins, les modèles GenAI peuvent créer des peintures, générer de la musique et écrire des pièces de théâtre. La question de savoir s'il s'agit ou non d'un véritable art reste ouverte.

Cas d'utilisation de l'IA générative pour les entreprises

Dans cette section, nous allons décrire certains des cas d'utilisation de l'IA générative pour les entreprises, y compris les industries telles que la banque et les soins de santé, et les départements commerciaux tels que les ventes, le service à la clientèle et le marketing. Nous allons également examiner comment la technologie GenAI peut soutenir l'ingénierie logicielle et la Recherche et développement (R&D).

Secteur bancaire

L'IA générative pour les institutions bancaires peut contribuer à renforcer la sécurité, à améliorer l'expérience client et à réduire les coûts :

• Scoring bancaire et approbation des prêts - L'IA générative peut créer des modèles de scoring de crédit précis, évaluer le risque de crédit et aider les professionnels de la finance à prendre de meilleures décisions en matière de prêt.
• Détection de la fraude - L'IA générative suit les transactions et signale les anomalies afin de détecter le blanchiment d'argent et la fraude.
• Conseils financiers personnalisés - Le coach financier alimenté par l'IA offre des conseils financiers personnalisés, aidant les clients à gérer leur budget, leurs investissements et leur épargne.
• Génération de données synthétiques sur le crédit - GenAI produit des données de crédit synthétiques ayant les mêmes propriétés que les données originales afin d'aider les banques à simuler les comportements des clients, à tester les modèles de risque de crédit, etc.
• Conformité réglementaire et établissement de rapports - L'IA générative automatise la préparation des rapports de lutte contre le blanchiment d'argent, des audits et des documents de conformité, en veillant à ce qu'ils soient conformes aux réglementations sectorielles.

L'IA générative pourrait avoir un impact significatif sur le secteur bancaire, en générant une valeur provenant d'une productivité accrue de 2,8 à 4,7 % des revenus annuels du secteur, soit un montant supplémentaire de 200 à 340 milliards de dollars.

Secteur de la santé

Les établissements de santé peuvent utiliser des outils d'IA générative pour améliorer les diagnostics et les soins aux patients, stimuler la recherche médicale et mettre au point de nouveaux médicaments et traitements :

• Mise à jour de la documentation médicale - Les outils d'IA générative se chargeant de la création et de la mise à jour de la documentation médicale, les professionnels de santé peuvent se concentrer sur les soins aux patients.
• Diagnostics - Les outils de GenAI peuvent créer des tests de diagnostic pour détecter diverses conditions et identifier les signes précoces de maladies à partir d'images médicales bien plus tôt que les professionnels de la santé.
• Conseils personnalisés en matière de santé - La technologie d'IA générative peut rapidement créer des conseils en matière de soins de santé, adaptés à chaque patient, sur la base des données du patient, telles que ses antécédents médicaux et son mode de vie.
• Génération de données synthétiques sur les patients - Les modèles de GenAI peuvent créer des données synthétiques sur les patients à des fins de formation médicale, d'essais cliniques et de recherche.

Marketing

Les professionnels du marketing peuvent utiliser l'IA générative pour créer des supports marketing personnalisés, améliorer l'automatisation du marketing et tester différents visuels et textes publicitaires à grande échelle.

• Automatisation du marketing basée sur l'IA - L'IA générative automatise les tâches marketing répétitives, personnalise les actions marketing à grande échelle et optimise les campagnes marketing en temps réel.
• Création de contenu personnalisé - Les outils de GenAI peuvent aider les spécialistes du marketing à préparer des supports marketing attrayants, tels que des bulletins d'information, des publicités, des messages sur les médias sociaux, des articles et des visuels de marketing, adaptés aux différents canaux, plateformes, segments de clientèle et préférences individuelles des clients.
• Tests A/B - Les spécialistes du marketing peuvent utiliser les outils GenAI pour créer rapidement plusieurs variantes d'un même contenu afin de tester l'option qui fonctionne le mieux avec des segments d'audience et des canaux spécifiques.
• Recommandations de produits - Les outils d'IA générative peuvent analyser les données des clients, telles que les informations démographiques, les interactions passées, l'historique des ventes, le comportement sur le site web, etc. afin de fournir des recommandations personnalisées de produits et de services.

Nous estimons que l'IA générative pourrait augmenter la productivité de la fonction marketing d'une valeur comprise entre 5 et 15 % des dépenses totales de marketing. - Mckinsey

Vente

Les professionnels de la vente peuvent utiliser l'IA générative pour la vente afin de personnaliser la communication de proximité à grande échelle, de générer des offres sur mesure et d'obtenir des suggestions personnalisées pour la vente incitative et la vente croisée :

• Sensibilisation personnalisée - Les outils de vente par l’IA générative automatisent la quasi-totalité du processus de sensibilisation, depuis le repérage initial des prospects de grande valeur jusqu'à la collecte d'informations à leur sujet et la préparation de messages sur mesure.
• Recommandations en matière de vente croisée et de vente incitative - Les agents commerciaux peuvent utiliser la GenAI pour analyser les données des clients et générer des recommandations personnalisées de vente incitative et de vente croisée qui les aideront à augmenter la valeur de l'affaire.
• Génération de contenu commercial - Les outils d'IA générative peuvent aider les agents commerciaux à générer divers types de contenu commercial, notamment des offres de vente personnalisées, des scripts de vente, des playbooks, des présentations, etc.
• Préparation de la réunion - Les professionnels de la vente peuvent utiliser GenAI pour se préparer à une réunion de vente en résumant les données clés des prospects et en obtenant des recommandations sur la meilleure approche à adopter pour remporter une affaire.

Service à la clientèle

Les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour le service client afin de fournir une communication opportune dans plusieurs langues, d'automatiser l'acheminement des cas et d'améliorer les délais de résolution et la précision des cas :

• Chatbots - Les chatbots alimentés par les capacités de traitement du langage naturel de l'IA peuvent répondre aux questions des clients, fournissant un support client opportun et précis 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. Ils peuvent également faire remonter les cas plus compliqués qui nécessitent un contact humain vers les agents du service client.
• Acheminement des cas - Les outils GenAI peuvent analyser le dossier du client et l'acheminer automatiquement vers l'agent le mieux adapté en fonction de ses qualifications, de son expérience, de sa localisation, etc.
• Agent d'assistance - L'IA générative peut servir d'agent d'assistance, en fournissant des résumés de cas et des recommandations sur la meilleure étape à suivre pour résoudre les problèmes des clients.
• Gestion des connaissances - Les agents du service clientèle peuvent utiliser la GenAI pour analyser les questions fréquemment posées et préparer des pages de FAQ, des guides et d'autres documents qui aident les clients à trouver les réponses à leurs questions.

Selon McKinsey, la mise en œuvre de l'IA générative dans les fonctions de service à la clientèle peut potentiellement augmenter la productivité pour une valeur comprise entre 30 et 45 % des coûts actuels de la fonction.

Ingénierie logicielle

L'IA générative transforme le développement de logiciels en augmentant le codage, en trouvant et en corrigeant les bogues, et en aidant les ingénieurs à créer de meilleures applications :

• Génération de codes - Les outils d'IA générative peuvent générer des projets de code initiaux, suggérer des fonctions entières et des extraits de code complets, ce qui aide les développeurs à écrire du code plus rapidement.
• Détection et correction automatisées des bogues - GenAI peut analyser le code pour détecter les bogues et proposer des corrections.
• Modernisation des codes hérités - L'IA générative aide à traduire les anciens codes en langages de programmation modernes, ce qui permet aux entreprises de mettre à jour leurs systèmes existants de manière efficace.

Recherche et développement (R&D)

L'IA générative soutient la recherche et le développement de produits dans divers secteurs, en permettant la conception générative, en améliorant les conceptions existantes et en accélérant la découverte de connaissances :

• Conception générative - L'IA générative peut créer des molécules candidates et concevoir de nouvelles séquences de protéines afin d'accélérer le processus de développement de nouveaux médicaments et matériaux. Par exemple, un prix Nobel de chimie a été décerné en 2024 pour avoir utilisé l'IA afin de générer de nouvelles structures protéiques utilisées dans les médicaments et les vaccins.
• Conception améliorée - La GenAI peut améliorer les conceptions existantes en sélectionnant de meilleurs matériaux et en suggérant des améliorations pour renforcer la durabilité et réduire les déchets de matériaux.
• Analyse de la littérature et découverte des connaissances - L'IA générative peut analyser et résumer de grandes quantités de documents de recherche, de brevets et de littérature scientifique, aidant ainsi les chercheurs à se tenir au courant des dernières découvertes.

L'utilisation de la technologie d’IA générative dans la R&D pourrait générer une productivité d'une valeur comprise entre 10 et 15 % des coûts de R&D.

Avantages de l'IA générative

Selon McKinsey, les avantages économiques totaux de la GenAI se situent entre 6,1 et 7,9 billions de dollars par an, car les entreprises de tous les secteurs tirent parti de l'IA pour stimuler la productivité, réduire les coûts et améliorer l'innovation.

Voici comment les entreprises peuvent bénéficier de la mise en œuvre de cette puissante technologie :

Création de contenu efficace et efficient

Les entreprises peuvent utiliser des outils alimentés par l'IA pour produire des textes de marketing, des offres de vente, des articles de blog, des visuels publicitaires et du contenu pour les médias sociaux en une fraction de temps. Ces outils peuvent être utilisés pour générer des premières ébauches, qui peuvent ensuite être améliorées par des humains, ce qui réduit considérablement le temps et les efforts nécessaires à la création de nouveaux contenus.

En outre, la GenAI améliore la cohérence, permettant aux entreprises de maintenir une voix et un style de marque uniformes à travers différents éléments de contenu et de multiples plateformes.

Personnalisation à grande échelle

L'IA générative permet aux entreprises d'offrir aux clients des expériences hautement personnalisées à une échelle sans précédent. En analysant les données, les préférences et les comportements des clients, l'IA peut générer des contenus marketing, des recommandations de produits, des offres commerciales et des communications sur mesure qui trouvent un écho auprès des utilisateurs individuels.

La technologie GenAI aide les entreprises à améliorer la personnalisation sur de multiples canaux, des courriels aux chatbots en passant par les sites web et les publicités, en veillant à ce que chaque interaction soit pertinente et engageante. Contrairement aux méthodes traditionnelles, qui nécessitent un effort manuel important, l'IA générative peut adapter le contenu en temps réel pour des millions de clients, améliorant ainsi l'engagement, les taux de conversion et la satisfaction des clients.

Augmentation de la productivité

L'IA générative a le potentiel d'augmenter les capacités des employés en automatisant les tâches routinières qui consomment 60 à 70 % du temps des employés aujourd'hui. Qu'il s'agisse d'activités peu complexes comme la saisie de données ou d'activités très complexes comme la prise de décisions stratégiques, les systèmes d'IA générative peuvent révolutionner la productivité humaine.

Selon McKinsey, l'impact de l'IA générative sur la productivité peut ajouter à l'économie mondiale entre 2,6 et 4,4 billions de dollars par an.

Dans des secteurs comme la finance, les soins de santé, l'ingénierie logicielle et la R&D, l'IA générative rationalise les opérations en automatisant l'analyse des données, la génération de documents, le codage, la création de données synthétiques et la synthèse de rapports.

Réduction des coûts et augmentation des recettes

L'IA générative aide les entreprises à réduire leurs coûts en automatisant des tâches qui prennent traditionnellement beaucoup de temps et d'efforts. En rationalisant la création de contenu, le support client, l'analyse de données et le développement de logiciels, les entreprises peuvent réduire les coûts de main-d'œuvre tout en améliorant la productivité. L'automatisation de l'IA permet également de minimiser les erreurs, ce qui réduit les dépenses liées aux corrections et aux reprises.

Parallèlement, l'IA générative contribue à l'augmentation des revenus en améliorant la satisfaction des clients, en personnalisant les efforts de marketing et en améliorant la portée des ventes. Les entreprises peuvent tirer parti des informations générées par l'IA pour prendre des décisions fondées sur des données concernant leurs opérations, leurs stratégies et l'affectation de leurs ressources.

Accélération de la mise sur le marché

L'intelligence artificielle générative aide les entreprises à publier des produits et des contenus plus rapidement en automatisant la recherche, la conception et la production. Par exemple, le développement de nouveaux médicaments prend traditionnellement 10 à 15 ans. Grâce aux modèles d'IA générative, les entreprises pharmaceutiques peuvent accélérer les étapes clés, telles que l'identification de la molécule la plus efficace pour un nouveau médicament, en réduisant à quelques semaines ce qui prend habituellement plusieurs mois.

Amélioration de la créativité et de l'innovation

L'IA générative soutient les processus créatifs en aidant à trouver de nouvelles idées, à concevoir de multiples variations et à expérimenter de nouveaux styles et formats. Les outils alimentés par l'IA générative peuvent également aider à lutter contre les blocages créatifs en fournissant des premières ébauches de contenu. Qu'il s'agisse de créer des œuvres d'art uniques, de composer de la musique, d'écrire des scripts pour des publicités ou de concevoir de nouveaux produits, l'IA générative élargit les possibilités créatives tout en améliorant la créativité humaine plutôt qu'en la remplaçant.

Défis et risques de l'IA générative

Si l'IA générative offre de nombreux avantages, elle s'accompagne également de défis et de risques que les utilisateurs et les entreprises doivent prendre en compte. Il s'agit notamment de préoccupations liées à la précision, aux biais, à la sécurité et au manque de données de formation de qualité.

Voici quelques-uns des principaux défis associés à l'IA générative :

1. Imprécision et hallucinations - Les modèles de GenAI peuvent générer des informations fausses ou trompeuses qui semblent plausibles mais qui sont incorrectes. Cela se produit parce que le modèle n'a pas accès aux données souhaitées et tente de combler le vide. Ce phénomène peut être réduit grâce à des garde-fous qui limitent les outils d'IA générative à l'utilisation de sources de données pertinentes. Par exemple, LLM Notebook de Google n'utilise que les sources fournies par l'utilisateur.
2. Biais et préoccupations éthiques - Les modèles d'IA apprennent à partir de données existantes, qui peuvent contenir des biais, conduisant à des résultats injustes ou discriminatoires. Pour garantir l'équité et l'inclusivité, les modèles de GenAI devraient être formés à partir de données diverses et contrôlés par des humains.
3. Risques liés à la sécurité et à la confidentialité des données - Le contenu généré par l'IA peut être utilisé à des fins de fraude, de désinformation et d'imitations profondes, ce qui soulève des problèmes de cybersécurité. En outre, les utilisateurs et les entreprises doivent veiller à ne pas partager leurs données privées ou sensibles avec des modèles accessibles au public qui pourraient les utiliser pour s'entraîner et les partager avec d'autres utilisateurs.
4. Questions réglementaires et juridiques - L'IA générative peut utiliser des données accessibles au public et protégées par des droits de propriété intellectuelle et des lois sur les droits d'auteur pour fournir des données d'entrée. C'est pourquoi il est essentiel de fournir aux modèles des lignes directrices claires et de toujours vérifier les résultats qu'ils produisent.
5. Manque de données de qualité - Les modèles d'IA générative dépendent de données de haute qualité pour s'entraîner et apprendre à produire des résultats précis. De nombreuses entreprises disposent de données médiocres ou incomplètes, ce qui réduit l'efficacité des modèles. Avant de mettre en œuvre des outils d'IA générative, les entreprises doivent d'abord s'assurer que leurs données d'apprentissage sont propres, complètes et exemptes de doublons.
6. Manque d'explications et de mesures - De nombreux modèles d'IA générative sont souvent considérés comme des « boîtes noires » parce qu'ils ne fournissent pas d'explications claires sur la manière dont ils prennent leurs décisions. Ce manque d'explicabilité peut poser des problèmes pour gagner la confiance des parties prenantes et garantir la responsabilité.
7. Manque de compétences - L'IA générative est une technologie relativement nouvelle, qui n'est accessible au grand public que depuis peu. De nombreuses personnes ne possèdent pas les compétences requises pour travailler efficacement avec les outils d'IA générative et peuvent être réticentes à les apprendre.

Brève histoire de l'IA générative

L'IA générative a considérablement évolué au fil des ans, grâce aux progrès de l'informatique et des algorithmes. Voici une brève chronologie de son développement :

Premières fondations (années 1950)

L'IA générative trouve ses racines dans les premières recherches sur l'IA des années 1950, lorsqu'Alan Turing a proposé le test de Turing, qui testait la capacité d'une machine à présenter un comportement intelligent similaire à celui d'un être humain.

Comme nous le savons, les modèles d'IA générative reposent sur la technologie de l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux. Le premier algorithme d'apprentissage automatique a été présenté en 1952 par Arthur Samuel pour jouer aux dames, et un prototype de réseau neuronal a été développé par Frank Rosenblatt en 1957.

L'ère de l'apprentissage automatique (années 1990 - années 2000)

Dans les années 1990, l'apprentissage automatique ou machine learning a pris le devant de la scène, s'éloignant des modèles basés sur des règles au profit d'algorithmes qui apprennent à partir de données. À cette époque, l'industrie du jeu a joué un rôle crucial dans l'avancement de l'IA générative. Le développement de cartes graphiques 3D, conçues pour améliorer le graphisme des jeux vidéo, a jeté les bases des unités de traitement graphique (GPU), aujourd'hui essentielles pour l'entraînement et l'exécution des modèles d'IA générative.

Les modèles de Markov cachés et les modèles de mélange gaussien ont été utilisés pour des tâches génératives telles que la reconnaissance vocale et la génération d'images. En 2004, Google a introduit la première fonction d'autocomplétion, qui générait des mots et des phrases potentiels au fur et à mesure que les utilisateurs saisissaient leurs termes de recherche, sur la base du modèle de Markov.

Percée de l'apprentissage profond (années 2010)

Les années 2010 ont vu l'essor de l'apprentissage profond ou deep learning soutenu par les réseaux neuronaux, qui a permis des améliorations significatives dans le traitement des images et des langues. En 2011, Apple a présenté le premier assistant virtuel Siri, capable de reconnaître la parole et de répondre aux questions des utilisateurs.

Cette époque a jeté les bases de modèles génératifs plus avancés.

Modèles génératifs (2014 - 2017)

En 2014, les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ont été introduits, marquant une percée dans la génération de données réalistes.

En 2017, Google a publié un article expliquant le principe des modèles transformer, qui permettent de développer des outils d'IA générative avancés.

Transformateurs et grands modèles de langage (2019-2020)

L'introduction des modèles Transformer a révolutionné la génération de texte. Des modèles tels que GPT-2 et GPT-3 ont montré des capacités sans précédent dans la génération de textes semblables à ceux des humains. Cela a conduit à l'essor des outils d'IA pour l'écriture et le codage.

L'IA générative aujourd'hui

En 2022, OpenAI a présenté ChatGPT, une IA générative combinée à de grands modèles de langage, capable de générer des phrases complexes, cohérentes et contextuelles ainsi que des contenus longs en réponse à des invites de l'utilisateur. Il s'agit du premier outil d'IA accessible au grand public. L'IA générative crée aujourd'hui du texte, des images, du son, de la vidéo, etc.

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