L’intelligence artificielle générative (IAG) est un domaine qui a connu un essor fulgurant ces dernières années. Et pour cause, d’après une étude de Synapse Development, l’IA peut améliorer les taux de conversion jusqu’à 25%. 

À lire aussi: L’Intelligence Artificielle, c’est qoui?

Grâce à l’IA générative, il est aujourd’hui possible de générer tout type de contenu. Et, ce contenu est original, réaliste et cohérent. De plus, il est possible d’automatiser la mise en place et l’exécution quasi parfaite de tâches complexes et chronophage.

Offres d’emploi Intelligence Artificielle

Cet article renseigne sur tout ce qu’il faut savoir concernant le fonctionnement de cette technologie. En outre, il apporte des informations cruciales sur la régulation et l’intégration de l’intelligence artificielle générative au sein de la société.

Qu’est ce que l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative est une branche de l’IA qui se démarque par sa capacité à créer du contenu original à partir de données existantes. Selon l’IA générative utilisée, le contenu peut prendre plusieurs déclinaisons. Ainsi, il peut être :

• Du texte ;
• De l’audio ;
• Des vidéos ;
• Des images.

Si une intelligence artificielle standard est capable de reconnaître, classer et prédire des données, l’IA générative, elle, est capable de modifier et enrichir ces données. Et, cela est possible grâce aux différents types d’IA générative qui existent.

Offres d’emploi Responsable Cybersécurité

Comment fonctionne l’intelligence artificielle générative ?

Toute la puissance des intelligences artificielles repose sur les algorithmes qu’elles utilisent. Ces algorithmes apprennent à imiter la distribution des données d’origine. Suite à quoi, ils peuvent générer des données originales inspirées des données d’origine.

Selon la méthode d’apprentissage et de génération des données, 3 principaux types d’IAG émergent. Ce sont les réseaux génératifs antagonistes , les modèles de langage et les auto-encodeurs.

Les réseaux génératifs antagonistes

Ce type d’IA générative est composé de deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur. D’une part, le générateur produit un flux de données pour tromper le discriminateur. Celui-ci devra distinguer les informations vraies des fausses, d’autre part.

Plus le discriminateur recevra de données, plus il sera capable d’affiner la qualité des données produites par le générateur. Ainsi, ce type de Gen AI devient plus performant au fil du temps en apprenant de ses “erreurs”.

Les réseaux génératifs antagonistes sont principalement utilisés pour générer des sons, des vidéos, des images, etc.

Les modèles de langage

Les modèles de langage se focalisent sur la prédiction du mot suivant dans une suite de mots, grâce au contexte de celle-ci. Ces modèles sont nourris avec des quantités astronomiques de textes. Suite à quoi, ils peuvent générer du contenu pertinent, cohérent et original sur n’importe quel sujet.

Ce type d’IAG sert principalement à générer des résumés, des dialogues, des traductions ou tout simplement du contenu textuel.

Les auto-encodeurs

Les auto-encodeurs ont la capacité de compresser et décompresser les données, en conservant le cœur de l’information. à l’instar des réseaux génératifs antagonistes, ils sont composés de deux parties, l’encodeur et le décodeur.

Dans un premier temps, l’encodeur transforme les données d’entrée en une représentation latente. Cette représentation contient toutes les informations essentielles des données d’entrées.

Dans un second temps, le décodeur reconstitue et génère une nouvelle version des données d’entrée à partir de la représentation latente.

Les auto-encodeurs sont principalement utilisés pour générer du code, des images et des sons.

En outre, la véritable puissance des IAG ne se trouve pas dans la puissance des algorithmes. Mais, ces algorithmes peuvent être combinés entre eux pour créer des modèles plus polyvalents et performants. C’est le cas des Transformers et des grands modèles de langage (LLMs).

Offres d’emploi Responsable Cybersécurité

À lire aussi: Intelligence Artificielle et l’emploi dans le Marketing Digital

Les Transformers

Ce sont des modèles de langages qui utilisent des auto-encodeurs. Ils apprennent ainsi à encoder et décoder des séquences de mots. Les Transformers mesurent la pertinence des mots entre eux en se basant sur le principe de l’attention.

Ils se concentrent donc sur les mots les plus importants pour le sens de la phrase. En intégrant les particularités de deux types d’IAG, les Transformers peuvent traiter des séquences de mots plus longues et complexes et saisir les relations entre les mots à différents niveaux.

Parmi les modèles existants de transformers, quelques unes  se démarquent :

• BERT. Développé en 2018 par Google, ce modèle se démarque par sa capacité bidirectionnelle à comprendre le contexte des mots dans une phrase ;
• GPT v1-3. Ce modèle est le tout premier développé par OpenAI en 2018 ;
• RoBERTa. C’est un modèle développé par Facebook AI. Ce modèle est une extension plus performante de BERT.

En outre, il est important de préciser que les Transformers ont progressivement évolué pour devenir les grands modèles de langage.

Les grands modèles de langage (LLMs)

Les LLMs sont actuellement le type d’IA générative le plus utilisé et le plus puissant. Ceux-ci ont été entraînés sur des quantités faramineuses et d