Qu'est-ce que l'IA générative (GenAI) ?

Nous vous expliquons ce qu'est la GenAI et comment les entreprises peuvent l'utiliser pour booster l'efficacité, améliorer les expériences client et accélérer l'innovation.

Points essentiels à retenir

  • La GenAI est un sous-domaine de l'IA axé sur la création de nouveau contenu, notamment du texte, des images, des vidéos, de l'audio et du code, avec les mêmes modèles et structures que les données sur lesquelles il est formé.

  • La GenAI est utilisée dans tous les secteurs pour stimuler la créativité, booster l'efficacité, améliorer les expériences et générer des informations.

  • Bien que la GenAI offre divers avantages et opportunités, elle pose également de nombreux défis et risques techniques, éthiques, de sécurité et de protection des données qui doivent être pris en compte.

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Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est une forme d'intelligence artificielle capable d'analyser de grands ensembles de données en fonction de critères extraits des invites pour créer un nouveau contenu, notamment du texte, des images, des vidéos, de l'audio et du code, avec les mêmes modèles et structures. Les modèles de GenAI continuent de s'entraîner ou d'apprendre à partir des données disponibles, ce qui fournit aux contenus de nouvelles réponses évolutives en permanence.

Les solutions d'IA générative sont utilisées dans tous les secteurs pour inspirer la créativité, améliorer les processus métier, fournir de meilleures expériences et éclairer la prise de décision. Les nouvelles implémentations font les gros titres chaque jour, et des entreprises du monde entier cherchent des moyens d'opérationnaliser la GenAI et de profiter de la valeur de cette technologie révolutionnaire.

Cependant, les leaders d'opinion notent également des préoccupations sérieuses et plausibles concernant l'utilisation de la GenAI, notamment le déplacement d'emplois, la protection de la vie privée, le potentiel de désinformation et les dilemmes éthiques. Il est donc essentiel que les entreprises fassent un effort conscient pour comprendre et atténuer les risques lorsqu'elles explorent et déploient des solutions d'IA générative.

Avantages de la GenAI

La valeur de la GenAI découle de la façon dont son contenu généré est utilisé par les individus et les entreprises pour améliorer la vie quotidienne et atteindre des objectifs :

 

  • Personnalisation : l'IA générative peut être utilisée pour personnaliser des produits, des services et des expériences en fonction des préférences et des besoins individuels. Par exemple, dans les soins de santé, elle peut aider à générer des plans de traitement personnalisés en fonction des antécédents médicaux et des résultats des tests d'un patient. Les organismes financiers peuvent se servir de cette technologie pour générer des recommandations d'investissement en fonction des données du marché et des préférences des clients.
  • Service client amélioré : l'IA générative peut automatiser les tâches répétitives et fournir un service client plus efficace. Cela peut aider les clients à obtenir une réponse à leurs questions plus rapidement et à résoudre les problèmes plus facilement.
  • Créativité accrue : l'IA générative peut créer du contenu nouveau et unique, tel que de la musique, de l'art et du texte, en fonction des modèles et des préférences. Par exemple, dans la vente au détail, la GenAI peut générer des descriptions de produits et des images pour les sites de commerce électronique.
  • Accessibilité améliorée : l'IA générative peut être utilisée pour rendre les produits et les services plus accessibles aux personnes handicapées, par exemple en générant des sous-titres pour des vidéos ou en convertissant la parole en texte.
  • Efficacité accrue : l'IA générative peut automatiser les tâches répétitives et chronophages, telles que la saisie de données, l'examen de documents et les tâches liées aux langues. Cela peut aider les entreprises et les clients à être plus productifs et à atteindre leurs objectifs plus facilement. Par exemple, dans le transport et la logistique, la GenAI peut générer des calendriers de livraison en fonction des données de trafic et des préférences des clients.
  • Meilleure prise de décision : l'IA générative peut générer des informations et des recommandations en fonction de grandes quantités de données, ce qui permet aux individus et aux entreprises de prendre des décisions éclairées. Par exemple, dans la fabrication, les organisations peuvent utiliser la GenAI pour générer des idées de nouveaux designs de produits en fonction des produits existants et des préférences des clients.
  • Nouvelles expériences passionnantes : l'IA générative peut créer de nouvelles expériences comme la réalité virtuelle et augmentée, qui ne seraient pas possibles sans la technologie.

Fonctionnement de la GenAI

Le déploiement d'une solution d'IA générative nécessite des efforts importants de la part des scientifiques des données et des développeurs. En effet, la GenAI est rendue possible par des ensembles de données massifs et des algorithmes complexes d'IA entraînés. Cette technologie s'appuie sur et est déployée conjointement à l'IA linguistique et au traitement du langage naturel (NLP), qui permettent à l'IA de traiter et de comprendre le langage humain. Ensemble, l'IA générative et le NLP peuvent comprendre une invite (prompt) de l'utilisateur pour produire une réponse appropriée, qu'il s'agisse de texte, de vidéo, d'image ou d'audio.

Les solutions d'IA générative utilisent des systèmes d'IA appelés grands modèles de langage (LLM) qui utilisent des réseaux neuronaux profonds pour traiter et générer du texte. Ils sont entraînés sur des quantités massives de données et cherchent des points communs entre des types de données et des informations similaires pour créer et fournir de nouveaux résultats cohérents.

Les LLM s'appuient sur des architectures de transformateurs pour traiter les séquences d'entrée en parallèle, ce qui améliore les performances et la vitesse par rapport aux réseaux neuronaux traditionnels. L'entraînement du modèle s'appuie également sur l'intervention de scientifiques des données et d'experts en la matière qui contribuent à guider l'apprentissage de l'algorithme et à l'orienter vers des résultats plus précis.

Pour leurs solutions de GenAI, les entreprises peuvent soit entraîner des modèles à partir de zéro, soit sélectionner un modèle pré-entraîné qui peut être ajusté en fonction de leurs besoins spécifiques. Par exemple, un algorithme de chatbot de GenAI peut être entraîné avec les attributs spécifiques de la clientèle et du modèle économique d'une entreprise. Ou encore, pour prendre un autre exemple, un modèle destiné à produire du texte marketing peut être spécialisé davantage ou ajusté pour se concentrer sur un secteur et un public spécifiques. Des modèles spécifiques à des domaines particuliers émergent également à un rythme rapide. Ils sont entraînés sur des ensembles de données de moindre taille et plus ciblés que les grands modèles. Les résultats émergents indiquent que ces petits modèles peuvent offrir la précision des grands modèles s'ils sont formés à partir de données soigneusement sélectionnées.

Les développeurs peuvent également utiliser la génération augmentée de récupération (RAG) pour compléter les modèles pré-entraînés par des données propriétaires et confidentielles à jour à partir de bases de données vectorielles lors de l'inférence. Cela simplifie la personnalisation et la mise à jour et permet d'attribuer les informations générées à sa source.

Voici une brève (bien que techniquement avancée) présentation de trois types de modèles de GenAI courants :

 

  • Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : ils impliquent deux réseaux neuronaux, un générateur et un discriminateur, qui sont entraînés simultanément. Le générateur crée de nouvelles instances de données, tandis que le discriminateur les évalue par rapport à un ensemble de données réelles. L'objectif du générateur est de produire des données qui ne peuvent pas être distinguées des données réelles, tandis que l'objectif du discriminateur est de distinguer correctement les deux. Au fil du temps, le générateur s'améliore, créant des données de plus en plus réalistes.
  • Auto-encodeurs variationnels (VAE) : les VAE combinent les principes des réseaux neuronaux et de la modélisation probabiliste pour générer de nouvelles instances de données par un processus d'encodage et de décodage. Un modèle de VAE commence par compresser les données d'entrée dans une représentation simplifiée de ses caractéristiques. Ensuite, il décode cette version simplifiée, en essayant de reconstruire les données d'entrée dans leur forme originale. Grâce à ce processus, le VAE apprend les fonctionnalités et les paramètres sous-jacents essentiels des données, en l'aidant à générer des résultats plus réalistes et personnalisables.
  • Modèles de transformateur : des modèles tels que le transformateur pré-entraîné génératif (GPT) peuvent générer du texte hautement cohérent et pertinent selon le contexte. Ces modèles, conçus à l'origine pour les tâches de traitement du langage naturel, sont entraînés sur de grands ensembles de données et peuvent compléter des invites de texte, traduire des langues, répondre à des questions et même générer de l'écriture créative.

Diverses stratégies peuvent être utilisées pendant le processus de génération pour équilibrer la créativité et la cohérence des résultats. Les recherches en cours visent à rendre ces modèles plus transparents, à réduire les biais et à améliorer la précision des faits. On a également assisté à un mouvement vers des modèles qui peuvent fonctionner simultanément avec plusieurs types de données (par exemple, texte, images et audio).

Utilisations de la GenAI

La façon dont les entreprises utilisent la GenAI dépend du défi commercial qu'elles cherchent à résoudre.

Génération de texte

La génération de texte représente l'utilisation la plus courante de la GenAI. Ici, la technologie, soutenue par de grands réseaux neuronaux, peut comprendre et créer du texte semblable à celui d'un être humain. Bien qu'elle existe depuis des décennies, son élan s'est accéléré au cours des dernières années. Les utilisations populaires comprennent les chatbots, le contenu marketing, les services de traduction, les outils de résumé, les réponses d'assistance à la clientèle et les rapports d'entreprise. Si un projet nécessite n'importe quel type d'écriture, une entreprise peut choisir d'explorer la génération de texte dans le cadre du processus de création.

Génération d'images, de vidéos, de discours et de musique

En se basant sur des ensembles de données massifs de millions d'images existantes, la GenAI peut apprendre des modèles et créer de nouvelles images originales en fonction de critères inclus dans les invites de texte. Les entreprises spécialisées dans la publicité, les jeux vidéo et la conception de produits s'appuient sur cette technologie pour explorer et développer rapidement des concepts créatifs et accélérer les processus de prototypage.

Les entreprises se servent également de la GenAI pour créer des vidéos et des discours. Que ce soit en générant des images supplémentaires pour une vidéo existante, en créant une scène entièrement nouvelle, en manipulant ou en ajoutant des discours ou de l'audio, le gain de temps et de coûts potentiel de l'utilisation de la GenAI pour accomplir ces tâches est attractif dans de nombreux cas.

La GenAI peut également produire de la musique en utilisant des réseaux neuronaux entraînés sur de vastes ensembles de données musicales pour comprendre la structure, le style et le contenu émotionnel. La musique étant très subjective, le fait que les auditeurs aiment le résultat est une question de goût personnel, tout comme pour la musique créée par l'homme.

Génération de code

La GenAI peut améliorer la productivité des développeurs en produisant du code à partir de modèles provenant de bases de code et de documentation existantes. Elle peut générer des fonctions, des classes ou des programmes entiers en fonction d'invites ou de spécifications de langage naturel. De nombreuses entreprises utilisent la GenAI pour accélérer le développement de logiciels, automatiser les tâches de codage de routine et faciliter le débogage tout en recherchant simultanément la quantité appropriée de supervision humaine pour assurer la qualité, la sécurité et l'alignement avec les exigences du projet.

Chatbots

Un service client rapide, efficace et utile est une exigence non négociable. C'est pourquoi de nombreuses entreprises implémentent des modèles d'IA conversationnelle dynamiques et intelligents avec lesquels les clients peuvent interagir avec du texte ou la parole. La GenAI alimente les chatbots en comprenant et en générant des réponses textuelles semblables à un être humain. En plus du service client, les chatbots d'IA peuvent soutenir les efforts de l'équipe marketing et les communications internes. Ils peuvent également être intégrés dans des sites Web, des applications de messagerie ou des assistants vocaux.

Augmentation des données

En utilisant la GenAI, les développeurs peuvent créer des données synthétiques pour augmenter les ensembles de données d'entraînement pour les modèles de Machine Learning et de Deep Learning ou améliorer les performances et la généralisation des modèles. Cette technologie peut générer des variations IA d'images, de texte ou d'autres types de données, étendant ainsi des ensembles de données limités.

Défis de la GenAI

Comme pour la plupart des technologies émergentes et en évolution constante, le déploiement et l'utilisation de l'IA générative présentent des défis. Principalement, les décideurs doivent être au courant des risques en matière de sécurité des données et de protection de la vie privée, des ressources et dépenses de calcul, ainsi que des implications éthiques et sociétales, notamment la possibilité de propager la désinformation.

Défis spécifiques au cas d'utilisation

Chaque cas d'utilisation de l'IA générative présente ses propres défis :

 

  • Génération de texte : malgré les progrès incroyables apparemment accomplis chaque jour, la génération de texte est loin d'être infaillible. Il est donc essentiel que de vrais humains supervisent le processus, garantissent l'exactitude et la pertinence du contenu généré et, dans de nombreux cas, fournissent des idées et un langage originaux, réfléchis et précieux à un premier brouillon créé par la technologie GenAI.
    En outre, pour des raisons créatives et juridiques, les entreprises doivent établir des directives pour l'utilisation responsable de la génération de texte, en traitant les biais potentiels et en vérifiant le contenu généré par l'IA avant de le publier.
  • Génération d'images, de vidéos, de discours et de musique : comme pour la génération de texte, l'utilisation de la GenAI pour créer des images implique des risques et des préoccupations, notamment en matière de créativité, d'authenticité et de droits de propriété intellectuelle. Des concepteurs humains talentueux sont nécessaires non seulement pour guider efficacement les outils de GenAI, mais également pour examiner, affiner et personnaliser les images produites par la technologie.
    Les défis potentiels avec la création de vidéos et de discours par la GenAI comprennent des risques éthiques importants, allant de la fausse déclaration effectuée par inadvertance aux deepfakes. Ainsi, les vidéos et les discours produits par GenAI doivent être utilisés de manière responsable, de préférence par des professionnels qui respectent les directives officielles des marques et la supervision de l'organisation.
    Lorsqu'elles utilisent la GenAI pour créer de la musique, les entreprises doivent noter que les musiciens composent, jouent et partagent des chansons, des sons et des beats depuis des milliers d'années, et qu'ils apportent sans doute des avantages uniques sur le plan humain au processus et aux résultats.
  • Chatbots : parce que les chatbots GenAI peuvent gérer des demandes de routine 24 h 24 et 7 jours sur 7, ils permettent de dégager du temps pour que les humains se focalisent sur des problématiques plus complexes. Mais comme pour d'autres applications de la GenAI, il existe des limites à ce que la technologie peut accomplir. Les entreprises doivent s'assurer que l'assistance humaine est disponible en cas de besoin. En outre, une mise en œuvre efficace nécessite une surveillance et un ajustement selon les interactions et les retours des utilisateurs.
  • Augmentation des données : en plus de ses avantages pratiques, l'augmentation des données peut réduire les biais dans les ensembles de données et rendre les modèles plus robustes. Cependant, les entreprises doivent s'assurer que les données synthétiques représentent précisément des scénarios concrets et n'introduisent pas de nouveaux biais ou erreurs.

Considérations en matière d'IA responsable

Les leaders de l'innovation dans le domaine de l'IA collaborent et s'engagent dans des pratiques d'IA responsable pour réduire ces risques tout en maximisant les avantages de la technologie pour la société. Les attributs clés d'une IA responsable comprennent :

 

  • Développer, évaluer et déployer des systèmes d'IA de manière sûre, fiable et éthique, en garantissant une IA inclusive créée par des équipes diversifiées.
  • Respecter les droits de l'homme, en permettant la supervision humaine, en exigeant une transparence et des explications, en s'engageant dans la sécurité, la sûreté, la fiabilité, la protection de la vie privée, l'équité, l'inclusion et le développement durable pour l'environnement.
  • Respecter et contribuer à une gouvernance interne et externe forte.
  • S'engager dans des initiatives de recherche et de collaboration multipartites pour alléger le fardeau du développement d'une IA responsable pour tous.

Avenir de la GenAI

L'optimisme et l'énergie poussent des entreprises du monde entier à rechercher des solutions d'IA générative qui créent de l'efficacité et génèrent de nouvelles opportunités commerciales. À l'avenir, nous allons probablement observer de nouvelles implémentations dans des domaines allant de la recherche scientifique à la conception :

 

  • Les processus de prise de décision seront améliorés par des scénarios et des prédictions générés par l'IA, offrant des informations précieuses dans presque tous les secteurs.
  • Les processus de conception et de prototypage de produits deviendront plus efficaces et innovants, accélérant les délais de mise sur le marché.
  • Les chatbots et les assistants virtuels évolueront pour gérer des interactions plus complexes, améliorant le service client et l'assistance interne.
  • La création de contenu personnalisé à grande échelle peut révolutionner les stratégies de marketing et d'engagement des clients.

Les possibilités sont aussi passionnantes qu'elles sont incommensurables. Cependant, les entreprises devront développer des frameworks d'intelligence artificielle éthiques et des structures de gouvernance robustes pour assurer une utilisation responsable. Elles devront adapter leurs flux de travail et améliorer les compétences de leurs collaborateurs pour innover et tirer parti de la gamme étendue et croissante d'opportunités.