Il y a seulement quelques années, l’utilisation de l’IA se limitait à travailler avec des données existantes ou à automatiser des processus déjà en place afin d’identifier des schémas et des tendances ou d’optimiser les workflows des entreprises. Et même si cela représentait une aide précieuse pour de nombreuses organisations largement appréciée des managers à travers le monde la portée de l’intelligence artificielle restait confinée à ce qui existait déjà. Du moins, jusqu’à l’arrivée de l’IA générative.
Qu’est-ce que l’IA générative ? Comme son nom l’indique, il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle capable de générer du contenu de manière autonome, à la fois en s’appuyant sur des sources d’information existantes et en créant des idées totalement nouvelles. Grâce à l’entraînement des modèles d’IA générative, ces outils apprennent à partir de jeux de données, tout comme les autres formes d’IA.
Dans cet article, nous allons plonger dans l’intégration de l’IA générative dans les outils que nous utilisons au quotidien, explorer ses avantages, passer en revue ses usages les plus courants et partager quelques conseils pour tirer le meilleur parti de cette technologie puissante.
Les origines de l’IA générative
Même si elle a gagné en popularité ces dernières années, l’IA générative existe depuis les années 1960. Cependant, les scientifiques ne disposaient pas encore des connaissances en machine learning nécessaires pour franchir l’étape permettant aux modèles d’IA de générer leur propre contenu original. En 2014, l’introduction des modèles génératifs adverses a complètement transformé l’utilisation de l’IA générative et l’a rendue pleinement opérationnelle.
Le fonctionnement de l’IA générative est assez simple : son prompt peut prendre la forme d’un texte, d’une vidéo, d’un audio ou d’une image. En se basant sur les données sur lesquelles l’outil d’IA a été entraîné, il analyse ces données ainsi que le prompt afin de produire un résultat. Différentes techniques sont utilisées selon les objectifs : les techniques de natural language processing servent à la génération de texte, tandis que les autoencodeurs variationnels sont utilisés pour la création d’images.
Mais est-ce que ce n’est pas simplement de la technologie de chatbot ? Pas exactement. L’IA conversationnelle et l’IA générative sont proches, mais diffèrent sur certains points essentiels : l’IA conversationnelle vise à offrir une capacité de dialogue naturelle, proche de celle d’un humain, avec une adaptation aux dialectes ou aux préférences linguistiques. L’IA générative, quant à elle, a pour objectif de créer du contenu sans input direct de l’utilisateur, en exploitant ses données d’entraînement plutôt que les instructions fournies par l’utilisateur.
Les avantages de l’IA générative
Comme vous pouvez le constater, l’IA générative est incroyablement puissante et a transformé de nombreux secteurs (à la fois positivement et négativement) ; concentrons-nous pour l’instant sur ses bénéfices :
Une solution rapide et économique pour produire du contenu : les entreprises qui n’ont ni le budget ni le temps pour créer du contenu en interne peuvent tirer parti des outils d’IA générative capables de rédiger des textes, de créer des visuels ou d’optimiser des contenus existants.
Des expériences utilisateurs toujours plus personnalisées : nous savons que les utilisateurs réagissent positivement aux expériences sur mesure, et l’IA générative permet d’offrir des parcours personnalisés et adaptés aux besoins des clients.
Une aide précieuse pour l’analyse de données : les meilleures décisions reposent sur la data, et les outils d’IA générative sont capables d’analyser de vastes ensembles de données en quelques secondes, en proposant des recommandations pour faire progresser l’entreprise.
Les usages de l’IA générative
Pour bien comprendre les usages de l’IA générative, rien de mieux que des exemples concrets par secteur, qui montrent son impact dans des situations réelles :
Dans la finance : les institutions peuvent améliorer leurs systèmes de détection de fraude en entraînant des modèles capables de reconnaître les données uniques des utilisateurs, afin de mieux protéger les comptes et d’identifier rapidement les fraudes lorsqu’elles se produisent.
Dans le droit : les avocats et autres professionnels peuvent soumettre des contrats ou documents juridiques à un système d’IA générative et recevoir des suggestions sur d’éventuels problèmes ou arguments à développer.
Dans les médias : les entreprises peuvent diffuser plus largement leurs contenus et leurs idées en utilisant l’IA générative pour les promouvoir, ou encore pour traduire et transcrire leurs textes dans de nombreuses langues afin de les rendre plus accessibles.
C’est un fait : l’IA générative a un champ d’application très vaste et continuera d’impacter de nombreux secteurs. Passons maintenant à la question de son utilisation.
Utiliser l’IA générative
La grande majorité des outils d’IA générative sont simples à utiliser et présentent une courbe d’apprentissage relativement douce. Mais si vous vous intéressez à l’aspect plus technique et souhaitez être à la pointe de l’innovation dans ce domaine en pleine expansion, apprendre les subtilités de l’IA générative est la première étape idéale. Voici comment vous pouvez procéder.
Familiarisez-vous avec les bases du machine learning
L’IA générative repose sur le machine learning et, pour comprendre comment créer les modèles adaptés à vos besoins spécifiques, il est essentiel d’avoir au minimum une compréhension de base du fonctionnement des modèles de machine learning.
Les notions d’apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que le processus d’entraînement des modèles, sont également des connaissances utiles pour bien démarrer.
Apprenez Python
Différents outils d’IA reposent sur divers langages de programmation, mais la majorité s’appuient sur Python. Prendre le temps d’apprendre Python et son utilisation dans le machine learning vous permettra d’élargir vos possibilités lorsque vous commencerez à construire vos propres modèles.
Il existe de nombreux cours et tutoriels gratuits en ligne pour apprendre, ou vous pouvez opter pour une formation plus structurée afin de bénéficier d’un accompagnement pratique et personnalisé.
Mettez les mains dans le cambouis avec l’IA générative
La meilleure façon d’apprendre, c’est de pratiquer en essayant de développer votre propre modèle d’IA générative. Pour commencer, travaillez avec des modèles existants afin de vous familiariser avec leur fonctionnement. Puis, une fois que vous aurez acquis de la confiance, lancez-vous dans la création de votre propre modèle, en avançant pas à pas pour bien comprendre chaque étape.
Réseauter avec des professionnels de l’IA générative
L’une des meilleures manières d’apprendre est d’échanger avec des professionnels de l’IA générative, ayant une expérience à la fois technique et sectorielle. Participez à des conférences ou à des talks pour faire progresser votre carrière et élargir votre réseau avec des experts plus expérimentés, afin de construire des relations enrichissantes qui feront grandir vos compétences.
Points à garder à l’esprit avec l’IA générative
Même si l’IA générative est une ressource incroyable et elle l’est il existe néanmoins certaines limites et préoccupations à prendre en compte avant de vous lancer :
Fausses informations : les modèles d’IA générative peuvent produire des informations erronées, biaisées ou influencées, ce qui peut engendrer de graves problèmes de désinformation si cela passe inaperçu.
Contenus plagiés : puisque les modèles d’IA générative s’appuient sur des données et contenus existants pour générer leurs résultats, le risque que du contenu plagié soit utilisé comme contenu original est élevé.
Faux visuels de personnes réelles : à mesure que les modèles d’IA générative se perfectionnent, la possibilité d’exploiter l’image ou les informations personnelles de vraies personnes pour créer de faux contenus augmente.
Cyberattaques : les modèles d’IA générative sont de plus en plus capables d’imiter la voix ou l’image humaines, ce qui peut être utilisé pour rendre les cyberattaques plus réalistes et efficaces.
Garantir la sécurité des personnes et le respect des lois sur le droit d’auteur, tout en soutenant l’innovation dans le domaine de l’IA générative, constituera l’une des priorités, tant pour le secteur de l’intelligence artificielle que pour l’ensemble du monde de la Tech.
