L’IA générative est une avancée technologique de pointe qui utilise l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour créer de nouvelles formes de médias, tels que le texte, l’audio, la vidéo et l’animation. Avec l’avènement de capacités avancées d’apprentissage automatique telles que les grands modèles de langage, la traduction neuronale, la compréhension de l’information et l’apprentissage par renforcement, il est désormais possible de générer de nouveaux contenus créatifs courts et longs, des médias synthétiques et même des deepfakes avec du texte simple, également appelés invites.
Innovation IA
Les grandes entreprises technologiques, telles que Microsoft, Google, Facebook et d’autres, disposent de laboratoires commerciaux d’IA qui recherchent et publient des articles universitaires pour accélérer ces innovations en matière d’IA. Ces dernières années, nous avons vu des investissements dans les GAN (Generative Adversarial Networks), les LLM (Large Language Models), les GPT (Generative Pre-trained Transformers) et la génération d’images pour expérimenter et, dans certains cas, créer des offres commerciales comme DALL-E pour la génération d’images et ChatGPT pour la génération de texte. Par exemple, ChatGPT peut écrire des blogs, du code informatique et des copies marketing et même générer des résultats pour les requêtes de recherche.
Par exemple, l’invite “Qu’est-ce que l’IA générative” dans l’outil ChatGPT1 génère le texte suivant :-
L’IA générative est un type d’intelligence artificielle qui consiste à créer de nouveaux contenus ou données originaux à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. Il peut être utilisé pour générer du texte, des images, de la musique ou d’autres types de médias. L’IA générative fonctionne en formant un modèle sur un grand ensemble de données, puis en utilisant ce modèle pour générer un nouveau contenu inédit, similaire aux données de formation. Cela peut être fait grâce à des techniques telles que la traduction automatique neuronale, la génération d’images et la génération de musique. L’IA générative a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries en automatisant la création de contenu et en permettant la génération de nouvelles idées et concepts. Cependant, cela soulève également des préoccupations éthiques quant à la possibilité que des contenus biaisés ou inexacts soient générés et diffusés. Il est important que les développeurs et les utilisateurs d’IA générative tiennent compte des impacts potentiels et s’assurent que la technologie est utilisée de manière éthique et responsable.
De même, l’invite “basket athlétique futuriste, art numérique, rendu 3d sur fond jaune avec des éclaboussures de peinture dans l’air” dans Microsoft Bing Image Create, a généré l’image suivante.
Différentes façons d’utiliser l’IA générative
Vous trouverez ci-dessous quelques cas d’utilisation intéressants pour l’IA générative ; cette liste n’est pas exhaustive mais donne une idée des possibilités variées.
L’IA générative peut créer des messages de vente, de marketing et de marque. Les agences peuvent générer des publications personnalisées sur les réseaux sociaux, des blogs et des textes marketing et des copies vidéo en fournissant une invite de texte à un service d’IA générative, comme ChatGPT. De plus, le service peut rapidement itérer différents textes en ajustant simplement l’invite pour communiquer efficacement avec le public. DALL.E, un service de génération d’images génératives, peut également générer des images originales pour s’aligner sur la marque. De nombreuses startups explorent des services tels que DALL.E2, Bing Image Create, Stable Diffusion et MidJourney pour créer leur logo de marque et l’aligner sur la messagerie texte Generative AI. Instoried utilise l’IA générative pour que les spécialistes du marketing deviennent de meilleurs rédacteurs.
GitHub, Copilot6 et ChatGPT1 peuvent générer du code et contribuer à la productivité des développeurs. Il peut suggérer des fonctions entières, des extraits et même des modules entièrement fonctionnels et générer du code en temps réel directement dans votre éditeur. ChatGPT peut également vous aider à écrire du code pour créer rapidement un service technologique ou une intégration. L’IA générative peut également être utilisée pour générer des données synthétiques pour l’augmentation des données et créer des données de formation supplémentaires pour former et tester des modèles d’IA à expérimenter à grande échelle.
De plus, l’intelligence artificielle générative peut passer au crible de nombreux documents de recherche juridique et produire un résumé pertinent, spécifique et exploitable. En conséquence, cela peut réduire les innombrables heures de recherche humaine et leur permettre de se concentrer sur des problèmes plus complexes et passionnants. De plus, ChatGPT peut aider à fournir des réponses à des requêtes complexes et augmenter les algorithmes de recherche pour générer des réponses aux requêtes de recherche complexes. L’IA générative peut accélérer la découverte de nouvelles recherches, la rédaction et la synthèse de documents et de rapports. Wranga utilise l’IA pour générer des critiques de médias afin d’aider les parents à surveiller et à orienter les habitudes de consommation de contenu de leurs enfants.
L’IA générative peut également aider à créer et à simuler une ingénierie, une conception et une architecture complexes. Cela peut aider à accélérer le développement et les tests itératifs de nouvelles conceptions. L’architecture, la conception de la machine et même les plans d’étage de la maison sont tous réalisés par l’image générative et la technologie vidéo. Un service d’IA générative, par exemple, peut permettre aux ingénieurs et aux consommateurs de concevoir et d’itérer sur des plans d’étage et des architectures avec aussi peu qu’une invite textuelle ou une commande vocale.
Il peut également aider les professionnels de santé dans leur diagnostic médical. L’IA peut générer des traitements potentiels et alternatifs personnalisés en fonction des symptômes et des antécédents médicaux des patients. Par exemple, DeepMind AlphaFold peut prédire la forme des protéines.
Préoccupations concernant l’utilisation de l’IA
Dans l’ensemble, l’IA générative a le potentiel de permettre l’efficacité et la productivité dans plusieurs secteurs et applications à grande échelle. Cependant, si elle n’est pas conçue et développée de manière responsable avec des garanties appropriées, l’IA générative peut causer des dommages et avoir un impact négatif sur la société par une mauvaise utilisation, la perpétuation des préjugés, l’exclusion et la discrimination. Par conséquent, nous devons ajouter de la rigueur et de la responsabilité au développement de la technologie de l’IA, appliquer des directives éthiques, effectuer des audits réguliers pour l’équité, identifier et corriger les préjugés, et protéger la confidentialité et la sécurité. Plusieurs préoccupations entourent l’utilisation de l’IA générative, notamment les préjugés et l’exclusion. Les systèmes d’IA générative peuvent perpétuer et amplifier les préjugés existants. Si les modèles sont formés sur des données biaisées et non inclusives, ils généreront des résultats biaisés, tels qu’un langage offensant ou discriminatoire, des images dégradantes et dégradantes et un contenu préjudiciable. Par exemple, au départ, l’imagerie générative ne montrerait que des images d’hommes blancs pour l’invite « PDG ». Les grandes technologies ont pris des mesures correctives pour atténuer ces problèmes de biais et développer l’IA de manière responsable au cours des dernières années. Les systèmes d’IA générative peuvent créer du contenu à des fins malveillantes, telles que les deepfakes, la désinformation et la propagande. Il peut également générer du contenu offensant ou inapproprié. Des acteurs néfastes peuvent utiliser les médias générés par l’IA pour manipuler les gens et influencer l’opinion publique. Ces systèmes peuvent potentiellement accéder à des informations sensibles, ce qui soulève des inquiétudes quant à la confidentialité et à la sécurité des données. Il peut également produire des informations de mauvaise qualité et moins précises, en particulier dans le contexte d’une ingénierie complexe et d’un diagnostic médical. Il peut être difficile de déterminer qui est responsable du contenu généré par un système d’IA générative – le modèle d’acquisition et de consentement autour des données de formation et les problèmes de propriété intellectuelle rendent difficile de tenir quiconque responsable de tout dommage résultant de son utilisation. Dans l’ensemble, il est essentiel d’examiner attentivement les dommages potentiels, les menaces et les préoccupations des systèmes d’IA générative et de s’assurer qu’ils sont utilisés de manière responsable et éthique. Par conséquent, nous devons ajouter des garde-fous adéquats en matière de politique, de réglementation, de sensibilisation et d’éducation pour développer et utiliser les services d’IA générative de manière éthique et responsable.
L’auteur est directeur de produit pour l’organisation Bing chez Microsoft
