L’intelligence artificielle générative : qu’est ce que c’est ?

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%. 

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.

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.

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).

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 diverses de texte. Un LLM est ainsi capable de générer du contenu de haute qualité.

Grâce à cela, un LLM est capable de réaliser des tâches diverses et complexes comme :

• La rédaction de texte de haute qualité ;
• La traduction fluide et cohérente de texte ;
• La compréhension quasi parfaite de sujets techniques ;
• Le dialogue.

Toutes les fonctionnalités introduites par l’IA générative ont eu autant d’impact positif que négatif sur la manière dont l’on interagit avec le monde virtuel.

Quels sont les avantages de l’intelligence artificielle générative ?

L’IA générative présente de nombreux avantages dont il faut tenir compte.

La création de contenus originaux et réalistes

Plus le modèle de langage est sophistiqué, plus il peut produire du contenu humain. Ce contenu peut être utilisé dans n’importe quel domaine allant du divertissement au développement en passant par l’éducation.

La Gen AI est aujourd’hui un outil d’aide à la décision, à la génération d’idées et la résolution de problèmes.

Le gain de temps et de ressources

Grâce à l’utilisation d’API, il est possible d’automatiser la création de contenus de qualité, en masse. Tâche qui serait trop coûteuse et fastidieuse à mettre en place pour des humains.

Ce faisant, l’IAG peut optimiser la qualité et la pertinence du contenu généré, en se basant sur le contexte et les besoins des utilisateurs.

La stimulation de la créativité et de l’innovation

Bien utilisé, l’IA générative propose du contenu unique, original et pertinent. Ainsi, elle est devenue une source constante d’inspiration pour les artistes, les créateurs de contenu, les chercheurs, etc…

La Gen AI sort des sentiers battus et défient les conventions. 

Quelles sont les limites de l’intelligence artificielle générative ?

Bien que l’IA générative soit l’une des plus grosses révolutions technologiques de ces dernières années, elle vient avec son lot d’inconvénients.

D’abord, elle soulève des questions éthiques et de juridiction. Puisque l’IA générative peut tout créer, cela remet en cause la propriété intellectuelle, la transparence, la sécurité et la vie privée de tout un chacun.

Il est possible d’utiliser l’IAG à des fins illégales comme la désinformation, les fraudes ou les usurpations d’identité.

Ensuite, la mise en place et le déploiement des intelligences artificielles génératives consomment beaucoup de ressources Il se pose donc le problème de l’impact environnemental de cette technologie.

Enfin, l’IA générative n’est pas parfaite. La technologie étant toujours récente, elle peut produire des données totalement incohérentes, biaisées et erronées. Elle peut également être limitée dans la quantité de données disponibles pour générer du contenu de qualité.

Comment apprendre à coder avec l’intelligence artificielle générative ?

L’IA générative a ouvert les portes vers un nouveau monde d’apprentissage. Utilisé judicieusement, il est possible d’apprendre n’importe quelle compétence grâce à l’IA générative. Le codage ne fait pas défaut. Toutefois, il faut suivre un processus pour tirer le meilleur parti de l’IAG.

Choisir un langage de programmation

Les grands modèles de langage ont tous été entraînés sur des données antérieures. Elles ne sont pas à jour sur les données actuelles. C’est un paramètre à prendre en compte pour un choisir le langage de programmation à apprendre grâce à l’IAG.

Ainsi, si l’objectif est de devenir un expert dans l’utilisation de ce langage, il faudra faire attention à comparer la date de mise à jour de la documentation du langage et l’intervalle de temps au sein duquel le LLM a été éduqué.

Toutefois, pour acquérir les bases, l’IAG est sans doute une solution de choix peu ou pas coûteuse pour cela. De plus, tous les langages ne sont pas faciles à apprendre. L’on se concentrera plus sur des langages comme Python, JavaScript ou le Julia, par exemple.

La raison étant que la plupart des IAG a été créé grâce à ces langages. Ils ont donc plus de connaissances dans ceux-ci que dans d’autres.

Choisir une IA générative pour apprendre le langage choisi

Le problème soulevé dans le point précédent est celui de la pertinence des données que possède l’IAG. Si elles sont trop anciennes, de nombreuses notions hors d’usage seront inculquées aux apprenants.

La solution ici est de choisir soit une IAG connectée à internet soit une LLMs avec des données aussi à jour que possible. C’est le cas de ChatGPT, Copilot, Gemini ou Claude. Ces IAG sont tout à fait indiqués pour gérer l’aspect théorique de l’apprentissage.

En ce qui concerne la phase pratique, il existe de nombreux outils dédiés au codage.

Recourir à des outils et services dédiés à cette tâche

Il existe de nombreux outils IA et services basés sur des IAG conçus pour répondre à un besoin spécifique. Celui de l’apprentissage n’en fait pas défaut. Ainsi, pour apprendre à coder avec l’IAG, l’on peut se tourner vers :

• Code Llama. C’est un modèle de langage open source conçu spécialement pour la Udacityprogrammation et le développement. Il permet de générer du code et des explications en langage naturel. Il est compatible avec des langages comme Python, C#, Java, etc ;
• Replit Ghostwriter. Cet outil permet de générer, compléter, transformer, décrypter et déboguer du code. Il se sert des modèles d’IAG de Google pour toutes ces tâches. Il est compativle avec PHP, Perl, Ruby, Python, Java, etc ;
• GitHub Copilot. Il propose des suggestions, des corrections, des complétions et des explications de code. Comme Replit Ghostwriter, il s’appuie sur les modèles d’IAG de Google.  Il est compatible avec des langages comme Python, R, Javascript ou Julia.

Il est important de préciser que ces outils s’utilisent en complémentarité avec une IAG d’apprentissage théorique. Car, ces outils se concentrent principalement sur l’aspect pratique du codage.

L’approche de Google pour une IA responsable

Google est l’un des leaders mondiaux de l’intelligence artificielle en général et de l’IA générative en particulier. Il développe et utilise des grands modèles de langage capable de générer du contenu de haute qualité. 

Mais, il est également conscient des défis et des risques qui viennent avec l’utilisation de cette technologie. C’est pour cela que Google axe son utilisation responsable de l’IA autour de 4 piliers.

La recherche et l’innovation

Google mène des recherches de pointe sur l’intelligence artificielle générative. Il explore de nouvelles méthodes, de nouveaux modèles, de nouvelles applications pour repousser les limites de l’innovation.

De plus, il partage leurs travaux avec la communauté scientifique et encourage la collaboration.

La transparence et la redevabilité 

Google explique et documente ses modèles de langage en fournissant toutes les informations pertinentes à leur sujet. Cela permet aux utilisateurs de donner leurs avis, de signaler les problèmes et de demander des corrections.

La sécurité et la fiabilité 

Avant de déployer leur LLMs, Google les testent et évaluent leur qualité, leur cohérence, leur compatibilité et leur compatibilité. De plus, il met en place des mécanismes de contrôle et de correction pour prévenir et résoudre les erreurs, les abus et les dysfonctionnements.

Le respect et la protection

Google s’est engagé à respecter la confidentialité et la vie privée des utilisateurs de leurs IAG. Il veille également à limiter son impact environnemental en optimisant l’efficacité énergétique et matérielle de ses modèles et infrastructures.

Quelles sont les offres d’IA générative disponibles dans Google Cloud ?

Google Cloud met à disposition de ses utilisateurs plusieurs offres d’IA générative. Au nombre de ces offres, l’on compte :

• Gen App Builder. C’est un service qui permet de créer et déployer rapidement des IA génératives de chatbot, sans avoir à coder ;
• Vertex AI. C’est une plateforme de développement du machine learning. Elle permet de créer, déployer et gérer des modèles d’IA générative. Et ce, en utilisant les infrastructures et les services de Google Cloud ;
• Security AI Workbench. Cette offre Google Cloud permet d’analyser et détecter les menaces de sécurité. Pour cela, Sec-PaLM, le nouvel LLM de Google spécialisé dans la sécurité, génère des scénarios, des rapports, des alertes, etc ;
• Generative AI. Cette plateforme regroupe tous les outils et services de Google Cloud qui intègre l’IA générative. Cette offre permet également de personnaliser et optimiser les modèles d’IA générative en utilisant les technologies de Google.

Toutes les offres d’IA générative de Google Cloud sont conçues pour simplifier la vie de ses utilisateurs. Toutefois, il faut savoir habilement s’en servir.

Avez-vous besoin d’aide pour mettre en œuvre des solutions d’IA génératives ?

Bien que l’IA générative se veut accessible à tout le monde, l’on peut facilement être limité dans actions. Et pour cause, il est parfois nécessaire d’avoir des connaissances techniques pour gérer certaines situations.

Heureusement, il existe de nombreux moyens de mettre en œuvre des solutions d’IA génératives sans avoir à se soucier des aspects techniques, réglementaires ou éthiques. Parmi ces moyens, l’on compte :

• Les développeurs. Qu’il soit un développeur front end, back end ou full stack, il est possible de se spécialiser dans la conception, le développement, le déploiement et la maintenance d’application d’IAG. Ces experts sont ainsi les plus indiqués pour déployer votre solution d’IAG ;
• Les plateformes d’IAG dédiées à la création et à la gestion d’IAG. Il existe des IAG qui offrent un accès simple et flexible aux modèles, aux données, aux services et aux infrastructures d’IAG. Elles garantissent un respect des normes de qualité et de sécurité de l’IAG.

Que vous soyez un particulier, une entreprise ou juste un simple curieux, vous pouvez bénéficier de l’aide d’un professionnel de l’IAG. Celui-ci sera plus à même de vous proposer des solutions adaptées à vos besoins.

Que faire avec l’IA générative en entreprise ?

L’intelligence artificielle générative est un atout majeur pour les entreprises. Elles peuvent l’utiliser pour améliorer leurs produits, leurs services ou leur communication. Plus exhaustivement, une entreprise peut utiliser l’IA générative pour :

• La création de contenus attractifs et personnalisés. L’IAG peut assister une entreprise dans son processus de création de contenu. Ce contenu peut être des articles, des vidéos, des logos ou une newsletter ;
• Optimiser la production et la distribution de données. L’IA générative aide à synthétiser et visualiser les données. Celles-ci sont ainsi plus compréhensibles et exploitables. De plus, ces données peuvent améliorer des modèles d’IAG qui produiront des données de meilleure qualité ;
• Innover et se démarquer de la concurrence. Grâce aux LLMs, l’IAG peut créer des produits, services et solutions innovantes en partant d’une idée basique. Elle peut également faire des études de marchés pour guider les entreprises vers de nouveaux horizons ;
• Améliorer la satisfaction et l’expérience des utilisateurs. Grâce aux intégrations via les API, l’on peut développer des chatbots, des outils de génération de feedback, etc. Le but étant d’offrir aux utilisateurs une expérience plus fluide et plus agréable.

Dans le futur, l’intelligence artificielle générative sera une composante essentielle du bon fonctionnement d’une entreprise. Heureusement, l’IA générative ne sert pas qu’à créer du contenu. Elle peut être utilisée 

Bénéficiez d’une assistance avec votre code pour booster la productivité des développeurs

Grâce à l’IAG, tout le monde peut générer du code. Mais, cela soulève deux problèmes majeurs :

• Les modèles sont entraînés sur des données d’années antérieures. Elles ne sont pas en phase avec les réalités actuelles ;
• La technologie étant nouvelle, les erreurs sont fréquentes. Surtout quand il s’agit de générer des lignes de code.

Par conséquent, l’IAG est un assistant au développement et non un développeur à part entière. Cela sera peut être possible d’ici quelques années. Mais pour l’heure, un développeur full stack, React JS ou front end sera toujours le premier choix dans un projet de développement.

Il n’en demeure pas moins que des outils comme ChatGPT ou CodeGuru seront des assistants de premier choix pour booster la productivité des développeurs.

Une régulation de l’IA générative possible ?

Les fonctionnalités révolutionnaires apportées par l’IAG soulèvent de nombreux défis et de nombreux risques, sur tous les plans. Et, ces risques sont d’autant plus accentués dans la mesure où cette technologie se veut open source et facile à prendre en main.

Des questions liées à la régulation de l’IAG voient naturellement le jour. Et, c’est un sujet complexe et délicat. En effet, cela remet en cause la transparence et l’accessibilité que veulent offrir les acteurs de ce marché vis-à-vis de l’IA générative.

Qui doit réguler l’IAG ?

Les acteurs impliqués dans la régulation de l’IAG sont nombreux. Cela va de l’État aux associations en passant par les chercheurs et les utilisateurs. Chacun de ces acteurs a des intérêts, des objectifs et des valeurs différents voire contradictoires sur l’utilisation de l’IAG.

Néanmoins, il est primordial de trouver un équilibre et une coordination entre ces acteurs. Par conséquent, il sera plus simple d’assurer une régulation efficace et légitime de ce secteur.

Comment réguler l’IA générative ?

Afin d’encadrer l’utilisation de l’IA générative, plusieurs moyens ont été mis en place. Ce sont des moyens de nature juridique, éthique, technique ou sociale. L’on fait allusion aux lois, normes, codes, labels, audits, chartes et sanctions liés à cette industrie.

Ils peuvent être obligatoires ou facultatifs, globaux ou locaux, contraignants ou incitatifs. Le plus important est de choisir des moyens adaptés et proportionnés à chaque situation. La régulation de l’IA générative sera donc plus flexible et efficace.

Quoi réguler dans l’intelligence artificielle générative ?

Ici, aucun aspect ne doit être négligé. Que ce soit les algorithmes, les modèles, les données, le contenu généré, les services ou les applications, tout peut représenter un enjeu, des risques ou des opportunités différents, selon le contexte.

C’est pour cela qu’il faut définir des critères et des indicateurs pour évaluer et contrôler ses aspects, équitablement et impartialement.

En somme, la régulation de l’intelligence artificielle générative est un sujet à prendre avec des pincettes. Le traitement de ce problème aura un impact majeur sur comment les utilisateurs auront accès aux informations et capacités relatives à l’IAG.

Udacity

Udacity est une plateforme en ligne qui propose une collection complète de cours sur l’IA générative. Réalisés par des experts et des partenaires de renom comme Google ou Amazon, ces cours couvrent toutes les notions à savoir pour se familiariser avec l’IA générative ou consolider ses connaissances.

Parmi ces cours, l’on retrouve :

• Les fondamentaux de l’IA générative ;
• L’IA générative pour les chefs d’entreprises ;
• Construire un chatbot OpenAI customisé ;
• etc.

Ces cours se veulent accessibles aux débutants et aux experts dans le domaine. En outre, ils sont souvent accompagnés de projets concrets et amusants. Les apprenants peuvent ainsi mettre directement en pratique leurs acquis.

Coursera

Quant à cette plateforme d’apprentissage en ligne, elle propose des spécialisations, des certificats mais aussi des diplômes sur l’intelligence artificielle générative. Ces formations couvrent un aspect précis ou généraliste de l’IA générative.

Sur Coursera, l’on pourra retrouver des cours basiques comme l’introduction à l’IA générative mais aussi des cours techniques sur l’architecture des encodeurs-décodeurs, par exemple. Ces formations sont dispensées par des institutions prestigieuses comme le MIT, Stanford, IBM et même Google.

Ces cours sont adaptés à tous les niveaux. A chaque palier d’apprentissage, des examens, quiz ou devoirs sont donnés aux apprenants pour forger leurs compétences pratiques et tester leurs connaissances.

Udemy

Udemy se veut plus user-friendly. De ce fait, elle propose non pas juste des cours mais des ateliers. Ceux-ci sont dispensés par des instructeurs et des professionnels expérimentés dans le domaine. Ces derniers partagent leurs expériences, astuces, conseils et cas pratiques dans un domaine précis.

C’est le cas de l’IA générative. Sur Udemy, il est possible de trouver des ateliers sur :

• Comment utiliser ChatGPT et l’IA générative pour créer du contenu ;
• Utiliser efficacement Google Bard ;
• Le marketing avec l’IA ;
• Et bien plus encore.