L’IA générative est une technologie d’intelligence artificielle capable de produire différents types de contenus. Cet article vous aidera à mieux comprendre l’IA générative et son fonctionnement. Nous détaillerons ensuite plusieurs cas d’usage, des exemples d’IA générative appliqués en entreprise. Enfin, nous aborderons les outils d’IA les plus connus.
Qu’est-ce que l’IA générative ? Tout ce qu’il faut savoir
L’IA générative n’est pas une nouvelle technologie. Elle a été introduite dans les années 1960 avec les chatbots. Mais ce n’est qu’en 2014, avec le développement des algorithmes d’apprentissage automatique que l’IA générative se développe réellement. Elle permet dès lors de créer des images, des vidéos et des sons plus authentiques et convaincants.
Cette capacité plus avancée a ouvert des perspectives dans de nombreux domaines. Notamment pour :
- Le doublage de films
- La création de contenus éducatifs
Dans le même temps, elle a fait naître des inquiétudes concernant :
- Les deepfakes : images ou vidéos numériquement falsifiées
- Les cyber-attaques : contre des entreprises
Les progrès rapides des LLM (Large Language Models), comportant des milliards de paramètres, ont ouvert une nouvelle ère. Les modèles d’IA générative peuvent aujourd’hui :
- Écrire des textes attrayants
- Peindre des images réalistes
- Donner des conseils du quotidien
- Générer du contenu sur plusieurs supports
- Écrire du code et aider les développeurs
Malgré tout, l’IA générative n’en est qu’à ses débuts. Les premières mises en oeuvre ont connu des problèmes de précision et de partialité. Les systèmes d’IA sont aussi victimes d’hallucinations et peuvent fournir des réponses bizarres.
Comment fonctionne l’IA générative ?
La requête est formulée par l’utilisateur
Le procédé commence par une requête formulée par l’utilisateur. Celle-ci peut prendre des formes multiples et diverses :
- Un texte
- Une image
- Une vidéo
- Un dessin
- Des notes de musiques
- Du code
- Ou toute autre donnée que le système d’IA peut traiter
Des interfaces pour l’IA générative
Alors que les premières versions de l’IA générative nécessitaient l’envoi de données par API, ce n’est aujourd’hui plus le cas. Désormais, l’accès aux intelligences artificielles est présenté sur des interfaces faciles d’utilisation. Celles-ci offrent une meilleure expérience aux utilisateurs. Pour ce faire, il est d’ailleurs souvent possible de personnaliser le résultat en indiquant plusieurs éléments comme :
- Le style
- La tonalité
- Le format
Traitement de la requête
Une fois la requête envoyée par l’utilisateur, les algorithmes qui n’utilisent pas l’IA traitent le contenu en premier.
Pour le texte
Si l’on prend le cas de la génération de texte, la requête est transformée en caractères bruts et en tokens (groupes de caractères). Ceux-ci sont représentés sous la forme de vecteurs à l’aide de plusieurs procédés d’encodage.
Pour les images
Dans le cas des images, celles-ci sont transformées en de multiples éléments visuels. Ils sont également exprimés sous la forme de vecteurs.
Pour d’autres éléments
Pour chaque format spécifique de l’information d’entrée, il est nécessaire de fournir un format compréhensible sous forme de vecteurs. Une fois le format définit, on transforme la requête pour qu’elle puisse être prise en compte par le réseau neuronal.
L’utilisation des réseaux de neurones
Une fois la requête vectorisée, on lui applique un réseau neuronal particulier. Ce réseau neuron permet de générer un contenu nouveau qui est transmis comme une réponse à la requête de l’utilisateur.
Les réseaux neuronaux constituent la base de la plupart des applications d’IA générative et d’apprentissage automatique. Conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain, ils sont entraînés de manière répétée pour apprendre des règles et reconnaître des modèles.
Quels cas d’utilisations pour l’IA générative ?
L’IA générative en finance
L’intégration de l’intelligence artificielle générative dans le domaine financier offre des possibilités novatrices et efficaces.
Cette technologie permet de créer des modèles prédictifs et des simulations basées sur des données historiques. Cela aide ainsi les entreprises à prendre des décisions éclairées.
La gestion des risques
Par exemple, dans le domaine de la gestion des risques. L’IA générative peut être utilisée pour générer une multitude de scénarios possibles en fonction de diverses variables économiques, politiques et sociales.
Ces simulations peuvent aider les institutions financières à évaluer les risques potentiels. Également, elles peuvent permettre d’élaborer des stratégies d’atténuation adaptées.
Trading algorithmique
De même, dans le trading algorithmique. L’IA générative peut être employée pour créer des modèles de trading sophistiqués. Ceux-là sont capables d’identifier des opportunités de marché et d’optimiser les rendements.
Bénéfices de l’IA
En résumé, l’IA générative apporte une valeur ajoutée en permettant aux entreprises financières de mieux comprendre et de mieux anticiper les tendances du marché, tout en minimisant les risques et en maximisant les opportunités de profit.
Les cas d’usage pour le service client
L’intégration de l’intelligence artificielle générative dans le service client ouvre la porte à une assistance plus personnalisée et efficace.
Chatbots
L’IA permet de créer des chatbots et des agents virtuels capables de comprendre les problèmes des clients. De cette manière, ils peuvent apporter une réponse plus précise.
Par exemple, ces agents virtuels peuvent simuler des conversations humaines authentiques et adaptatives. Ils offrent ainsi une expérience client plus engageante et satisfaisante.
Réponses personnalisées
De plus, l’IA générative peut être employée pour générer des réponses créatives et personnalisées. Celles-ci peuvent être construites en fonction des préférences et des comportements passés des clients. Ainsi, la qualité du service fourni est décuplée.
Bénéfices de l’IA
En automatisant une partie du processus de support client, les entreprises peuvent réduire les temps d’attente et augmenter l’efficacité opérationnelle de leur service client. Outre la rapidité, la personnalisation apportée par l’IA renforce la satisfaction et la fidélité des clients.
L’utilisation possible pour les cabinets juridiques
Les cabinets juridiques peuvent tirer parti de l’intelligence artificielle générative. Cela permet notamment d’optimiser leurs processus de rédaction. Mais aussi, d’analyse et d’interprétation des contrats.
Rédaction des contrats
L’IA générative peut être utilisée pour automatiser la rédaction de contrats standard en fonction des besoins spécifiques des clients. Elle peut même garantir la conformité juridique et la clarté des termes.
Analyses poussées
De plus, cette technologie peut analyser de vastes ensembles de données juridiques. Il est ainsi possible de repérer les tendances, les précédents et les cas similaires. Cela aide les avocats à formuler des arguments solides et à prendre des décisions éclairées.
Bénéfices de l’IA
L’IA générative permet aux avocats de gagner du temps et de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Cela réduit aussi les risques d’erreurs humaines. L’IA permet des améliorations en termes d’efficacité, de précision et de qualité des services juridiques fournis.
Comment l’IA générative peut aider les fabricants ?
Les fabricants peuvent améliorer leurs processus de contrôle qualité et de détection des défauts. Notamment en combinant des données provenant de diverses sources telles que :
- Des caméras
- Des rayons X
- Et d’autres mesures
Identification des pièces défectueuses
L’IA générative peut repérer les pièces défectueuses. Elle peut ensuite déterminer leurs causes de manière plus précise et plus économique.
L’outil analyse les images capturées par des caméras de surveillance ou des scanners. Elle peut ainsi repérer des anomalies ou des défauts minimes qui pourraient échapper à une inspection visuelle humaine.
Détection des tendances
De plus, elle intègre des données provenant de différentes sources. Cela permet d’identifier les schémas ou les tendances qui pourraient indiquer des problèmes systémiques dans le processus de fabrication.
Bénéfices de l’IA
En utilisant les informations apportées par l’IA, les fabricants peuvent prendre des mesures correctives plus rapides et plus ciblées. Celles-ci ont pour objectif d’améliorer la qualité de leurs produits et réduire les coûts liés aux rebuts ou aux rappels. Cela contribue à renforcer la satisfaction des clients et la compétitivité sur le marché.
Les cas d’utilisation pour le cinéma et les médias
Production de contenu
Les entreprises du secteur peuvent automatiser une partie du processus de création. Notamment en générant des scripts, des scénarios et même des éléments visuels tels que des décors ou des personnages. Cela permet de réduire les coûts de production tout en accélérant le processus de création.
Traduction
L’IA générative peut être utilisée pour traduire le contenu dans différentes langues de manière fluide et naturelle. En intégrant des modèles de synthèse vocale avancés, les entreprises peuvent même donner vie à ces traductions en les présentant avec la voix des acteurs d’origine. L’IA générative permet de diffuser du contenu dans plusieurs marchés internationaux. Cela même, sans avoir besoin de recourir à des équipes de doublage ou de sous-titrage coûteuses.
Bénéfices de l’IA
En somme, l’utilisation de l’IA générative dans le secteur du cinéma et des médias ouvre de nouvelles possibilités. Elle permet la production de contenu à moindre coût et sa diffusion à l’échelle mondiale. Cela, tout en maintenant une qualité élevée et une expérience immersive pour le public.
Les bénéfices de l’IA générative
L’IA générative peut être appliquée de manière extensive dans de nombreux domaines de l’entreprise. Elle peut faciliter l’interprétation et la compréhension des contenus existants. Celle-ci permet aussi de créer automatiquement de nouveaux contenus. Voici quelques-uns des avantages potentiels de la mise en place de l’IA générative en entreprise.
- Automatisation du processus de rédaction de contenu
- Réduction de l’effort de réponse
- Amélioration de la précision pour les questions techniques
- Résumé des informations complexes dans un récit cohérent
- Adaptation du ton et du style à l’utilisateur
ChatGPT, Bard et Dall-E : Les outils d’IA générative les plus avancés
ChatGPT
Le chatbot d’OpenAI fournit un moyen d’interagir de manière textuelle via une interface facile d’utilisation. Les versions antérieures de ChatGPT étaient uniquement accessibles par API mais dès novembre 2022, GPT-3.5 s’est ouvert au grand public.
ChatGPT simule une véritable conversation entre l’intelligence artificielle et l’utilisateur.
Bard
Également leader dans l’avènement de l’IA génératrice et dans la génération de texte, Google nous présente Bard. L’outil reprend les mêmes fonctionnalités que ChatGPT en utilisant son propre modèle de langage – LLM (Large Language Model).
Dall-E : Le texte et l’image
Dall-E, lui, se concentre sur la génération d’images. Pour cela, il utilise du texte entré par l’utilisateur et cherche à le transformer en images. Dall-E est donc un exemple d’application d’IA multimodale. Il identifie, en effet, les différentes connexions entre plusieurs formats (ici, texte et image). En ce sens, Dall-E relie le sens des mots à des éléments visuels.
