ChatGPT, Bing AI et Google Bard sont quelques-uns des noms les plus reconnaissables dans le monde de l'intelligence artificielle grand public. Les trois produits ont une chose en commun: ce sont tous des produits d'IA générative.
Mais qu'est-ce que l'IA générative exactement, et qu'est-ce qui a suscité la fascination récente pour cet espace IA renaissant ?
Qu'est-ce que l'IA générative?
L'IA générative, abréviation de « intelligence artificielle générative », est un type de système d'IA qui peut générer du contenu unique ou original comme du texte, de l'audio, des vidéos ou des images à la demande. Contrairement à certains systèmes d'IA traditionnels conçus pour des tâches telles que la classification ou l'analyse de données, l'IA générative les modèles sont plus concernés par la production de sorties nouvelles ou créatives basées sur les instructions qu'ils sont donné.
Bien que l'IA générative puisse sembler être une nouvelle technologie, elle existe en fait depuis des décennies. Plusieurs itérations et formes ont existé au moins dès les années 1960. L'intelligence artificielle est un vaste domaine, et l'IA générative n'est qu'une sous-section.
L'un des aspects les plus fascinants de l'utilisation d'un outil d'IA générative comme ChatGPT ou Bard AI de Google est la capacité de ces outils à générer du contenu qui correspond à votre demande. Vous demandez à ChatGPT d'écrire un poème dans le style de William Shakespeare, et vous obtenez quelque chose d'étonnamment similaire à l'œuvre de Shakespeare. Vous lui demandez de créer un discours dans le style de Donald Trump, et vous obtiendrez quelque chose qui imite de manière impressionnante le ton de l'ancien président américain. Alors, comment est-ce possible? Comment l'IA générative est-elle capable de réaliser un exploit aussi fascinant ?
Comment fonctionne l'IA générative
Le mécanisme de fonctionnement d'un modèle d'IA générative implique une interaction complexe de diverses techniques et algorithmes d'apprentissage en profondeur. Les détails exacts du fonctionnement d'un modèle génératif dépendent de ses objectifs et de l'architecture sous-jacente. Par exemple, un modèle génératif pour générer des extraits audio aura un mécanisme de travail différent de celui destiné à générer des vidéos ou du texte.
Cependant, à la base, la plupart, sinon la totalité, des modèles génératifs fonctionnent de la même manière à leur niveau fondamental. Ils apprennent à partir d'une grande quantité de données, capturent des modèles et des styles de données, puis utilisent ces modèles capturés pour reproduire des échantillons similaires à ce qu'ils ont appris dans leurs données de formation.
Vous pouvez considérer les outils d'IA générative comme un compositeur de musique. Imaginez que ce compositeur de musique ait écouté d'innombrables chansons et étudié les harmonies, les mélodies, les rythmes et les structures d'un certain nombre de genres musicaux. Autrement dit, ce compositeur a une connaissance approfondie des genres musicaux. Fort de ces connaissances, le compositeur peut créer une musique originale ou unique inspirée de ce qu'il a appris.
Donc, s'ils ont beaucoup appris sur la musique pop, vous pouvez leur demander de composer une chanson pop, et ils n'auront aucun problème à le faire. La musique composée serait alors une expression de la compréhension du compositeur de ce à quoi la musique pop devrait ressembler en fonction de ce qu'il a appris. De même, le produit de l'IA générative est une expression de la compréhension du modèle d'IA des concepts sous-jacents tirés de ses données de formation.
Donc, si vous voulez créer un modèle d'IA génératif qui génère des images de voitures, vous devrez alimenter le modèle avec un énorme ensemble de données d'images de voitures. Pour créer un modèle impressionnant, vous devez lui fournir des images d'autant de marques et de modèles de voitures que vous pouvez imaginer. Avec une formation suffisante, l'algorithme apprendra à quoi ressemble chaque marque ou modèle de voiture, et nous pourrons créer des images de presque toutes les voitures auxquelles vous pouvez penser à la demande.
Modèles populaires d'IA générative
Il existe des centaines de modèles d'IA générative en cours de développement ou déjà déployés sur le marché de l'IA grand public. Certains des plus populaires que vous devriez connaître incluent :
1. Transformateur préformé génératif (GPT)
GPT, développé par OpenAI, est l'un des noms les plus reconnaissables dans l'espace de l'IA générative. Sa popularité dépend de son efficacité en tant que modèle d'IA conversationnelle et du succès viral du chatbot ChatGPT, qui utilise GPT comme technologie sous-jacente. Il s'agit d'un grand modèle de langage conçu pour générer un texte de type humain lorsque vous y êtes invité. Typique de tout modèle d'IA générative, toutes les itérations du modèle GPT ont été formés sur une quantité massive de données textuelles diverses.
2. Modèle de langage Pathways (PaLM)
PaLM, un grand modèle de langage expérimental de Google, est un puissant modèle d'IA générative capable d'effectuer une large gamme de tâches telles que l'écriture créative, la génération de code, la traduction de langue et un certain nombre d'autres langages naturels basés sur du texte Tâches. Comme GPT, PaLM a été formé sur un vaste corpus de données textuelles provenant d'un large éventail de sources sur le Web. C'est le modèle d'IA qui alimente l'IA Bard de Google.
3. Modèle de langage musical (MusicLM)
MusicLM est un autre modèle d'IA générative de Google. Il est conçu pour générer de la musique "haute fidélité" à partir de simples invites textuelles. Formé sur des milliers d'heures de musique dans différents genres, le modèle génératif peut créer une musique unique en utilisant des descriptions simples de la musique dont vous avez besoin comme entrées. Si vous vous demandez à quel point c'est bon, voici notre avis sur le modèle MusicLM.
4. DALL-E
DALL-E est le modèle de génération d'images IA d'OpenAI conçu pour créer plusieurs styles d'images uniques à partir d'invites de texte. Il s'agit d'une implémentation multimodale du modèle GPT, formée sur de nombreuses paires texte-image provenant de diverses sources sur Internet.
Au-delà des modèles d'IA générative, vous trouverez également des produits d'IA générative comme Midjourney, le générateur d'images DALL-E, Générateur d'images Stable Diffusion, Hugging Chat et plusieurs autres produits d'IA impressionnants alimentés par l'IA générative des modèles.
Pourquoi l'IA générative a-t-elle explosé en popularité?
Le 30 novembre 2022, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a annoncé le lancement de ChatGPT dans un tweet. En dépit d'être le PDG d'OpenAI, Altman était relativement inconnu dans la communauté Internet au sens large, et son tweet est venu avec peu ou pas de fanfare.
Cinq jours plus tard, ChatGPT avait réuni son premier million d'utilisateurs; il l'a fait à un rythme jamais vu par aucune application. Il a rassemblé plusieurs millions d'autres, finalement faisant de ChatGPT l'application à la croissance la plus rapide de tous les temps. Bien que ChatGPT ne soit pas le premier produit d'IA générative, son arrivée sur la scène des produits d'IA a amené l'IA générative dans la conscience du public plus que tout autre produit technologique avant elle.
Bien que ChatGPT ait été la pointe de la lance pour propulser le battage médiatique autour de l'IA générative, il ne l'a pas fait seul. 2022 restera dans les mémoires comme l'année où les outils d'IA générative se sont généralisés. Des chatbots d'IA conversationnels aux générateurs de code et d'art, le second semestre 2022 a été la première fois que plusieurs outils d'IA qui avaient à la fois un attrait de masse et des utilisations pratiques au quotidien étaient arrivés sur le marché. Avec ces outils est venue la popularité de sa technologie sous-jacente, l'IA générative.
Les outils d'IA générative tels que Bing AI, Google's Bard, DALL-E, ChatGPT et Midjourney ont parfaitement se sont tissés dans le tissu de notre vie quotidienne, nous présentant sans cesse leur remarquable les créations. Qu'il s'agisse des articles captivants créés par ChatGPT ou des images étonnamment réalistes évoquée par Midjourney, l'IA générative est devenue un compagnon omniprésent, nous accompagnant au quotidien et jour de sortie. C'est la genèse de la popularité récente de l'IA générative.
Adoptez l'IA générative
La popularité des outils d'IA générative n'est pas une mode. Contrairement à certaines tendances technologiques récentes qui ont gagné en popularité et se sont estompées avec le temps, l'IA générative est une technologie qui présente de réels avantages pratiques. Alors que cette niche technologique en plein essor se faufile dans presque tous les aspects de notre vie numérique, il est préférable de rechercher des moyens de tirer le meilleur parti de la technologie plutôt que d'être perplexe à ce sujet.
