Intelligence Artificielle Générative

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle générative ?

L'intelligence artificielle générative fait référence à un sous-ensemble de technologies d'IA capables de générer de nouveaux contenus, allant du texte et des images à la musique et au code, sur la base de l'apprentissage à partir d'un ensemble de données. Contrairement aux modèles discriminants qui classent les données d'entrée en catégories, les modèles génératifs peuvent créer de nouvelles instances de données qui ressemblent à l'ensemble de données d'origine. Ceci est réalisé grâce à des algorithmes complexes qui capturent la distribution sous-jacente des données sur lesquelles ils sont formés. L'IA générative fonctionne sur le principe de la compréhension et de la réplication des modèles, des structures et des caractéristiques des données d'entrée, ce qui lui permet de produire de nouveaux résultats qui conservent un semblant d'authenticité et de cohérence. Ces modèles ont constitué une avancée majeure dans le domaine de l’IA, car ils font passer le rôle des machines d’analyseurs passifs de données à des créateurs actifs, capables d’innovation et de conception.

Le développement de l’IA générative a été propulsé par les progrès des réseaux de neurones, en particulier les techniques d’apprentissage en profondeur telles que les réseaux contradictoires génératifs (GAN) et les auto-encodeurs variationnels (VAE). Ces technologies ont permis aux machines d’atteindre un niveau de créativité que l’on pensait auparavant réservé aux humains. Les implications de l’IA générative sont vastes et multiformes, affectant des secteurs allant du divertissement au développement de logiciels. À mesure que ces modèles deviennent plus sophistiqués, ils soulèvent d’importantes questions sur la nature de la créativité, la valeur du contenu généré par la machine par rapport au contenu généré par l’homme, ainsi que les considérations éthiques liées au matériel généré par l’IA. Le potentiel de l’IA générative pour démocratiser la création de contenu, personnaliser l’expérience utilisateur et accélérer l’innovation est immense, mais il nécessite également un examen attentif de son impact sur la société.

 

Exemples d'intelligence artificielle générative

Deepfakes: Utilisant les GAN, la technologie deepfake peut générer des images et des vidéos très réalistes en superposant le visage d'une personne sur le corps d'une autre, souvent utilisée dans les vidéos de célébrités ou pour créer des médias synthétiques.

Générateurs d'art IA: Des outils comme DeepArt et DeepDream de Google génèrent des images artistiques en appliquant les caractéristiques stylistiques d'une image au contenu d'une autre, créant ainsi de nouvelles œuvres d'art.

Génération de musique IA: Les systèmes d'IA comme Jukebox d'OpenAI peuvent composer de la musique dans différents styles, produisant des chansons originales qui imitent le style d'artistes ou de genres existants.

Génération de texte: Le GPT-3 d'OpenAI et les modèles similaires peuvent écrire un texte cohérent et contextuellement pertinent, allant de la poésie aux articles de presse, en prédisant les mots suivants dans une séquence.

Découverte de médicament: Les modèles génératifs peuvent proposer de nouvelles structures moléculaires pour des médicaments potentiels en apprenant de vastes bases de données de composés chimiques connus et de leurs propriétés.

Jeux vidéo: L'IA peut générer des niveaux, des personnages et même des mondes de jeu entiers, offrant des expériences de jeu personnalisées et en constante évolution.

Générateurs de voix AI: La technologie vocale synthétique peut créer des voix off et des discours réalistes qui ressemblent à des individus spécifiques, utiles dans les assistants personnels et le doublage.

Conception de mode IA: L'IA peut générer de nouveaux modèles de vêtements en s'inspirant des tendances de la mode actuelles, en aidant les créateurs à s'inspirer et en accélérant le processus de conception.

Conception architecturale IA: Les modèles génératifs aident les architectes en proposant des agencements et des structures de bâtiments basés sur des contraintes de conception et des styles architecturaux historiques.

Personnalisation du contenu: Les services de streaming utilisent l'IA générative pour créer des bandes-annonces personnalisées et des extraits de contenu adaptés aux préférences de chaque utilisateur.

Génération de code IA: Les outils basés sur l'IA peuvent écrire du code de programmation fonctionnel, à partir d'une invite en langage naturel, aidant ainsi les développeurs dans la création de logiciels.