Intelligence Artificielle Générative : Comment ça fonctionne ?
L’intelligence artificielle vous questionne ? Cet article vous guidera dans une exploration de ce qui se cache derrière l'IA, de manière simple et accessible.
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L'IA générative ouvre de nouvelles perspectives en permettant aux machines de créer du contenu original dans des domaines tels que l'art, le design, la personnalisation de contenus, et bien d'autres.
L'IA générative est une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle. Contrairement aux autres formes d'IA, elle permet aux machines de faire preuve de créativité en produisant elles-mêmes du contenu original.
I. Qu’est-ce que l'intelligence artificielle générative ?
Définition de l’IA générative
Pour la définir simplement, il s'agit d'une forme d'IA capable de générer du texte, des images ou d'autres médias en réponse à des "prompts" (c'est-à-dire des instructions données à l'IA sur ce que l'on attend d'elle). Cette forme d'intelligence artificielle apprend les modèles et les structures des données d'entrée, puis génère un nouveau contenu similaire aux données d'apprentissage, mais avec un certain degré de nouveauté.
Domaine d’application de l’IA générative
L'IA générative est polyvalente, avec des applications prometteuses dans divers domaines tels que l'art, la musique, l'écriture, la santé, la finance, le développement logiciel, le service client et le marketing.
Parmi les systèmes d'IA génératifs notables, on trouve ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google, ainsi que d'autres modèles comme Midjourney et DALL-E, utilisés dans l'art. Il existe également d'autres systèmes d'IA générative adaptés à des besoins particuliers, et il est possible de développer une IA sur mesure pour répondre à des besoins spécifiques.
Ces dernières années, nous avons assisté à une augmentation significative des investissements dans ce domaine, avec la participation de grandes entreprises comme Microsoft et Google, ainsi que de nombreuses petites entreprises qui développent leurs propres modèles d'intelligence.
II. Comment fonctionne l’intelligence artificielle générative ?
Cadre d’utilisation de l’IA générative
Le domaine de l'intelligence artificielle générative comprend plusieurs cadres et modèles, dont les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) sont les plus couramment utilisés.
Les GAN
GAN = Generative Adversarial Network (réseau antagoniste génératif)
Les GAN sont un combiné de deux composants principaux : un générateur et un discriminateur.
Le générateur crée de nouvelles données en utilisant une entrée aléatoire, comme des images ou du texte. De son côté, le discriminateur juge si ces données sont réelles ou générées, en essayant de les différencier des données authentiques issues d'une vraie base de données.
Ces deux réseaux sont en compétition. Le générateur cherche à améliorer la qualité de ses créations pour tromper le discriminateur, qui apprend à les reconnaître correctement.
Les GPT
GPT = Generative Pre-trained Transformer (transformateur génératif pré-entraîné)
Les GPT sont des réseaux de neurones basés sur l'architecture du transformateur. Ils apprennent d'abord sur de grands volumes de texte non étiquetés, comme des articles, des livres et des pages web. Pendant cet apprentissage, ils essaient de prédire le prochain mot en se basant sur le contexte.
Grâce à ça, les GPT acquièrent une compréhension du langage naturel et peuvent générer un texte qui ressemble à ce que produisent des humains. En utilisant des méthodes d'apprentissage non supervisé et de probabilité, ils peuvent prendre une phrase ou une amorce de texte en entrée et produire du texte cohérent. Ils sont utilisés pour générer automatiquement du contenu, traduire des textes et aider à la rédaction.
Mnémotechnique
En résumé, les GAN et les GPT sont des cadres largement utilisés dans le domaine de l'IA générative. Les GAN sont efficaces pour générer des échantillons réalistes dans des domaines tels que l'image et le son, tandis que les GPT sont particulièrement adaptés à la génération de texte cohérent.
L’importance de la data pour l’IA générative
Les compétences d'une IA générative dépendent du type de données qu'elle utilise pour son apprentissage. Elle peut être formée avec du texte, du code, des images, de la musique, des vidéos, voire plusieurs types de données à la fois, ce qui offre de nombreuses possibilités.
L'ensemble de données (dataset) fournissent des exemples à l'algorithme pour qu'il apprenne comment sont structurées les données d'entrée. La qualité, la diversité et la taille du dataset sont importantes pour obtenir de bons résultats. Le choix et la préparation méticuleuse d'un dataset adapté sont cruciaux pour que l'IA générative puisse produire des résultats pertinents, créatifs et conformes aux attentes des utilisateurs.
Technique de programmation de l'IA générative
La création d'une IA générative implique l'utilisation de techniques de programmation avancées spécifiquement adaptées à l'apprentissage automatique. Le langage de programmation le plus couramment utilisé dans ce domaine est Python.
Python est préféré en raison de sa syntaxe claire et concise, ainsi que de sa richesse en bibliothèques et frameworks dédiés à l'apprentissage automatique, tels que NumPy et scikit-learn.
Les techniques de programmation utilisées incluent la préparation et la manipulation des données d'entraînement, la définition des architectures de modèles, l'ajustement des poids et des biais lors de l'apprentissage, ainsi que l'évaluation des performances et l'optimisation des hyperparamètres.
La maîtrise de ces techniques et outils de programmation spécialisés permet de créer des IA génératives performantes capables de générer des textes, des images ou d'autres formes de médias en réponse à des stimulations spécifiques.
III. Pour récapituler : l'Intelligence artificielle générative
L'intelligence artificielle générative ouvre un nouvel univers de possibilités créatives en permettant aux machines de générer du contenu dans divers domaines tels que l'art, le design, la musique et bien d'autres encore. Grâce à des réseaux de neurones, des algorithmes d'apprentissage et des techniques de programmation avancées, l'IA générative repousse les limites et suscite de nouvelles réflexions.
A propos de l'auteur
Julie décortique les sujets liés aux métiers du numérique, en mettant particulièrement l'accent sur les enjeux de productivité qui les sous-tendent.
A propos de Nimiscient
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