Qu’est-ce que l’IA générative : un guide simple

L’IA générative est une étape remarquable dans la recherche et le développement de l’intelligence artificielle. Les puissants modèles génératifs adoptés pour la création de contenu, le design, l’architecture, le code et la composition musicale modifient profondément notre approche de la créativité et de l’innovation, qu’elle soit visible ou non. Découvrons ce qu’est l’IA générative, ce dont elle est capable et comment vous pouvez l’utiliser en pratique.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative vise à créer des modèles capables de générer un contenu original et créatif, tel que des images, de la musique, du texte et même des vidéos. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui est principalement utilisée pour les tâches de classification et de prédiction, l’IA générative vise à générer de nouvelles données qui ressemblent aux modèles et aux caractéristiques des données d’apprentissage auxquelles elle a été exposée.

L’histoire de l’IA générative remonte aux débuts des réseaux neuronaux dans les années 1960 et 1970. À cette époque, les chercheurs exploraient le concept d’utilisation des réseaux neuronaux pour modéliser et simuler les processus cognitifs humains. Ils ont développé les premiers modèles génératifs, tels que la machine de Boltzmann restreinte, qui pouvait apprendre et générer des données par échantillonnage à partir d’une distribution de probabilité. Toutefois, en raison de limitations informatiques et du manque de données d’entraînement, ces premiers modèles n’étaient pas en mesure de générer un contenu de haute qualité.

Le domaine de l’IA générative a connu une renaissance dans les années de 2010 avec l’émergence de l’apprentissage profond et le développement de modèles génératifs connus sous le nom de réseaux antagonistes génératifs (GAN) et d’auto-encodeurs variationnels (VAE).

Les dernières années, l’IA générative a fait des progrès significatifs dans divers domaines. Par exemple, dans le domaine de la vision artificielle, les GAN ont été utilisés pour générer des images réalistes, effectuer la synthèse de nouvelles scènes et même réaliser des traductions d’image à image. Dans le domaine du traitement du langage naturel, des modèles génératifs tels que le GPT d’OpenAI ont fait preuve de leur capacité à générer des textes cohérents et pertinents d’un point de vue contextuel. Cela a conduit à des applications dans les chatbots, la traduction linguistique et la génération de contenu.

Toutefois, les compétences croissantes de l’IA générative ont également suscité des préoccupations et des défis éthiques. La génération de “deepfakes”, des vidéos ou des images manipulées qui semblent réelles, pose le problème de la désinformation et de la possibilité d’une utilisation malveillante. Garantir un déploiement responsable et éthique de l’IA générative reste un défi permanent.

Cas d’utilisation de l’IA générative

L’IA générative a démontré sa polyvalence dans l’exécution d’un large éventail de tâches créatives. Parmi les principales méthodes d’utiliser l’IA générative, on peut citer les suivants :

Génération de textes : Les modèles d’IA génératifs, tels que les modèles linguistiques basés sur des réseaux de neurones récurrents (RNN) ou des transformateurs, ont la capacité de générer des textes de haute qualité.

Génération d’images : Les modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent générer de nouvelles images réalistes qui ressemblent aux modèles et aux styles des données d’apprentissage. Cela permet de créer des œuvres d’art, de générer des images synthétiques pour augmenter les données dans les tâches de vision par ordinateur, et même de générer des visages ou des objets réalistes.

Composition de musique : L’IA peut composer des morceaux de musique originaux sur la base des modèles et des styles appris à partir d’un ensemble de données musicales analysées. Ces modèles peuvent générer des mélodies, des harmonies et même des compositions entières, ce qui ouvre des possibilités en matière de création musicale, de bandes sonores et de recommandations musicales personnalisées.

Génération de vidéos : Les techniques d’IA générative peuvent générer de nouvelles vidéos en combinant et en manipulant des clips vidéo ou des images existants. Elles peuvent être utilisées pour la synthèse vidéo, le dessin vidéo et les tâches de traduction de vidéo à vidéo. Elles permettent des applications telles que la génération de données d’entraînement synthétiques pour les algorithmes de vision par ordinateur ou la création d’effets spéciaux dans les films.

Génération de vidéos : Les techniques d’IA générative peuvent générer de nouvelles vidéos en combinant et en manipulant des clips vidéo ou des images existants. Elles peuvent être utilisées pour la synthèse vidéo, le dessin vidéo et les tâches de traduction de vidéo à vidéo. Elles permettent des applications telles que la génération de données d’entraînement synthétiques pour les algorithmes de vision par ordinateur ou la création d’effets spéciaux dans les films.

Systèmes de recommandation : Les modèles génératifs d’IA peuvent être utilisés pour générer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs sur la base de leurs préférences et de leurs données historiques. En s’appuyant sur le comportement des utilisateurs, les modèles génératifs peuvent créer des recommandations pour des produits, des films, de la musique, etc.

Conception de jeux : L’IA générative a été appliquée à la conception de jeux, où elle peut générer des niveaux de jeu, des environnements, des personnages et même des mécanismes de jeu. Cela permet la création automatisée de contenu de jeu, améliorant la facilité de jeu et réduisant le besoin de création manuelle de contenu.

Ce n’est que quelques exemples des tâches que l’IA générative peut accomplir. Ce domaine est en constante évolution et, grâce aux progrès technologiques, il est susceptible de se développer davantage, permettant des applications encore plus créatives et pratiques.

Exemples d’IA générative dans des logiciels populaires

Les modèles d’IA générative gagnent en popularité et s’intègrent dans diverses applications logicielles. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA dans des applications logicielles populaires :

Outils AI d’Adobe Photoshop

Adobe Photoshop, l’un des principaux logiciels de traitement d’images, a intégré des modèles génératifs d’IA pour améliorer ses capacités. Par exemple, la fonction “Content-Aware Fill” utilise un modèle génératif pour combler intelligemment les parties manquantes ou supprimer le contenu indésirable d’une image.

ChatGPT

Grâce à l’API ChatGPT, il est possible de créer une variété d’applications et de composants qui intègrent les capacités de ChatGPT dans divers logiciels pour permettre la génération de texte, l’analyse, la traduction et d’autres tâches de traitement de texte. Il est utilisé, par exemple, dans les applications de création de contenu de médias sociaux comme Vista Social, les chatbots de service à la clientèle de Shopify et Meta, ou le plugin d’aide à l’IA dans ONLYOFFICE Docs.

Google’s DeepDream

DeepDream de Google est un modèle d’IA générative populaire qui modifie et améliore les images d’une manière onirique et surréaliste. Il a été intégré dans diverses applications, notamment des outils de retouche photo, des applications mobiles et même des plateformes en ligne où les utilisateurs peuvent télécharger leurs images et appliquer l’effet DeepDream.

Autodesk Dreamcatcher

Dreamcatcher est un logiciel de conception générative développé par Autodesk. Il s’appuie sur des algorithmes d’IA générative pour aider les concepteurs et les ingénieurs à explorer des milliers d’options de conception en fonction de contraintes et d’objectifs spécifiés. Le logiciel génère des conceptions innovantes et optimisées qui pourraient être difficiles à concevoir à l’aide de méthodes traditionnelles.

DALL-E d’OpenAI

DALL-E d’OpenAI est un modèle d’IA générative qui combine la compréhension du texte et de l’image. Il a été intégré dans diverses applications logicielles, permettant aux utilisateurs de générer des images à partir de textes ou d’effectuer des tâches d’analyse d’images avancées, comme le système d’exploitation CALLA qui génère des conceptions de produits à partir de textes et l’application Designer de Microsoft.

Comment l’IA générative est utilisée pour la génération de textes

L’IA générative, telle que le GPT, est largement utilisée pour générer des textes à des buts très divers. L’une des utilisations les plus populaires est la génération de contenu, particulièrement utile pour des tâches telles que la rédaction d’articles, les posts sur les réseaux sociaux et l’écriture créative. Cependant, elle n’est pas limitée à la simple création de texte : d’autres scénarios incluent l’alimentation des chatbots et de l’assistance virtuelle, la traduction des langues, ainsi que l’amélioration de la langue et de la qualité du contenu.

Les avantages que l’IA générative apporte à ses utilisateurs pour la génération de textes :

Économie de temps et d’argent. Les modèles d’IA générative peuvent générer de grands volumes de texte rapidement et efficacement, ce qui permet de gagner du temps et d’économiser des ressources par rapport à la création manuelle. Ceci est particulièrement avantageux dans les industries à forte densité de contenu comme l’édition, le journalisme et le marketing.

Cohérence. Elle garantit la cohérence du style d’écriture, du ton et du vocabulaire. Cela est utile pour maintenir une voix de marque cohérente, générer du contenu pour des séries ou des franchises, ou créer du contenu multilingue avec une voix unifiée.

Évolutivité. Les modèles d’IA générative peuvent répondre à des besoins de génération de texte à grande échelle, en s’adaptant à diverses exigences, qu’il s’agisse d’utilisateurs individuels ou d’applications au niveau de l’entreprise. Les modèles peuvent être facilement déployés et mis à l’échelle pour répondre à des demandes croissantes.

Résultats indépendants de tout préjugé et neutres. L’IA générative génère du texte sur la base des données sur lesquelles elle a été formée et ne possède pas de préjugés ou d’opinions personnelles. Cela permet d’atténuer les préjugés humains dans la création de contenu, en garantissant une perspective plus neutre et objective.

Malgré ces avantages, il faut garder à l’esprit les préoccupations liées à l’utilisation de l’IA dans la génération de contenu et la communication. Les modèles d’IA peuvent fournir des informations potentiellement incorrectes ou incomplètes parce qu’ils s’appuient sur une grande quantité de données librement accessibles et vieillies en permanence pour leur apprentissage. Cette technologie doit être utilisée de manière responsable et éthique, car elle peut produire des contenus trompeurs ou inappropriés si elle n’est pas correctement contrôlée.

Améliorez votre écriture avec l’aide de l’IA dans ONLYOFFICE Docs

L’IA générative est un domaine captivant qui a évolué au fil du temps, en s’appuyant sur les progrès des réseaux de neurones, de l’apprentissage profond et de l’apprentissage par renforcement. Elle a révolutionné la génération de contenu dans de multiples scénarios d’utilisation et se rapproche de nous tous les jours, intégrée à nos applications professionnelles et à notre mode de vie.

La suite bureautique ONLYOFFICE Docs comprend un plugin d‘assistant IA alimenté par ChatGPT qui se connecte à votre compte OpenAI et vous aide à créer et à éditer des textes, en réalisant des tâches telles que la rédaction et le résumé, la génération d’images, la traduction et l’analyse de mots*.

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*Veuillez noter que ONLYOFFICE n’assume aucune responsabilité quant à l’exactitude ou à la fiabilité des informations fournies par ChatGPT.