Intelligence Artificielle : comprendre les IA génératives

L’Intelligence Artificielle (IA) s’impose comme l’une des avancées les plus prometteuses et révolutionnaires de notre temps.

De la conduite autonome à la reconnaissance vocale, en passant par les diagnostics médicaux assistés par ordinateur, l’IA transforme radicalement notre façon de vivre, de travailler et de communiquer.Au cœur de cette révolution se trouvent les modèles de langage avancés, avec en première ligne ChatGPT.

L’IA, en tant que discipline, vise à doter les machines de la capacité de penser, d’apprendre et de résoudre des problèmes d’une manière similaire à celle des humains.

À travers des méthodes telles que l’apprentissage automatique (machine learning) et l’apprentissage profond (deep learning), les chercheurs et les ingénieurs ont créé des systèmes capables d’analyser des données complexes, de reconnaître des schémas et de prendre des décisions. éclairées.

Cette transformation a été favorisée par l’évolution des capacités de calcul et l’abondance de données disponibles, jetant ainsi les bases de l’essor actuel de l’IA.

Avant de rentrer dans les détails, voici l’exemple d’une image générée par DALL-E, un générateur d’images par IA, que nous évoquerons dans cet article.

Nous avons utilisé deux termes pour générer cette image : «Gigafactory et Tour Eiffel».

L’histoire de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle remonte à plusieurs décennies et elle est marquée par des avancées significatives dans la compréhension et la création de machines capables de penser et d’apprendre comme les humains.

Voici un aperçu des étapes clés de l’histoire de l’IA :

Définition d’une IA générative

Une intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d’algorithme ou de modèle d’apprentissage automatique conçu pour créer de nouvelles données réalistes et originales, souvent dans des domaines tels que l’image, le son, le texte ou même d’ autres formes de médias.

Contrairement aux modèles traditionnels d’apprentissage automatique qui se concentrent sur la classification ou la prédiction, les IA génératives visent à générer de nouvelles informations en utilisant des structures et des modèles appris à partir de données existantes.

Les IA génératives utilisent généralement des réseaux neuronaux profonds, en particulier des réseaux neuronaux génératifs (GAN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN), pour apprendre les motifs et les caractéristiques des données d’entraînement.

Une fois entraînées, ces IA sont capables de créer de nouvelles données en simulant les schémas et les distributions apprises.

Les types d’IA génératives comprennent :

Les applications de l’IA générative sont diverses. Voici quelques exemples :

• création artistique
• synthèse d’images
• génération de texte
• création de données d’entraînement supplémentaires pour des modèles d’apprentissage automatique
• simulation de scénarios
• création de contenu de divertissement
• etc.

Quelques exemples d’IA génératives

Midjourney

Générer une image en quelques messages

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Midjourney est un outil de génération d’images basé sur l’IA qui permet aux utilisateurs de créer des images à partir de descriptions textuelles.

Il a été créé par Midjourney, un laboratoire de recherche indépendant. Midjourney est actuellement en version bêta fermée, mais il est prévu qu’il soit rendu public plus tard en 2023.

Pour utiliser Midjourney, les utilisateurs doivent d’abord créer un compte et fournir une adresse e-mail. Une fois qu’ils ont créé un compte, les utilisateurs peuvent commencer à générer des images en tapant des descriptions textuelles (des invitations) dans la barre de recherche.
Par exemple, un utilisateur peut taper « un chat assis sur un canapé » ou « un paysage montagneux avec un coucher de soleil ». Midjourney générera ensuite une série d’images qui correspondent à la description. Les utilisateurs peuvent ensuite affiner les images en utilisant une variété d’outils, tels que la luminosité, le contraste et la saturation.

Ils peuvent également ajouter du texte ou d’autres éléments aux images.

Une fois qu’ils sont satisfaits de leur image, les utilisateurs peuvent la télécharger sur leur appareil ou la partager sur les réseaux sociaux.

Exemple d’image générée par Midjourney :

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ChatGPT

L’IA conversationnelle d’Open AI

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Rapide présentation d’Open AI

OpenAI est une entreprise de recherche en intelligence artificielle (IA) qui vise à développer des technologies avancées dans le domaine de l’IA et à les rendre accessibles au public. Fondée en décembre 2015, OpenAI s’est rapidement imposée comme l’une des principales organisations de recherche en IA, avec un accent particulier sur la création de modèles de langage puissants et performants.

L’un des développements les plus connus d’OpenAI est la série de modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer du texte de manière cohérente et contextuelle. Ils ont été utilisés pour des tâches variées allant de la génération de texte à la traduction automatique, en passant par la rédaction assistée par ordinateur.

ChatGPT est une version spécifique du modèle de langage GPT (Generative Pre-trained Transformer) développé par OpenAI.

GPT est une famille de modèles de traitement du langage naturel (NLP) qui utilisent des réseaux neuronaux profonds pour comprendre et générer du texte de manière cohérente et contextuelle. Les modèles GPT sont connus pour leur capacité à accomplir diverses tâches liées au langage, telles que la rédaction, la traduction, la génération de texte, la réponse à des questions et bien plus encore.

Le nom « ChatGPT » met l’accent sur l’utilisation du modèle pour les interactions de type conversationnel, où il peut jouer le rôle d’un interlocuteur virtuel dans une conversation textuelle. ChatGPT est spécialement conçu pour répondre aux questions des utilisateurs, engager des discussions et fournir des informations utiles sur une variété de sujets.

OpenAI a formé ces modèles sur d’énormes ensembles de données textuelles afin qu’ils puissent capturer les nuances et les structures du langage humain. ChatGPT en particulier a été formé pour fournir des réponses utiles et pertinentes dans un contexte conversationnel.

Il est important de noter que, bien que ChatGPT puisse générer des réponses de manière impressionnante, il ne possède pas de compréhension ou de conscience réelle. Ses réponses sont basées sur des modèles statistiques appris à partir de données, et il peut parfois produire des réponses incorrectes, non pertinentes ou ambiguës. Par conséquent, il est toujours important de vérifier les informations fournies par ChatGPT auprès de sources fiables, en particulier pour les décisions critiques ou les informations sensibles.

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Google Bard

La réponse de Google à ChatGPT

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BARD est un modèle d’intelligence artificielle créé par Google, c’est le concurrent direct de ChatGPT.

Il est formé sur un ensemble de données massives de texte et de code, et il est capable de communiquer et de générer un texte de type humain en réponse à un large éventail d’invites et de questions. BARD est connecté contrairement à ChatGPT.

Le schéma suivant synthétise ses fonctionnalités :

Les IA génératives, une menace ?

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie puissante qui a le potentiel de transformer de nombreux aspects de nos vies comme nous venons de le voir.

Cependant, l’IA présente également des risques potentiels, qui doivent être pris en compte lors de son développement et de son utilisation.

Voici quelques-uns des dangers potentiels de l’IA :

Les IA génératives, une opportunité ?

Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA :

Amélioration de l’efficacité et de la productivité

L’IA peut automatiser des tâches répétitives et laborieuses, ce qui permet aux humains de se concentrer sur des tâches plus créatives et à plus haute valeur ajoutée.
Par exemple, l’IA est utilisée dans les usines pour automatiser les tâches d’assemblage, ce qui permet aux travailleurs de se concentrer sur la maintenance et l’amélioration des machines.

Amélioration de la précision et de la prise de décision

L’IA peut traiter et analyser d’énormes quantités de données en un temps record, ce qui permet de prendre des décisions plus précises et éclairées.
Exemple, elle est utilisée dans la médecine pour diagnostiquer des maladies plus rapidement et plus précisément.

Personnalisation des expériences

L’IA peut être utilisée pour personnaliser les expériences en fonction des besoins et des préférences individuelles.
Par exemple, l’IA est utilisée dans les services de recommandation pour suggérer des produits ou des services susceptibles d’intéresser les utilisateurs .

L’IA Act, une tentative de régulation ?

Il est essentiel de trouver un équilibre entre la réglementation et l’innovation pour que l’IA puisse contribuer de manière positive à notre société.

En 2022, l’Union européenne a pris une mesure importante en adoptant l’IA Act, une réglementation visant à encadrer le développement et l’utilisation de l’IA de manière responsable et éthique. Cette réglementation est entrée en vigueur en janvier 2023, marquant ainsi une étape significative dans le paysage de l’IA européenne.

Beaucoup d’entreprises estiment cependant que l’IA Act est trop contraignante et qu’elle pourrait entraver l’innovation dans le domaine de l’IA. Ces entreprises plaident en faveur d’une réglementation plus souple, qui laisserait davantage de marge de manœuvre à l’initiative privée.

Ces inquiétudes ont été exprimées lors de la consultation publique sur l’IA Act. Les entreprises ont souligné que la réglementation est complexe et coûteuse à mettre en œuvre, ce qui pourrait avoir un impact sur leur capacité à développer et à commercialiser des systèmes d’IA innovants.

Notre position sur cette question est nuancée.

Nous partageons l’opinion des grandes entreprises européennes selon laquelle la réglementation de l’IA doit éviter de freiner l’innovation.

Cependant, la réglementation actuelle est nécessaire pour garantir que l’IA soit utilisée de manière responsable et éthique. L’IA a le potentiel de transformer de nombreux aspects de notre société, mais elle comporte également des risques importants, tels que la discrimination, la violation de la vie privée et l’utilisation malveillante.

Pour trouver un équilibre entre la protection des droits fondamentaux et la promotion de l’innovation, il est essentiel de renforcer la coopération entre les États membres de l’Union européenne. La réglementation de l’IA est une question complexe qui nécessite une approche coordonnée pour éviter les conflits et assurer une mise en œuvre cohérente.

Il est également impératif d’augmenter la transparence dans l’utilisation de l’IA. Les entreprises doivent être tenues de rendre compte de manière détaillée de la manière dont elles utilisent l’IA, en mettant en lumière les méthodes et les données sous-jacentes. Cela permettra non seulement de mieux comprendre les risques potentiels de l’IA, mais aussi de prendre des mesures pour les atténuer.

Enfin, l’idée d’investir massivement dans la recherche et le développement de l’IA sûre et fiable est importante. Cela permettra de développer des systèmes d’IA qui respectent les droits fondamentaux et qui apportent des avantages tangibles à la société.

En conclusion, la réglementation de l’IA en Europe est un défi complexe, mais essentiel. Il est impératif de trouver un équilibre entre la réglementation et l’innovation pour que l’IA puisse être un moteur de progrès tout en respectant les valeurs éthiques et les droits fondamentaux de l’Union européenne.