ChatGPT, Bing AI et Google Bard comptent parmi les noms les plus connus dans le monde de l’intelligence artificielle grand public. Ces trois produits ont un point 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 récente fascination pour cet espace d’IA en pleine résurgence ?
Qu’est-ce que l’IA générative ?
L’IA générative, abréviation de « intelligence artificielle générative », est un type de système d’IA capable de générer à la demande un contenu unique ou original tel que du texte, du son, des vidéos ou des images. Contrairement à certains systèmes d’IA traditionnels conçus pour des tâches telles que la classification ou l’analyse de données, les modèles d’IA générative s’attachent davantage à produire des résultats nouveaux ou créatifs sur la base des instructions qui leur sont données.
Si l’IA générative peut sembler être une nouvelle technologie, elle existe en réalité depuis des décennies. Plusieurs itérations et formes ont existé au moins depuis les années 1960. L’intelligence artificielle est un vaste domaine, et l’IA générative n’en 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 un 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 de remarquablement 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 des États-Unis. Comment cela est-il possible ? Comment l’IA générative peut-elle 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 destiné à générer des extraits audio aura un mécanisme de fonctionnement différent de celui d’un modèle destiné à générer des vidéos ou du texte.
Toutefois, la plupart des modèles génératifs, si ce n’est tous, fonctionnent de manière similaire à leur niveau de base. 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 semblables à ce qu’ils ont appris dans leurs données d’apprentissage.
On peut comparer les outils d’IA générative à un compositeur de musique. Imaginez que ce compositeur ait écouté d’innombrables chansons et étudié les harmonies, les mélodies, les rythmes et les structures d’un certain nombre de genres musicaux. En d’autres termes, ce compositeur a une connaissance approfondie des genres musicaux. Grâce à ces connaissances, le compositeur peut créer une musique originale ou unique inspirée de ce qu’il a appris.
Ainsi, s’il a beaucoup appris sur la musique pop, vous pouvez lui demander de composer une chanson pop, ce qu’il fera sans problème. La musique composée serait alors l’expression de la compréhension qu’a le compositeur de ce à quoi devrait ressembler la musique pop, sur la base de ce qu’il a appris. De même, le produit de l’IA générative est l’expression de la compréhension par le modèle d’IA des concepts sous-jacents appris à partir de ses données d’apprentissage.
Ainsi, si vous souhaitez créer un modèle d’IA générative qui génère des images de voitures, vous devez lui fournir 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 suffisamment d’entraînement, l’algorithme apprendra à quoi ressemble chaque marque ou modèle de voiture, et nous serons en mesure de créer des images de presque toutes les voitures auxquelles vous pouvez penser, à la demande.
Modèles d’IA générative populaires
Il existe des centaines de modèles d’IA générative actuellement en cours de développement ou déjà déployés sur le marché de l’IA grand public. Voici quelques-uns des modèles les plus populaires que vous devriez connaître :
1. Transformateur génératif pré-entraîné (GPT)
GPT, développé par OpenAI, est l’un des noms les plus connus dans le domaine de l’IA générative. Sa popularité repose sur son efficacité en tant que modèle d’IA conversationnelle et sur le 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 semblable à celui d’un humain lorsqu’on le lui demande. Comme tout modèle d’IA génératif, toutes les itérations du modèle GPT ont été entraînées sur une quantité massive de données textuelles diverses.
2. Modèle linguistique Pathways (PaLM)
PaLM, un grand modèle de langage expérimental de Google, est un puissant modèle d’IA générative capable d’effectuer un large éventail de tâches telles que l’écriture créative, la génération de code, la traduction et un certain nombre d’autres tâches de langage naturel basées sur le texte. Comme GPT, PaLM a été entraîné sur un vaste corpus de données textuelles provenant d’un large éventail de sources sur le web. Il s’agit du 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. Entraîné sur des milliers d’heures de musique de différents genres, le modèle génératif peut créer une musique unique en utilisant de simples descriptions de la musique dont vous avez besoin comme données d’entrée. Si vous vous demandez ce qu’il vaut, voici notre évaluation du modèle MusicLM.
4. DALL-E
DALL-E est le modèle de génération d’images de l’OpenAI conçu pour créer plusieurs styles d’images uniques à partir d’invites textuelles. Il s’agit d’une implémentation multimodale du modèle GPT, entraînée 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 tels que Midjourney, le générateur d’images DALL-E, le générateur d’images Stable Diffusion, Hugging Chat, et plusieurs autres produits d’IA impressionnants basés sur des modèles d’IA générative.
Pourquoi la popularité de l’IA générative a-t-elle explosé ?
Le 30 novembre 2022, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a annoncé le lancement de ChatGPT dans un tweet. Bien qu’il soit le PDG d’OpenAI, Altman était relativement peu connu de la communauté Internet au sens large, et son tweet a été accueilli avec peu ou pas de fanfare.
Cinq jours plus tard, ChatGPT avait rassemblé son premier million d’utilisateurs, à un rythme jamais atteint par une application. Il en a rassemblé plusieurs millions d’autres, 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 fait connaître l’IA générative au grand public plus que tout autre produit technologique avant lui.
Si ChatGPT a été le fer de lance de l’engouement pour l’IA générative, il n’est pas le seul à l’avoir fait. On se souviendra de 2022 comme de l’année où les outils d’IA générative se sont généralisés. Des chatbots d’IA conversationnelle aux générateurs de code et d’art, la seconde moitié de l’année 2022 a été la première année où de nombreux outils d’IA ayant à la fois un attrait de masse et des utilisations pratiques au quotidien ont été mis sur le marché. Avec ces outils, la popularité de la technologie sous-jacente de l’IA générative s’est accrue.
Les outils d’IA générative tels que Bing AI, Google’s Bard, DALL-E, ChatGPT et Midjourney se sont parfaitement intégrés dans le tissu de notre vie quotidienne, nous présentant constamment leurs remarquables créations. Qu’il s’agisse des articles captivants rédigés par ChatGPT ou des images étonnamment réalistes créées par Midjourney, l’IA générative est devenue un compagnon omniprésent, qui nous accompagne jour après jour. Telle est la genèse de la récente popularité de l’IA générative.
Adopter 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 évanouies avec le temps, l’IA générative est une technologie qui présente de réels avantages pratiques. Alors que cette niche technologique résurgente s’insinue dans presque tous les aspects de notre vie numérique, il est préférable de chercher des moyens d’utiliser au mieux cette technologie plutôt que de rester perplexe à son sujet.