L’IA générative est parmi nous

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L'IA générative (Generative AI) est un type d'intelligence artificielle qui se concentre sur la génération de nouvelles données similaires à une entrée donnée. Des applications de génération d’images comme Dall-E 2, Stable Diffusion et Midjourney, ou de génération de texte ou de code comme GPT / ChatGPT ou encore GitHub CoPilot ou AWS Code Whisperer, ont très rapidement mis ces capacités sur le devant de la scène.

3 techniques clés

Une des techniques clés utilisées en IA générative est l'utilisation de réseaux génératifs adverses (generative adversarial networks / GAN), qui se composent de deux composants : un générateur et un discriminateur. Le générateur produit des données synthétiques basées sur l'entrée, tandis que le discriminateur tente de déterminer si les données sont réelles ou fausses. Cette compétition entre les deux réseaux permet à l'IA de générer des données de plus en plus similaires à l'entrée.

Les auto-encodeurs à variation (Variational autoencoders / VAE) sont une autre technique importante utilisée en IA générative. Ces algorithmes se composent de deux éléments : un encodeur, qui comprime les données d'entrée en une représentation à dimension inférieure, et un décodeur, qui prend cette représentation et génère de nouvelles données similaires à l'entrée.

Les transformateurs (transformers) sont une troisième technique importante en IA générative. Ces algorithmes utilisent un mécanisme dit d'attention pour mesurer et prédire l'importance des différentes parties des données d'entrée. Les transformers sont à la base des progrès faits récemment dans le domaine du traitement automatique du texte (Le T de BERT / GPT).

Une infinité d’applications et de cas d’usage

L'IA générative est un domaine en évolution rapide qui suscite à juste titre énormément d’intérêt en raison de ses applications potentielles dans des domaines tels que l'augmentation des données, la génération d'images et le traitement du langage naturel. Cette technologie a de nombreuses applications potentielles, typiquement :

Juridique : l'IA générative peut générer rapidement des contrats et autres documents juridiques, ou identifier des modèles dans des affaires juridiques qui pourraient aider à prédire les résultats de futurs cas ou a minima à construire des dossiers.
Média : l'IA générative peut aider à créer de nouvelles images, vidéos, présentations ou autres formes de contenu à partir d'une entrée donnée, comme une photographie ou une description écrite, où à la manière d’un artiste célèbre (la banque d’images Shutterstock a déjà conclu un accord pour commercialiser des images issues de Dall-E 2).
Éducation : l'IA générative peut créer des plans de leçon personnalisés pour les élèves, ou générer automatiquement des questions de quiz et d'autres matériaux pédagogiques.
Développement de logiciels : l'IA générative sait automatiser la création de code (pour interroger une API par ex.), ou aider à identifier les potentiels bugs et autres problèmes dans les logiciels.
Assurance : l'IA générative peut contribuer à générer rapidement des polices d'assurance, ou identifier des modèles dans les données de réclamation qui pourraient aider à prédire les risques futurs.
Banque : l'IA générative peut automatiser la création de rapports financiers, ou aider à écrire des messages commerciaux personnalisés.

Ce ne sont que quelques exemples des nombreuses applications potentielles de l'IA générative dans différents domaines. On voit d’ailleurs fleurir de nombreux projets d’apps ou de start-up. À mesure que la technologie continue d'évoluer, il est probable que de nouvelles utilisations innovantes seront découvertes.