IA générative ? Un guide d'introduction

Qu'est-ce que l'IA générative ? Une introduction

L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle transformatrice, capable de produire différents types de contenu en réponse à des messages en langage naturel. Grâce aux modèles d'IA générative, les utilisateurs peuvent produire des images, du texte, de l'audio et même des données synthétiques en quelques secondes.

Le battage médiatique autour de l'IA générative a commencé à se développer fin 2022, lorsque Open AI a lancé ChatGPT, un chatbot à la pointe de la technologie capable de créer un contenu incroyable dans un langage de style humain. Cependant, l'IA générative existait bien avant 2022.

La technologie qui sous-tend l'IA générative a été introduite pour la première fois dans les années 1960, dans certains des premiers chatbots. Mais le potentiel de cette forme d'IA n'a été vraiment révélé qu'en 2014, lorsque les réseaux antagonistes génératifs (GAN) ont été introduits dans le monde de l'apprentissage automatique.

La dernière classe d’applications d’IA générative a depuis émergé de modèles fondamentaux, permettant aux entreprises de créer des modèles uniques de génération d’images et de langage.

La plupart des modèles de base utilisés aujourd'hui sont des « grands modèles de langage », ou LLM, formés sur d'énormes volumes de langage naturel.

L’impact de ces systèmes est attribué non seulement à la taille des LLM, mais aussi aux transformateurs (outils d’apprentissage automatique), qui permettent aux chercheurs de former des modèles sans tâches d’étiquetage complexes.

L'apprentissage zéro-shot permet aux modèles d'utiliser une compréhension générale des relations entre les concepts pour faire des prédictions et générer de nouvelles réponses aux entrées.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Comme mentionné ci-dessus, les modèles d'IA génératifs répondent aux "invites", sous forme d'images, d'audio, de vidéo, de texte, etc. Ils permettent aux utilisateurs de générer rapidement de nouveaux contenus, en réponse à ces invites. Les versions antérieures de l'IA générative exigeaient que les utilisateurs soumettent des données au modèle à l'aide d'une API ou d'un processus similaire.

Cependant, les pionniers de l'IA générative ont développé de meilleures interfaces utilisateur, qui permettent aux utilisateurs de décrire les demandes en langage naturel clair. Les modèles d'IA générative exploitent les réseaux de neurones pour déterminer les structures et les modèles de données et générer de nouveaux contenus.

L'une des plus grandes percées dans les modèles d'IA générative est la possibilité pour les utilisateurs de tirer parti de diverses approches d'apprentissage, y compris l'apprentissage semi-supervisé et non supervisé pour la formation. Cela signifie que les entreprises et les développeurs peuvent plus facilement exploiter de grandes quantités de données, pour soutenir les modèles Gen AI en fournissant des réponses uniques aux requêtes.

Les GAN et les auto-encodeurs variationnels permettent aux développeurs de former des modèles avec une vision spécifique du monde, ce qui conduit à divers cas d'utilisation pour les outils d'IA générative. Les exemples incluent tout, de GPT-3 et GPT-4 à Stable Diffusion.

Comment les systèmes d'IA générative sont-ils développés ?

Bien que les systèmes d'IA générative tels que nous les connaissons aujourd'hui soient encore relativement nouveaux, il existe plusieurs types de modèles différents, chacun formé d'une manière unique.

L'une des options les plus courantes pour développer l'IA générative consiste à utiliser des «modèles de diffusion», ou des modèles probabilistes de diffusion de débruitage. Ceux-ci déterminent les vecteurs dans l'espace latent à l'aide de processus d'apprentissage en deux étapes. Les systèmes utilisent à la fois la diffusion directe pour ajouter du bruit aléatoire aux données d'apprentissage et la diffusion inverse pour inverser le bruit et reconstruire des échantillons de données.

Bien que les modèles de diffusion prennent plus de temps à former que les modèles d'auto-encodeur variationnel, les développeurs peuvent former un nombre presque infini de couches, ce qui permet d'obtenir une sortie de meilleure qualité. Parallèlement aux modèles de diffusion, les organisations exploitent également les « VAE » et les « GAN » pour l'IA générative.

Les VAE, ou autoencodeurs variationnels, se composent de deux réseaux neuronaux correspondants : les encodeurs et les décodeurs. L'encodeur convertit l'entrée en une représentation plus petite des données, tandis que le décodeur reconstruit l'entrée d'origine, en supprimant toute information inutile. Les deux réseaux fonctionnent ensemble pour apprendre des façons efficaces de représenter les données, ce qui permet une sortie créative.

Les GAN, ou Generative Adversarial Networks, obligent deux réseaux de neurones à se concurrencer. Un générateur crée de nouveaux exemples de données, tandis qu'un discriminateur apprend à distinguer le contenu généré comme "vrai" ou "faux".

Les deux modèles sont formés simultanément et deviennent progressivement plus intelligents, produisant un meilleur contenu au fil du temps. Les GAN fournissent rapidement des échantillons et des sorties de haute qualité, mais souffrent souvent d'une diversité d'échantillons limitée.

Un autre facteur important dans le développement des modèles d’IA génératifs est l’utilisation d’une architecture spécifique, comme un réseau de transformateurs. Ces réseaux fonctionnent de manière similaire aux réseaux neuronaux, en traitant des entrées séquentielles dans un format non séquentiel. Les transformateurs bénéficient à la fois de l’auto-attention et de l’encodage positionnel, ce qui permet aux algorithmes de se concentrer sur la relation entre les mots.

Les couches d'auto-attention attribuent un poids à chaque composant de l'entrée, corrélé à sa valeur ou à son importance. Le système de codage positionnel détermine l'ordre dans lequel les mots d'entrée sont soumis. Les transformateurs sont constitués de différentes couches ou blocs de transformateurs, qui fonctionnent ensemble pour déchiffrer et même prédire des flux de données, tels que des images et du texte.

Applications de l'IA générative

Comme toutes les technologies d'IA, les systèmes d'IA générative sont destinés à prendre en charge des cas d'utilisation spécifiques. Ces outils peuvent rationaliser les flux de travail des ingénieurs, des scientifiques, des chercheurs et des créatifs. Les modèles d'IA générative peuvent prendre des entrées sous diverses formes et générer de nouveaux contenus selon les mêmes modalités.

Les applications courantes incluent:

• Visuels: L'une des applications d'IA générative les plus populaires est la possibilité de créer des images uniques, telles que des avatars, des images 3D, des graphiques et des illustrations. Les utilisateurs peuvent créer des images dans une variété de styles différents, et même modifier ou éditer le contenu existant. Les modèles d'IA générative peuvent créer des graphiques pour présenter des composés chimiques pour la découverte de médicaments, ou créer des images réalistes pour les jeux vidéo, les outils de conception, la réalité virtuelle et augmentée.
• Audio: L'audio, la parole et la musique sont tous des domaines émergents dans le paysage de l'IA générative. Les exemples incluent des modèles qui peuvent développer des extraits de clips audio et de chansons à l'aide d'entrées de texte. Certains outils peuvent également reconnaître des objets spécifiques dans les vidéos et créer des bruits ou de la musique complémentaires pour les séquences vidéo.
• Langue : Le texte est au cœur de nombreux modèles d'IA générative et est souvent considéré comme le domaine le plus avancé. Certains des modèles génératifs basés sur le langage les plus populaires sont les LLM, ou grands modèles de langage, qui peuvent être utilisés pour créer du code, des essais, des traductions, etc.
• Données synthétiques : Les développeurs utilisent des données synthétiques pour former des modèles d'IA et, si nécessaire, les données sont restreintes ou n'existent pas. Les modèles génératifs peuvent créer des données synthétiques pour couvrir toutes les modalités et utiliser un apprentissage efficace des étiquettes pour se développer. Les algorithmes d'IA générative peuvent réduire les coûts d'étiquetage en produisant automatiquement des données de formation augmentées ou en apprenant des représentations de données.

Les cas d'utilisation de l'IA générative s'étendent également à divers secteurs. De nombreux professionnels décrivent l'IA générative comme une sorte de technologie à usage général, similaire à l'électricité ou à la vapeur. Dans chaque industrie, cette technologie peut servir différents cas d'utilisation, tels que :

• Construire des systèmes de détection de fraude et des outils de gestion de données pour la finance.
• Interpréter des contrats et analyser des preuves dans le secteur juridique.
• Combiner les données des caméras et des mesures pour identifier les composants défectueux et les problèmes potentiels dans l'espace de fabrication.
• Produire du contenu et le traduire dans d'autres langues dans l'espace cinématographique et médiatique.
• Identifier les candidats-médicaments prometteurs et les opportunités dans l'industrie médicale.
• Concevoir et éditer des prototypes dans le secteur de l'architecture.
• Créer du contenu de jeu et des niveaux dans l'espace de jeu.

Les défis de l'IA générative

Alors que d'innombrables entreprises, de Microsoft et Google au MIT, investissent désormais dans des solutions d'IA génératives, il reste encore des défis à relever. L'un des plus grands défis est lié à l'évolutivité de la structure de calcul. Les modèles d'IA générative peuvent utiliser des milliards de paramètres et nécessitent des volumes importants de données pour la formation.

Cela signifie que bien qu'un chatbot IA génératif puisse sembler simple à première vue, il nécessite une expertise technique importante, un investissement en capital et une technologie unique pour se développer. Pour former des ensembles de données aussi volumineux, les entreprises ont également besoin de quantités massives de puissance de calcul pour affiner les modèles.

Parmi les autres défis communs, citons :

• Vitesse d'échantillonnage : L'échelle des modèles génératifs signifie qu'il peut parfois y avoir une latence dans le temps nécessaire pour générer une instance. Pour les solutions interactives qui offrent la génération de texte ou le traitement du langage naturel par IA, les conversations doivent avoir lieu de manière précise et immédiate. Des vitesses d'échantillonnage lentes peuvent compliquer la formation rapide des outils.
• Qualité des données: Comme mentionné ci-dessus, certains modèles d'IA génératifs sont utilisés pour créer des données synthétiques pour divers cas d'utilisation. Toutes les données ne conviennent pas à une utilisation dans des modèles et des applications d'IA. Ces modèles nécessitent des données impartiales et de haute qualité pour effectuer des tâches spécifiques. Certains domaines ont du mal à trouver suffisamment de données efficaces pour créer des modèles.
• Licences de données : L'impossibilité d'accéder aux données aggrave encore le manque de données. Toutes les données disponibles pour l'optimisation de l'IA générative ne sont pas open source. Certaines entreprises ont du mal à accéder aux licences commerciales pour utiliser les données existantes ou créer de nouveaux ensembles de données sur mesure.

De nombreuses entreprises innovantes travaillent actuellement sur de nouvelles façons de soutenir la croissance et le développement continus des modèles d'IA générative. Ces plates-formes et produits commencent à réduire les complexités liées à la création de modèles d'apprentissage automatique innovants à grande échelle.

Les avantages de l'IA générative

Bien qu'il y ait divers défis à surmonter avant que tout le monde puisse accéder à des solutions d'IA génératives pour créer de nouvelles images, des descriptions de texte, etc., la technologie présente encore de nombreux avantages distincts. Les algorithmes d'IA générative sont des outils puissants, capables de créer de nouveaux contenus originaux, tels que des vidéos, du texte et des images (Dall-e 2).

Certains de ces modèles de style d'apprentissage en profondeur sont capables de créer un contenu presque impossible à distinguer du contenu créé par les humains. Les algorithmes d'IA générative peuvent même être utilisés pour améliorer la précision et l'efficacité des technologies d'IA existantes.

Ils peuvent aider plus efficacement de nombreux outils de traitement du langage naturel et systèmes de vision par ordinateur, avec la création de nouvelles données synthétiques pour la formation. De plus, les algorithmes d'IA générative peuvent permettre aux développeurs et aux organisations d'analyser et d'explorer des données complexes de nouvelles façons.

Les entreprises et les chercheurs peuvent utiliser l’IA générative pour synthétiser des informations, découvrir des modèles cachés et identifier des tendances qui ne sont pas forcément évidentes dans les données brutes. À grande échelle, les algorithmes d’IA générative peuvent accélérer et automatiser une grande variété de processus et de tâches, permettant ainsi aux organisations et aux particuliers de gagner beaucoup de temps et de ressources.

Y a-t-il des problèmes avec l'IA générative aujourd'hui ?

Bien que l'essor de l'IA générative ait suscité beaucoup d'enthousiasme dans tous les domaines, de la fabrication à l'industrie de la santé, il existe également diverses préoccupations concernant la technologie. Bon nombre de ces préoccupations tournent autour du potentiel de mauvaise utilisation et d'abus des modèles d'IA, des problèmes de résultats de mauvaise qualité et du potentiel de perturbation de certains modèles commerciaux existants.

L'IA générative est puissante, mais elle peut fournir des informations inexactes et trompeuses. Il est également difficile de lui faire confiance lorsque les entreprises ne sont pas pleinement conscientes de la source des informations utilisées par le transformateur génératif pré-entraîné et d'autres algorithmes.

Dans certains cas, l'IA générative pourrait promouvoir de nouvelles formes de plagiat qui ignorent les droits des créateurs de contenu et des artistes. Cela pourrait également perturber les modèles commerciaux existants, en particulier en ce qui concerne la publicité et l'optimisation des moteurs de recherche.

Une préoccupation particulière liée à l'IA générative est que les modèles de génération de texte et d'images pourraient faciliter la génération de fausses nouvelles. Il est également possible que certains modèles, capables de reproduire des humains, puissent se faire passer pour des personnes lors d'attaques d'ingénierie sociale.

Regard sur l'avenir de l'IA générative

Alors que les innovateurs du monde moderne continuent d'optimiser et d'améliorer les modèles d'IA générative, ces outils sont extrêmement prometteurs. Des recherches sont actuellement en cours sur de nouvelles façons de créer des outils pour détecter et surmonter les problèmes et défis potentiels. Certaines entreprises construisent même des outils capables de détecter des images, des vidéos et du texte générés par l'IA.

Les améliorations apportées aux plates-formes de développement d'IA contribueront également à améliorer le développement de solutions d'IA génératives à l'avenir. Les chefs d'entreprise et les développeurs recherchent déjà des moyens d'intégrer l'IA générative dans les outils et les systèmes que nous utilisons déjà à grande échelle.

Les outils de conception deviendront plus intuitifs, les vérificateurs de grammaire évolueront et les outils de formation pourraient bientôt être en mesure d'identifier automatiquement les meilleures pratiques pour le compte des chefs d'entreprise. L'IA générative a le potentiel de transformer pratiquement tous les aspects de notre façon de vivre et de travailler.