Le marché de l’IA générative connaît une croissance sans précédent. En 2023, il représentait déjà 67 milliards de dollars, et devrait atteindre les 300 milliards de dollars d’ici 2026.
Dans cet article, LeHibou décrypte tous les aspects liés à cette technologie révolutionnaire.
Définition
L’IA générative (ou Generative AI en anglais) est une intelligence artificielle qui crée du contenu de manière autonome. Ce contenu peut concerner du texte, des images, de l’audio ou encore des vidéos. Ainsi, elle peut effectuer des tâches similaires à celles des humains.
Pour cela, l’IA générative s’appuie essentiellement sur deux modèles d’apprentissage automatique : le machine learning et le deep learning. Ces modèles ne nécessitent souvent qu’un entraînement minimal et s’adaptent rapidement à des utilisations spécifiques. De plus, le deep learning permet de générer des contenus de qualité et qui peuvent être améliorés de façon continue. L’IA générative se base donc sur ces modèles pour créer le sien.
Comment fonctionne l’IA générative ?
L’IA générative fonctionne principalement grâce à l’utilisation de réseaux de neurones artificiels :
- Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) : les GAN sont constitués d’un générateur (qui crée de nouvelles données) et d’un discriminant (qui distingue les données générées des données réelles).
- Les réseaux de neurones récurrents (RNN).
A savoir que l’IA générative crée du contenu en réponse à des requêtes (ou prompts).
Quelles différences entre l’IA traditionnelle et l’IA générative ?
L’IA traditionnelle et l’IA générative possèdent des champs d’application différents.
En effet, l’IA traditionnelle se concentre essentiellement sur des tâches spécifiques, telles que la résolution de problèmes ou de calculs complexes, difficilement réalisables par l’humain.
Pour cela, elle se base sur les données existantes afin de les classer ou d’effectuer des prédictions. Elle vise principalement à automatiser des tâches souvent répétitives.
L’IA générative quant à elle se présente généralement sous forme d’application libre-service. Elle crée des contenus complètement nouveaux, semblables à ce que pourrait produire un humain, tout en s’inspirant des modèles sur lesquels elle est entrainée.
Quelques outils d’IA générative
Les outils d’IA générative ont connu une croissance fulgurante ces dernières années. Parmi eux, on retrouve par exemple :
- ChatGPT, soit l’outil le plus populaire. Conçu par OpenAI, il peut répondre à un nombre infini de questions en simulant des conversations humaines. Il permet également de générer des images ou du code informatique.
- DALL-E : un générateur d’images à partir d’une requête textuelle, conçu par OpenAI. Il est entraîné pour produire des contenus réalistes.
- Midjourney : également un générateur d’images à partir de textes. Contrairement à DALL-E, il est entraîné pour produire des contenus plus artistiques.
- Copilot : l’outil d’IA générative conçu par Microsoft. Il permet d’assister les utilisateurs Windows dans leurs tâches quotidiennes.
- Gemini : le modèle d’IA de Google se démarque de ChatGPT et Copilot par son caractère multimodal. Il peut traiter et générer différents types de contenus à partir de plusieurs modalités (texte, images…).
- Character.ai : un outil permettant de converser avec des personnages virtuels, tels que des versions IA de personnalités célèbres.
Pourquoi intégrer l’IA générative en entreprise ?
L’IA générative peut être un réel atout en entreprise.
En effet, elle permet avant tout de gagner du temps en automatisant certaines tâches répétitives. De cette manière, l’entreprise peut gagner en productivité et en efficacité. Les employés peuvent de leur côté se concentrer sur des tâches plus complexes par exemple.
Ensuite, elle améliore l’expérience utilisateur en personnalisant la présentation des offres et les interactions avec les assistants virtuels. Ceci peut, de même, accroître l’engagement de l’utilisateur.
De plus, elle favorise l’innovation à travers des générations d’idées ou de prototypes. Pareillement, elle aide à booster la créativité (dans les campagnes marketing par exemple) en générant des contenus originaux.
L’IA générative est, dans certains cas, un réel outil d’aide à la décision. En effet, à travers les analyses de données et de situation, elle établit des prévisions sur différents scénarios.
Elle peut de même contribuer à la réduction des coûts opérationnels en améliorant les processus et en facilitant la collaboration homme-machine.
Sur le long terme, l’IA générative pourrait transformer le secteur d’activité si elle est exploitée de manière responsable et sécurisée. Elle peut, dans certains cas, constituer un réel avantage concurrentiel.
Des cas d’utilisation variés
Il existe une multitude de cas d’utilisation de l’IA générative, tels que :
- La génération de suggestions de code logiciel (pour le développement informatique).
- La synthèse de longs documents.
- La rédaction de contenus de type e-mails, rapports, scripts pour des vidéos, etc.
- La détection de menaces de sécurité.
- L’amélioration d’images à faible résolution.
- La génération d’avatars photoréalistes.
- La suppression du bruit sur une vidéo.
- La transformation de croquis en œuvre artistique réaliste.
- La traduction de contenus en plusieurs langues.
Avec cette technologie, chaque modèle formé constitue un nouveau modèle d’apprentissage pour les projets futurs.
Quels sont les risques ?
Bien que l’IA générative présente de nombreux avantages, elle s’accompagne de plusieurs risques à ne pas négliger.
En effet, elle présente des risques liés à la cybersécurité : elle peut être employée par des cybercriminels pour créer de faux documents ou réaliser des attaques de phishing.
L’IA générative permettrait également à certaines personnes malintentionnées de créer des deepfakes (contenus falsifiés) et ainsi de relayer de fausses informations. La source des informations est donc souvent remise en question, ce qui peut diminuer la confiance du public sur le long terme.
L’IA générative peut aussi faire face à des défis éthiques liés à la propriété intellectuelle ou à la protection de la vie privée. Il revient à l’entreprise de mettre en place les mesures nécessaires pour respecter le RGPD dans le processus d’intégration. Pour cela, elle peut faire appel à un DPO (Data Protection Officer).
Les employés peuvent aussi inclure des données sensibles dans certaines requêtes. C’est pourquoi il est primordial d’organiser des sessions de sensibilisation et de formation sur ces aspects pour l’ensemble des collaborateurs.
Depuis mai 2024, l’AI Act, un règlement européen sur l’intelligence artificielle, a été adopté.
Une technologie révolutionnaire qui présente tout de même des limites
L’IA générative présente certaines limites dont il faut tenir compte lors de son intégration en entreprise.
Tout d’abord, elle peut reproduire les biais qui étaient déjà présents sur les modèles d’entraînement. Ainsi, la qualité du contenu peut varier. Se pose de même la question de la fiabilité des données fournies.
La compréhension contextuelle reste également assez limitée, ce qui peut engendrer des contenus hors sujet. De plus, les contenus sont difficilement personnalisables, ce qui limite leur créativité.
L’IA générative est aussi très consommatrice de ressources et d’énergie, générant ainsi une augmentation non négligeable des coûts qui y sont liés.
De manière générale, l’IA générative est un atout considérable en entreprise à condition qu’elle soit bien encadrée, et que les collaborateurs soient formés à ses usages.
