Intelligence Artificielle Générative

L'IA générative est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui utilise l'apprentissage profond et le traitement du langage naturel (NLP) pour catégoriser, traduire et résumer les données d'entrée et produire du contenu synthétique. Le logiciel alimenté par l'IA générative peut produire en masse des images, des vidéos, des visuels photoréalistes, des deep fakes ou des enregistrements audio.

La révélation dans l'intelligence générale artificielle (AGI) a doté les systèmes informatiques d'une intelligence émotionnelle ou d'une intelligence semblable à celle des humains qui ressemble au processus de pensée d'un cerveau humain en activité.

Un modèle d'IA générative fonctionne sur la base d'un réseau de neurones artificiels connu sous le nom de transformateur. 

Les transformateurs sont des modèles semi-supervisés récemment construits entraînés sur de grands volumes de données. Avec une autre technique supplémentaire appelée "attention", l'algorithme établit des liens entre différentes syllabes, mots et phrases. Le système en déduit ensuite un contenu lisible en sortie.

Types de modèles d'IA générative

Les chercheurs pensent que les types modernes de modèles d'IA générative ont le potentiel de faire grand bruit dans l'industrie technologique. Reproduire les réservoirs de pensée humaine et traiter rapidement le contenu peut être attendu de ces nouveaux types de modèles d'apprentissage profond. 

Voici quelques modèles d'IA générative courants qui sont utilisés comme outils commerciaux :

• Le modèle de diffusion, également connu sous le nom de modèle probabiliste de diffusion de débruitage (DDPM), est un modèle de processus en deux étapes. Il fonctionne en transférant les données et en inversant le bruit. Le processus de transfert ajoute du bruit, tandis que le second le réduit pour produire une sortie nouvelle.
  

• Les autoencodeurs et décodeurs variationnels décodent les jetons d'entrée et les encodent en fonction des informations de position et du numéro de séquence. L'entrée est convertie en un vecteur simple, qui est lié par d'autres vecteurs similaires de jetons dans une phrase. Une fois que les données passent par les encodeurs, les décodeurs les reçoivent, les démasquent et prédisent la meilleure sortie possible. 
  

• Les réseaux antagonistes génératifs sont entraînés sur deux réseaux de neurones (générateur et discriminateur) simultanément. Alors qu'un réseau de neurones agit comme un générateur qui produit une nouvelle sortie, l'autre la distingue du texte humain.
  

• Les réseaux de transformateurs travaillent sur les principes de l'encodage positionnel, de l'auto-attention ou de la multi-attention, et des décodeurs pour traiter les entrées séquentielles et créer des inférences entre les mots des phrases. Il essaie de comprendre l'accord "sujet-verbe" entre les mots et le passe à travers plusieurs couches pour en déduire la sortie.
• Le champ de radiance de réseau de neurones (NeRF)  est utilisé pour construire des générateurs d'art IA et produit des vecteurs 3D pour des images 2D en utilisant l'apprentissage machine avancé. Cela implique d'encoder l'objet entier dans le réseau de neurones, de repérer l'intensité lumineuse et de créer des vues 3D sous différents angles.
  

• Écosystème GenAI : GenAI est une nouvelle initiative communautaire de Microsoft pour créer un contenu parfait sans support humain. Il vise à intégrer l'IA générative dans son service Azure Open AI, Microsoft 365 Dynamics CRM, et  pour mieux comprendre ses audiences et leurs sentiments. 

Logiciel Intelligence Artificielle Générative

Logiciel mentionnant intelligence artificielle générative comme fonctionnalité ou terme.

Notion

Jasper

Adobe Firefly

Grammarly

Midjourney

Salesforce Sales Cloud

Comment fonctionne l'IA générative ?

Les premières instances d'IA générative ou IA conversationnelle se trouvent dans les assistants vocaux comme Google Home, Siri d'Apple ou Cortana de Microsoft. Cependant, la plupart reposaient sur un classificateur de machine à vecteurs de support (SVM) pour capturer, catégoriser et exécuter les données vocales. Dans l'IA générative, les algorithmes d'apprentissage machine sont entraînés sur des ensembles de données étiquetées et non étiquetées. 

Les outils d'IA générative sont entraînés sur de tels grands modèles de langage (LLM) qui extraient un surplus de données d'internet. Le modèle est entraîné sur des données de qualité provenant d'articles, de blogs, d'encyclopédies et de galeries d'art d'images. 

Lorsque le système reçoit une entrée, il renforce le réseau de neurones. Le réseau de neurones l'accepte à travers la couche d'entrée et la compare avec l'ensemble de données d'entraînement sous-jacent. Une fois qu'il y a une correspondance de données, il envoie les données au LLM. Au fur et à mesure que le LLM génère un mot ou une phrase unique, le réseau de neurones travaille de manière réactive pour générer les mots ou phrases suivants.

Applications de l'IA générative

Gen-AI est passé pour une percée récemment découverte dans les industries commerciales et non commerciales. De l'automobile à la santé en passant par la medtech et l'aéronautique, l'IA générative est utilisée pour créer des modèles et augmenter l'informatique pour atteindre des résultats sûrs. 

Parmi toutes les industries acceptant l'IA générative, quelques-unes sont :

• Reconnaissance d'image : Avec une modélisation prédictive haut de gamme, les modèles d'IA générative peuvent identifier les parties manquantes d'une image, ajuster les arrière-plans, régler l'éclairage, réparer les images déchirées ou ébréchées et en créer une à partir de zéro.
• Nanotechnologie : Les robots microbiens auto-assistés comme les nanobots sont considérés comme un moyen indolore de guérir des maladies terminales comme le cancer. Ces bots auto-programmés de la taille d'une molécule ont le potentiel de détecter les tissus humains impactés et de libérer des antibiotiques.
• Simulation de jeux en réalité virtuelle : Ces systèmes peuvent prédire les prochains mouvements d'un personnage de jeu dans un écosystème de réalité virtuelle et diriger vos contre-mouvements en conséquence.

• Personnages vidéo :  La plateforme vous aide à concevoir des modèles 3D, des personnages, des avatars gamifiés, et bien plus encore à inclure dans vos clips vidéo. En comprenant les éléments temporels ou spatiaux d'une vidéo, elle peut également créer de nouvelles vidéos sans aucun outil de montage vidéo externe.

• Musique générée par l'IA : Sans mixeurs de son et support d'enregistrement audio, les générateurs de musique IA peuvent enregistrer, composer et sauvegarder de la musique. Ils accèdent aux fichiers audio et vidéo des plateformes de streaming pour comprendre les modes, les hauteurs et les notes et créer des symphonies.

• Générateurs de texte en parole : Un générateur TTS basé sur GAN peut convertir du texte en audio de haute qualité. Cela est principalement utilisé dans les réponses vocales interactives (IVR), les interfaces de reconnaissance vocale et les technologies d'assistance.
  

• Texte généré par l'IA : Les chatbots d'IA générative ou les générateurs d'écriture IA sont capables de simuler les processus de pensée humaine, d'entraîner des données en ligne et d'automatiser la création de contenu. En fonction des invites des utilisateurs, ils recherchent des données d'entrée pertinentes et produisent une réponse parfaitement pertinente. 
• Images générées par l'IA : En utilisant des générateurs de texte en image alimentés par des modèles de diffusion ou GAN, l'IA peut créer des œuvres d'art originales, des visuels de produits ou des scènes photoréalistes à partir d'invites écrites. Ces outils interprètent les descriptions pour produire des visuels qui correspondent à des styles, des ambiances ou des détails spécifiques, que ce soit pour des campagnes marketing, de l'art conceptuel ou des maquettes de design. 

Exemples d'outils d'IA générative

Les outils récents utilisent une simulation semblable à celle des humains et répondent aux besoins quotidiens de leurs entreprises et d'autres grandes entités commerciales. Certains d'entre eux sont :

• ChatGPT : ChatGPT est un chatbot conversationnel basé sur le NLP qui aide à automatiser la création de documents longs et courts. Le modèle basé sur les requêtes répond à une invite ou une requête du lecteur et génère un contenu élégant et concis. Il est basé sur un transformateur pré-entraîné génératif (GPT) et des LLM.
  
• Bard : Bard est un service conversationnel IA de Google, Inc. Il peut détecter les schémas de recherche et les aligner avec la requête de recherche de l'utilisateur pour aider à obtenir les meilleures réponses. L'outil est programmé avec un LLM connu sous le nom de LamdaAI.
• Alphacode : Alphacode est un générateur de code IA qui construit des dépôts de code réactifs pour les programmeurs. Il est entraîné sur des LLM massifs et dispose d'add-ons basés sur le NLP pour filtrer, relire et exécuter le code exact que l'utilisateur souhaite.
• Github Copilot : Github Copilot est un générateur de texte IA créé par OpenAI pour Github. Ce plugin est utilisé par les data scientists, les développeurs d'apprentissage machine et les étudiants pour créer des fils de code automatisés et trouver des réponses à leurs questions récurrentes.
• DALLE-2 : DALLE-2 est un outil d'IA générative pour créer des thèmes, des arrière-plans, des illustrations et des caricatures. L'outil décompose les invites des utilisateurs et travaille sur des ensembles d'images pour extraire des vecteurs, des pixels et des flèches et utilise les informations pour créer de nouvelles images.
• Claude : Claude est un système IA de nouvelle génération qui regroupe tous vos besoins en contenu sous un même toit. Il peut générer des essais, définir le ton et la voix du contenu, et vérifier les fautes d'orthographe et de grammaire. Comme l'architecture de ChatGPT, Claude fonctionne sur les données GPT entraînées et les réseaux de neurones. 
• GPT-4 : GPT-4 est un modèle IA multimodal qui accepte, traite et génère toutes les formes de médias synthétiques. Le modèle GPT-4 est plus coûteux que le GPT-3 mais est utilisé pour recalibrer les réponses du modèle, générer différentes variations de sortie ou ajouter plus de fonctionnalités et de plugins pour les entreprises.

Avantages de l'IA générative

L'IA générative a permis aux entreprises de réimaginer leurs objectifs sous un nouveau jour. Avec les récentes innovations des réseaux antagonistes génératifs (GAN) alimentés par des API, le fardeau des équipes de science des données et d'apprentissage machine a considérablement diminué. 

Les puissances de traitement des réseaux de neurones et les capacités de stockage de données des systèmes informatiques bénéficient déjà à l'industrie de la manière suivante :

• Automatiser les tâches monotones : Former de grands modèles d'apprentissage au lieu de personnel humain réel a aidé les organisations à minimiser les embauches. La plupart du contenu dans les domaines commerciaux est maintenant créé avec l'aide de modèles d'IA. À part le contenu basé sur des experts ou philosophique, l'IA générative peut créer presque n'importe quelle forme de contenu comme des e-mails, des essais, des articles et des blogs.

• Tâches ad hoc : Les équipes de marketing de contenu et de design utilisent des générateurs d'art IA générative ou des générateurs de texte pour changer rapidement de vitesse. Les projets de contenu urgents peuvent être facilement complétés dans un délai prédéfini. Même si le contenu est produit rapidement, les outils d'IA générative ne compromettent pas la qualité.

• Génération d'images et expérience utilisateur (UX) : La plupart des générateurs de texte IA sont capables de décoder les spécifications d'image de l'utilisateur et de créer des narrations descriptives. Ils comprennent les demandes des utilisateurs et donnent des suggestions pour améliorer l'UX, ce qui permet de gagner du temps.

• Maturité de l'IA : Les systèmes IA avec une puissance de calcul graphique élevée peuvent opérationnaliser l'infrastructure informatique existante. Les nouveaux algorithmes de réseaux de neurones réduisent la tendance au biais et au clonage et se concentrent sur des prédictions plus précises. 
• Détection d'objets : Les algorithmes d'IA générative sont également utilisés pour comprendre la pixellisation des images, l'arrière-plan et la luminosité pour détecter des objets externes non étiquetés.
• Contenu éducatif : Comme ces modèles sont entraînés sur un ensemble de données de démonstrations humaines et de contenu de recherche publié par des scientifiques et des développeurs, ils peuvent aider les étudiants dans les écoles et les collèges à apprendre plus rapidement que l'enseignement traditionnel sur tableau blanc.
• Rapports statistiques approfondis : L'IA générative peut collecter des faits, des découvertes, des chiffres et des statistiques d'internet pour créer des rapports approfondis. Avec l'ingénierie des invites et la technique de la chaîne de pensées, elle apprend des modèles à partir des invites d'entrée et expose plusieurs étapes de calculs pour s'améliorer en analyse et en raisonnement.

Limitations de l'IA générative

Les écueils de l'apprentissage profond passent à travers les fissures du succès de l'IA générative. Le besoin de systèmes spécialisés et de personnel formé reste un problème difficile sur la route de l'automatisation de l'IA générative.  

• Coût : Opérationnaliser vos flux de travail commerciaux avec l'IA peut être une affaire coûteuse. Bien que les logiciels d'IA aient des plans coûteux, ils nécessitent également de grandes capacités de calcul (ou GPU) ainsi que l'informatique en nuage, MLOps, et une bande passante réseau élevée.
  

• Biais algorithmique :  Les modèles d'IA générative ne sont pas précis à 100 % et peuvent entraîner un biais algorithmique. Cela signifie que le système peut attribuer des paramètres pondérés à un ensemble de sorties incorrect et faire des prédictions inexactes.
  

• Surapprentissage : Le surapprentissage des données dans certains scénarios peut entraîner une sortie erronée. Certains professionnels pensent que plus de données d'entraînement aideront les algorithmes à apprendre de nouvelles données plus rapidement. Mais, seule une certaine quantité de données crée un modèle bien ajusté.
  

• Temps : Travailler sur l'IA générative peut épuiser vos coûts implicites comme le temps et la main-d'œuvre. La validation, le réentraînement et le test de ces modèles prennent beaucoup de temps pour les ingénieurs en apprentissage machine.
• Qualité des données : GAN repose sur des données de haute qualité pour faire des prédictions précises. Les données doivent être exactes et propres et ne doivent pas contenir de valeurs aberrantes ou incorrectes.

IA générative vs IA prédictive

L'IA prédictive est un prédécesseur de l'IA générative. Ce concept a été inventé avant que l'IA générative n'entre en action.

L'IA prédictive est une technique pour analyser les modèles dans les données historiques et les utiliser pour prévoir les résultats. Elle vérifie les types 1 et 2 alpha, le score de confiance et la multicolinéarité pour produire un modèle bien ajusté. Elle utilise l'analyse statistique, l'analyse de régression et les modèles d'apprentissage machine pour extrapoler les résultats. 

L'IA générative est basée sur des réseaux antagonistes génératifs, qui est une science de l'entraînement de deux réseaux de neurones ensemble pour identifier la structure et les modèles de données et générer du contenu. Elle repose sur des données existantes pour créer des corrélations, décomposer les sentiments et créer un contenu digne d'un humain.

L'IA générative simule l'intelligence humaine et accélère le rythme des tâches manuelles.

À mesure que la demande pour la technologie de l'IA générative augmente, le besoin d'infrastructure la soutenant augmente également. Explorez les meilleurs outils d'infrastructure d'IA générative
 sur G2 pour voir quelles plateformes aident les entreprises à développer la création de médias synthétiques de manière sécurisée et efficace.