Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'intelligence artificielle générative (IA) est un type de programme informatique capable de produire du contenu en réponse à des invites provenant d'utilisateurs humains.

Objectifs d’apprentissage

Cet article s'articule autour des points suivants :

  • Définir l'IA générative
  • Expliquer le fonctionnement de l'IA générative
  • Dresser la liste des avantages et inconvénients de l'IA générative

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Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'intelligence artificielle (IA) générative est un type de modèle d'apprentissage en profondeur qui peut produire du texte, des images, du code informatique et du contenu audiovisuel en réponse à des invites.

Les modèles d'IA générative sont entraînés sur de grandes quantités de données brutes, en général, des données de mêmes types que celles qu'ils sont censés produire. À partir de ces données, ils apprennent à formuler des réponses statistiquement susceptibles d'être pertinentes pour les données arbitraires qui leur ont été données. Par exemple, certains modèles d'IA générative sont entraînés sur de grandes quantités de texte, afin d'être capable de répondre à des demandes écrites dans un style en apparence naturel et original.

En termes plus simples, l'IA générative peut réagir aux demandes comme le font les artistes ou les auteurs humains, mais plus rapidement. La question de savoir si le contenu généré par ces modèles peut être considéré comme « nouveau » ou « original » n'est pas tranchée, mais dans de nombreux cas, ils peuvent égaler ou dépasser certaines capacités créatives humaines.

Parmi les modèles d'IA générative les plus populaires, citons ChatGPT pour la génération de texte et DALL-E pour la génération d'images. De nombreuses organisations ont également élaboré leurs propres modèles.

Comment fonctionne l'IA générative ?

Apprentissage automatique, apprentissage en profondeur et réseaux neuronaux

L'IA générative est un type d'apprentissage automatique, ce qui signifie qu'elle s'appuie sur l'analyse mathématique pour trouver des concepts, images ou logiques pertinents.Elle utilise ensuite cette analyse pour produire un contenu qui est statistiquement susceptible d'être similaire ou lié à l'invite qu'elle a reçue.

Plus précisément, l'IA générative s'appuie sur un type d'apprentissage automatique appelé apprentissage en profondeur. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont suffisamment puissants pour apprendre à partir de données non étiquetées. Ils utilisent un type d'architecture informatique appelé réseau neuronal. Ces architectures sont composées de plusieurs nœuds qui se transmettent des données, de la même manière qu'un cerveau humain transmet des données par l'intermédiaire de neurones. Les réseaux neuronaux sont capables d'effectuer des tâches très sophistiquées et raffinées.

Transformateurs et auto-attention

Les modèles d'IA générative capables d'interpréter le langage doivent comprendre plus que des mots isolés. Ils doivent être capables d'interpréter des phrases, des paragraphes et des documents entiers. Les premiers modèles d'apprentissage automatique avaient du mal à comprendre des phrases entières et « oubliaient » le début d'une phrase lorsqu'ils en atteignaient la fin, ce qui donnait lieu à des erreurs d'interprétation.

Les modèles d'IA générative modernes utilisent un type spécifique de réseaux neuronaux appelés transformateurs. Ces derniers exécutent une fonctionnalité appelée auto-attention pour détecter la manière dont les éléments d'une séquence sont connectés. Les transformateurs permettent aux modèles d'IA générative de traiter et de contextualiser de grands blocs de texte plutôt que des mots et des phrases isolés.

Données d'entraînement

Pour fonctionner correctement, les modèles d'IA générative doivent recevoir une grande quantité de données : plus de données, dans la plupart des cas, qu'un être humain ne pourrait en traiter au cours de sa vie. Par exemple, le grand modèle de langage ChatGPT a été entraîné sur des millions de documents. Un générateur d'images peut être entraîné sur des millions d'images, et un générateur de code sur des milliards de lignes de code.

Ces données d'entraînement sont stockées dans une base de données vectorielle. Dans une telle base de données, les points de données sont stockés sous forme de vecteurs, c'est-à-dire un ensemble de coordonnées dans un champ multidimensionnel. Tout comme la latitude et la longitude permettent à quelqu'un de trouver des lieux proches sur une carte, le stockage des données sous forme de vecteurs permet aux modèles d'apprentissage automatique de trouver « des points de données proches ». Cela permet aux modèles de faire des associations et de comprendre le contexte d'un mot, d'une image, d'un son ou de tout autre type de contenu.

Une fois que le modèle d'IA générative a atteint un certain niveau de précision, il n'a plus besoin d'autant de données pour produire un résultat. Par exemple, les modèles d'IA générateurs de voix peuvent être entraînés sur des milliers d'heures d'enregistrements vocaux. Mais une fois qu'ils sont bien réglés, certains modèles n'ont besoin que de quelques secondes d'un échantillon d'enregistrement pour imiter de manière réaliste la voix d'une personne.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'IA générative ?

Les modèles d'IA générative sont de plus en plus populaires, car ils présentent un certain nombre d'avantages potentiels. Ces prestations comprennent, entre autres, les éléments suivants :

  • Formulation d'idées de contenu : l'utilisation de l'IA générative peut aider les créateurs de contenu à trouver plus rapidement une orientation créative.
  • Perfectionnement des chatbots : les modèles d'IA générative peuvent être intégrés dans les chatbots pour améliorer les réponses aux questions des clients, engager les prospects, etc.
  • Approfondissement de la recherche : les modèles d'IA générative peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données, y compris des données médicales ou des études scientifiques, pour faciliter la recherche.
  • Amélioration des résultats de recherche : les moteurs de recherche et les assistants virtuels peuvent intégrer des capacités d'IA générative pour fournir plus rapidement des informations dignes d'intérêt en réponse aux requêtes.
  • Divertissement : de nombreuses personnes utilisent des outils d'IA générative accessibles au grand public uniquement pour le plaisir.
  • Autres avantages : l'IA représente un domaine en pleine expansion, et l'IA réserve probablement d'autres avantages à venir.

Cependant, l'IA générative présente certains inconvénients, notamment :

  • Hallucination et autres inexactitudes : les modèles d'IA générative sont généralement très efficaces pour identifier des logiques, mais il arrive qu'ils identifient des logiques qui n'existent pas réellement. Les modèles peuvent ainsi fournir de fausses informations, un phénomène appelé « hallucination. » En outre, les modèles d'IA générative ne peuvent pas être plus précis que les données qui leur sont fournies, et il peut s'avérer difficile de vérifier les résultats de l'IA générative sans accès aux données sources.
  • Fuites de données : les modèles peuvent utiliser les données qu'ils reçoivent dans les invites et les révéler dans des contextes inattendus. Plusieurs grandes entreprises ont accidentellement divulgué des informations confidentielles ou du code source de cette manière.
  • Le plagiat accidentel ou l'utilisation abusive de la propriété intellectuelle : les modèles d'IA générative reposant sur des contenus préexistants, ils peuvent reproduire des contenus qui leur ont été fournis sans l'autorisation de l'auteur original ou du détenteur des droits d'auteur de ces contenus.
  • Manipulation malveillante des réponses : les attaquants peuvent fournir des données à un modèle d'IA générative dans le but de lui faire produire des informations dangereuses pour d'autres utilisateurs.
  • Orientation : toute orientation subjective dans les informations fournies à un modèle lors de son apprentissage est susceptible d'être conservée, voire exacerbée, à moins que le modèle ne soit affiné pour le corriger. Et même dans ce cas, il est pratiquement impossible de s'assurer que les résultats ne sont pas biaisés sans examiner l'ensemble de la formation.

Qu'est-ce qu'un grand modèle de langage (LLM) ?

« Grand modèle de langage (LLM) » est le terme technique désignant les modèles génératifs d'IA qui traitent le langage et peuvent générer du texte, y compris les langues humaines et les langages de programmation. Les LLM les plus populaires sont ChatGPT (de OpenAI), Llama (de Meta), Bard (de Google), Copilot (de GitHub) et Bing Chat (de Microsoft).

Qu'est-ce qu'un générateur d'images IA ?

Les générateurs d'images d'IA fonctionnent de la même manière que les LLM, mais pour des images au lieu de textes. DALL-E et Midjourney sont deux exemples de générateurs d'images populaires basés sur l'IA générative.

Cloudflare contribue-t-elle au développement de l'IA générative ?

Cloudflare permet aux développeurs et aux entreprises de créer leurs propres modèles d'IA générative. Cloudflare propose Vectorize aux développeurs afin qu'ils puissent générer et stocker des intégrations sur le réseau mondial de Cloudflare à partir de leurs propres données, et Cloudflare Workers AI pour qu'ils exécutent des tâches d'IA générative sur un réseau mondial de processeurs graphiques. En savoir plus sur la façon dont Cloudflare permet la prochaine génération d'IA générative.