Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative a fait beaucoup de bruit ces derniers temps. Le terme est utilisé pour désigner tout type de système d’intelligence artificielle qui repose sur des algorithmes d’apprentissage non supervisé ou semi-supervisé pour créer de nouvelles images numériques, vidéos, audio et texte. Selon le MIT, l’IA générative est l’une des avancées les plus prometteuses dans le domaine de l’IA au cours de la dernière décennie. 

Grâce à l’IA générative, les ordinateurs peuvent apprendre les modèles fondamentaux pertinents pour l’entrée, ce qui leur permet de produire un contenu similaire. Ces systèmes reposent sur des réseaux antagonistes génératifs (GAN), des auto-encodeurs variationnels et des transformateurs. 

L’hype autour de l’IA générative grandit régulièrement, avec Gartner qui l’inclut dans son rapport « Radar d’impact des technologies et tendances émergentes de Gartner pour 2022 ». Selon l’entreprise, il s’agit de l’une des technologies les plus impactantes et les plus rapidement évoluant sur le marché. 

Certaines des prévisions clés de ce rapport de Gartner incluent: 

• D’ici 2025, l’IA générative sera utilisée par 50 pour cent des initiatives de découverte et de développement de médicaments.
  
• D’ici 2025, l’IA générative produira 10 pour cent de toutes les données. 
• D’ici 2027, 30 pour cent des fabricants utiliseront l’IA générative pour améliorer leur efficacité de développement de produits. 

Techniques d’IA générative 

L’IA générative peut créer du contenu nouveau en utilisant des textes, des fichiers audio ou des images existants. Elle permet aux ordinateurs de détecter le modèle sous-jacent lié à l’entrée afin de produire un contenu similaire. 

L’IA générative atteint cet objectif grâce à diverses techniques: 

• Réseaux antagonistes génératifs (GAN): Les GAN consistent en deux réseaux neuronaux. Il y a un réseau générateur et un réseau discriminateur qui sont opposés l’un à l’autre pour établir un équilibre entre les deux. Le réseau générateur génère de nouvelles données ou du contenu ressemblant aux données sources. Le réseau discriminateur différencie entre les données sources et les données générées pour reconnaître ce qui est plus proche de l’original. 
• Transformateurs: Les modèles de transformateurs incluent des noms importants comme GPT-3, et ils imitent l’attention cognitive et peuvent mesurer l’importance des parties des données d’entrée. Les transformateurs sont formés pour comprendre le langage ou l’image. Ils peuvent également apprendre des tâches de classification et générer des textes ou des images à partir de grands ensembles de données. 
• Auto-encodeurs variationnels: Avec les auto-encodeurs variationnels, l’encodeur encode l’entrée en code compressé tandis que le décodeur reproduit les informations initiales à partir du code. Lorsqu’ils sont formés correctement, la représentation compressée peut stocker la distribution des données d’entrée sous la forme d’une représentation à dimension inférieure. 

Applications de l’IA générative

Il existe un large éventail d’applications pour l’IA générative qui s’étendent à de nombreux domaines comme le marketing, l’éducation, les soins de santé et le divertissement. 

Voici certaines des principales applications de l’IA générative: 

• Soins de santé: Les réseaux antagonistes génératifs sont en train de révolutionner les industries des soins de santé. Ils peuvent être enseignés pour produire des exemples faux de données sous-représentées, qui peuvent ensuite être utilisés pour former et développer le modèle. Les GAN sont également utilisés pour l’identification des données, l’amélioration de la confidentialité et de la sécurité des données. Ils résolvent le problème majeur d’un processus de réversibilité qui peut compromettre des données de patients précieuses. 
• Musique: L’IA générative est également utilisée dans la musique en créant des réseaux neuronaux qui peuvent imiter le cerveau humain. Par exemple, le logiciel Magenta de Google a créé la première chanson jamais produite par l’IA. L’un des plus grands avantages de l’IA générative dans la musique est sa capacité à créer de nouveaux genres. 
• Cinéma: Les applications de l’IA générative dans l’industrie cinématographique continuent de croître. Elle permet aux professionnels de capturer un cadre à tout moment, quelle que soit la lumière ou les conditions météorologiques, puisque la photo peut être convertie après. L’IA générative peut également utiliser la synthèse de visage et le clonage de voix pour permettre l’utilisation d’images et de vidéos d’acteurs avec différents âges. 
• Médias: L’IA générative est utilisée dans l’ensemble de l’industrie des médias. Par exemple, elle peut mettre à l’échelle le contenu grâce à la super-résolution. Les techniques d’apprentissage automatique peuvent transformer le contenu de faible qualité en contenu de haute qualité. 
• Robotique: La modélisation générative aide les modèles d’apprentissage par renforcement à présenter moins de biais et à comprendre des concepts abstraits dans la simulation et le monde réel. 

Defis de l’IA générative

Avec tous ses avantages et applications, l’IA générative pose également certains défis. Elle peut notamment être utilisée par des acteurs malveillants pour mener des activités malveillantes comme l’escroquerie ou la création de fausses nouvelles. 

Les algorithmes d’IA générative ont besoin de beaucoup de données d’entraînement pour réussir à effectuer des tâches. En même temps, les GAN ne peuvent pas produire entièrement de nouvelles images ou du texte, ils doivent prendre des données et les combiner pour créer une nouvelle sortie. 

Un autre défi de l’IA générative est les résultats inattendus, avec certains modèles comme les GAN étant difficiles à contrôler. Lorsque c’est le cas, les modèles peuvent être instables et générer un résultat inattendu. 

Exemples d’entreprises d’IA générative

Il existe de nombreuses entreprises impliquées dans l’IA générative pour une grande variété d’applications: 

• Synthesia: L’une des entreprises d’IA générative les plus connues est Synthesia, qui a été un pionnier précoce de la technologie de synthèse vidéo. L’entreprise basée au Royaume-Uni a été fondée en 2017 et met en œuvre de nouvelles technologies de médias synthétiques pour la création de contenu visuel, ainsi que pour réduire les coûts, les compétences et les barrières linguistiques nécessaires pour exploiter la technologie. 
• Mostly AI: Mostly AI a développé le Synthetic Data Engine qui permet la simulation de données synthétiques réalistes et représentatives à grande échelle. Il peut apprendre automatiquement les modèles, la structure et la variation à partir de données existantes. 
• Synthesis AI: Synthesis AI combine des modèles d’IA générative novateurs et des technologies de CGI en évolution. Selon l’entreprise, leur pipeline propriétaire permet la génération de vastes quantités de données pour former des modèles de vision par ordinateur sophistiqués. 
• Synthetaic: Une entreprise de données synthétiques de premier plan, Synthetaic fait croître des données de haute qualité pour l’IA. Le RAIC (Rapid Automatic Image Categorization) de l’entreprise automatise l’analyse de grands ensembles de données non structurées afin que vous puissiez former et déployer des modèles d’IA plus rapidement que les approches traditionnelles. 
• Aqemia: Une entreprise de découverte de médicaments in silico, Aqemia repose sur des algorithmes quantiques uniques pour prédire l’affinité combinée avec l’IA. Cette technique aide à découvrir rapidement des molécules plus innovantes avec de meilleures chances de réussite. 
• AiMi: L’une des meilleures entreprises d’IA générative dans l’industrie musicale, AiMi livre un flux dynamique et infini de musique électronique qui se réanime en temps réel. Vous pouvez utiliser AiMi pour créer des paysages sonores qui vous plongent dans un son et des visuels continus.
  

Ce ne sont que quelques-unes des nombreuses entreprises qui utilisent des modèles d’IA générative pour introduire des technologies innovantes et constamment évoluant.