L’IA générative a fait beaucoup de bruit ces derniers temps. Ce terme est utilisé pour désigner tout type de système d’intelligence artificielle qui s’appuie sur des algorithmes d’apprentissage non supervisés ou semi-supervisés pour créer de nouvelles images numériques, des vidéos, du son et du 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 des modèles fondamentaux pertinents pour les entrées, ce qui leur permet de produire un contenu similaire. Ces systèmes reposent sur des réseaux adversaires génératifs (GAN), des autocodeurs variationnels et des transformateurs.
L’engouement autour de l’IA générative ne cesse de croître, et Gartner l’a incluse dans son rapport « Emerging Technologies and Trends Impact Radar for 2022 ». Selon l’entreprise, il s’agit de l’une des technologies les plus impactantes et les plus rapidement évolutives du marché.
Voici quelques-unes des principales prédictions de ce rapport de Gartner :
- D’ici 2025, l’IA générative sera utilisée par 50 % des initiatives de découverte et de développement de médicaments.
- D’ici 2025, l’IA générative produira 10 % de toutes les données.
- D’ici 2027, 30 % des fabricants utiliseront l’IA générative pour améliorer l’efficacité du développement de leurs produits.
Techniques d’IA générative
L’IA générative peut créer un nouveau contenu 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 réalise ce processus grâce à diverses techniques :
- Réseaux adversaires génératifs (GAN) : Les GAN sont constitués de deux réseaux neuronaux. Il y a un réseau générateur et un réseau discriminateur qui sont opposés l’un à l’autre pour établir l’équilibre entre les deux. Le réseau générateur génère de nouvelles données ou un contenu ressemblant aux données sources. Le réseau discriminateur fait la différence entre les données sources et les données générées pour reconnaître ce qui est le plus proche de l’original.
- Transformateurs : Les modèles de transformateurs comprennent de grands noms 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.
- Les auto-encodeurs variationnels : Avec les auto-encodeurs variationnels, l’encodeur code l’entrée en un code compressé tandis que le décodeur reproduit l’information initiale à partir du code. Lorsqu’elle est entraînée correctement, la représentation comprimée peut stocker la distribution des données d’entrée sous la forme d’une représentation de plus petite dimension.
Applications de l’IA générative
Il existe un large éventail d’applications pour l’IA générative dans de nombreux domaines tels que le marketing, l’éducation, la santé et le divertissement.
Voici quelques-unes des principales applications de l’IA générative :
- Médias : L’IA générative est utilisée dans toute l’industrie des médias. Par exemple, elle peut améliorer le contenu grâce à la super-résolution. Les techniques d’apprentissage automatique peuvent transformer un contenu de faible qualité en contenu de haute qualité.
- Robotique : La modélisation générative permet aux modèles d’apprentissage automatique par renforcement de présenter moins de biais et de comprendre des concepts abstraits en simulation et dans le monde réel.
- Santé : Les réseaux adversariens génératifs révolutionnent le secteur de la santé. On peut leur apprendre à produire de faux exemples 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, ce qui améliore la confidentialité et la sécurité des données. Ils traitent le problème majeur d’un processus d’inversion qui peut compromettre les précieuses données des patients.
- La musique : L’IA générative est également utilisée dans la musique en créant des réseaux neuronaux capables d’imiter le cerveau humain. Par exemple, le logiciel Magenta de Google a créé la toute première chanson d’IA. L’un des plus grands avantages de l’IA générative en musique est sa capacité à créer de nouveaux genres.
- Cinéma : Les applications de l’IA générative dans l’industrie du cinéma ne cessent de se développer. Elle permet aux professionnels de capturer une image à tout moment malgré l’éclairage ou les conditions météorologiques puisque la photo peut être convertie après coup. L’IA générative peut également utiliser la synthèse du visage et le clonage de la voix pour permettre aux images et aux vidéos des acteurs d’être utilisées à des âges différents.
Les défis de l’IA générative
Malgré tous ses avantages et ses applications, l’IA générative pose également certains défis. D’une part, elle peut être utilisée par de mauvais acteurs pour mener des activités malveillantes, comme l’escroquerie ou la création de de campagnes de spam.
Les algorithmes d’IA générative ont besoin de beaucoup de données d’entraînement pour mener à bien leurs tâches. En même temps, les GAN ne peuvent pas produire des images ou des textes entièrement nouveaux, ils doivent prendre des données et les combiner pour créer un nouveau résultat.
Les résultats inattendus constituent un autre défi de l’IA générative, 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
De nombreuses entreprises s’intéressent à 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 l’un des premiers pionniers de la technologie de synthèse vidéo. Cette société basée au Royaume-Uni a été fondée en 2017 et met en œuvre une nouvelle technologie de médias synthétiques pour la création de contenu visuel, ainsi que pour réduire les coûts, les compétences et les barrières linguistiques nécessaires pour tirer parti de cette technologie.
- Mostly AI : Mostly AI a développé le moteur de données synthétiques qui permet de simuler des données synthétiques réalistes et représentatives à l’échelle. Il peut apprendre automatiquement des modèles, des structures et des variations à partir de données existantes.
- Synthesis AI : Synthesis AI combine de nouveaux modèles d’IA générative et des technologies CGI évolutives. Selon l’entreprise, son pipeline propriétaire permet de générer de grandes quantités de données pour l’entraînement de modèles de vision par ordinateurs sophistiqués.
- Synthetaic : leader dans le domaine des données synthétiques, Synthetaic développe des données de haute qualité pour l’IA. La CIZR (catégorisation automatique rapide des images) de l’entreprise automatise l’analyse de grands ensembles de données non structurés afin que vous puissiez former et déployer des modèles d’IA plus rapidement que les approches traditionnelles.
- Aqemia : Société de découverte de médicaments a silico, Aqemia s’appuie sur des algorithmes d’inspiration quantique uniqe pour prédire l’affinité, combinés à l’IA. Cette technique permet de découvrir rapidement des molécules plus innovantes ayant de meilleures chances de succès.
- AiMi : L’une des meilleures entreprises d’IA générative dans le secteur de la musique, AiMi fournit un flux dynamique et infini de musique électronique qui se réanime en temps réel. Vous pouvez utiliser AiMi pour créer des paysages musicaux qui vous plongent dans un son et des images continus.
Ce ne sont que quelques-unes des nombreuses entreprises qui tirent parti des modèles d’IA générative pour inaugurer des technologies innovantes et en constante évolution.
